Cálculo de Entropia Espectral no MATLAB

Como calcular a entropia espectral de um sinal no MATLAB? Conheço as etapas básicas, mas seria bom se alguém pudesse ajudar,

1. Calcule o espectro de potência do sinal usando o comando FFT no MATLAB.
2. Calcule a densidade espectral de potência usando o espectro de potência ou usando qualquer outra técnica.
3. Normalize a densidade espectral de potência entre , para que possa ser tratada como uma função de densidade de probabilidade .p $[0, 1]$$p_i$
4. Calcule a Entropia$H(s) = -\sum p_i\log_2\left(p_i\right)$

Tecnicamente, este não é um fórum do tipo MATLAB, mas posso explicar as etapas com mais detalhes: Suponha que seu sinal de entrada seja e seu DFT seja . Para sinais reais, você pode usar o DFT unilateral, uma vez que a outra metade seria redundante quando você olha para a densidade espectral de potência. (PSD).X ( f $x[n]$$X(f)$

Depois de calcular o DFT do seu sinal, o PSD é simplesmente . Ou seja, você precisa calcular a magnitude absoluta do resultado da DFT ao quadrado.$|X(f)|^2$

Agora você precisa normalizar o PSD para que ele possa ser visto como uma Função de densidade de probabilidade (PDF). Assim, um PSD normalizado (vamos chamá-lo de ) será simplesmente:$PSD_n$

$$PSD_n(f) = \frac{PSD(f)}{\sum_{f=\frac{-fs}{2}}^{f = \frac{f_s}{2}} PSD(f)}$$

Por fim, sua entropia espectral será:

$$E = -\sum_{f=\frac{-fs}{2}}^{f = \frac{f_s}{2}} PSD_n(f) log_2[PSD_n(f)]$$

Eu apenas faço aqui

Meu código fonte:

    [x, Fs, nbits] = wavread('ederwander.wav'); 


    winSize = 2048;

    n_samples = length(x);


    %50% overlap or 0 to not use overlap
    OverlapStep = 50;

    if OverlapStep > 0

        Overlap = floor((OverlapStep*winSize) / 100); 
        nFrames=floor(n_samples/Overlap)-1; 
    else
        Overlap= winSize;
        nFrames=floor(n_samples/Overlap)-1;
    end

    Entropy = zeros(nFrames,1);

    k=1;
    inc=1;

    while ( (k+winSize-1) <= n_samples )

        FrameSignal = x(k:k+winSize-1);

        v = FrameSignal .* hann(length(FrameSignal));           

        N = length(v);

        Y=fft(v);

        % Compute the Power Spectrum
        sqrtPyy = ((sqrt(abs(Y).*abs(Y)) * 2 )/N);
        sqrtPyy = sqrtPyy(1:winSize/2);



       %Normalization
       d=sqrtPyy(:);
       d=d/sum(d+ 1e-12);

       %Entropy Calculation
       logd = log2(d + 1e-12);
       Entropy(inc) = -sum(d.*logd)/log2(length(d));


       k=k+Overlap;
       inc=inc+1;
end

Esse código fonte faz o cálculo da Entropia espectral de todos os blocos enquadrados ...