t = zeros(floor(1/p0)-1,1); for i = 1:length(t) t_idx = floor((1-p0)*N*i); t(i) = sample_y_sort(t_idx); end,索引超出数组元素的数目(1091)。

时间: 2024-06-08 21:05:18 浏览: 4
这个错误的原因可能是 `sample_y_sort` 函数返回的数组长度比你期望的要短,导致在取值时索引超出了数组边界。你可以尝试在 `sample_y_sort` 函数中加入一些检查,确保返回的数组长度符合需要。或者在计算 `t_idx` 时,也可以加上一些边界检查,确保不会超出数组的边界。另外,你还可以考虑使用 MATLAB 自带的函数 `interp1` 来进行插值,这样可以避免索引超出数组边界的问题。
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t = zeros(floor(1/p0)-1,1); for i = 1:length(t) t_idx = floor((1-p0)Ni); t(i) = sample_y_sort(t_idx); end,索引超出数组元素的数目(1091)。,如何改正

在这段代码中,t_idx 的计算可能会导致索引超出数组元素的数目。可以通过添加一个检查来确保 t_idx 不大于数组的最大索引值。 修改后的代码如下: ``` t = zeros(floor(1/p0)-1,1); for i = 1:length(t) t_idx = floor((1-p0)*Ni); if t_idx > length(sample_y_sort) t_idx = length(sample_y_sort); end t(i) = sample_y_sort(t_idx); end ``` 这样,如果 t_idx 大于数组的最大索引值,它就会被设置为数组的最大索引值,避免了索引超出数组元素的数目的错误。

帮我修改一下这个matlab代码的错误% 读取语音信号 [x, fs] = audioread("C:\Users\ASUS\Desktop\20230607_210020.wav"); % 设置参数 win_len = 320; % 窗长 overlap = 0.5; % 帧重叠比例 win_type = 'hamming'; % 窗类型,可以选择'rectangle'或'hamming' % 分帧加窗win = window(win_type, win_len); n_overlap = win_len * overlap; n_frame = floor((length(x) - win_len) / n_overlap) + 1; frames = zeros(win_len, n_frame); for i = 1:n_frame idx_start = (i-1) * n_overlap + 1; idx_end = idx_start + win_len - 1; frames(:,i) = x(idx_start:idx_end) .* win; end % 计算短时自相关函数 time_delay = -win_len+1:win_len-1; R = zeros(win_len*2-1, n_frame); for i = 1:n_frame R(:,i) = xcorr(frames(:,i), 'biased'); end % 归一化处理 for i = 1:n_frame R(:,i) = R(:,i) / R(win_len,i); end % 绘制时域波形 t = linspace(0, length(x)/fs, length(x)); figure;plot(t, x); title('时域波形'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅值'); % 绘制短时自相关函数 figure; imagesc(1:n_frame, time_delay, R); axis('xy') title('短时自相关函数'); xlabel('帧序号'); ylabel('时间延迟');

这段 MATLAB 代码存在以下问题: 1. 反斜杠字符 '\' 在 MATLAB 中是转义字符,需要用两个反斜杠 '\\' 来表示一个反斜杠,否则会导致路径错误。 2. 函数 window() 和 xcorr() 的第一个参数应该是窗长度 win_len,而不是数据 frames(:,i)。 3. imagesc() 函数缺少逗号分隔符。 下面是修改后的代码: ``` % 读取语音信号 [x, fs] = audioread("C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\20230607_210020.wav"); % 设置参数 win_len = 320; % 窗长 overlap = 0.5; % 帧重叠比例 win_type = 'hamming'; % 窗类型,可以选择'rectangle'或'hamming' % 分帧加窗 win = window(win_type, win_len); n_overlap = win_len * overlap; n_frame = floor((length(x) - win_len) / n_overlap) + 1; frames = zeros(win_len, n_frame); for i = 1:n_frame idx_start = (i-1) * n_overlap + 1; idx_end = idx_start + win_len - 1; frames(:,i) = x(idx_start:idx_end) .* win; end % 计算短时自相关函数 time_delay = -win_len+1:win_len-1; R = zeros(win_len*2-1, n_frame); for i = 1:n_frame R(:,i) = xcorr(frames(:,i), win_len-1, 'biased'); end % 归一化处理 for i = 1:n_frame R(:,i) = R(:,i) / R(win_len,i); end % 绘制时域波形 t = linspace(0, length(x)/fs, length(x)); figure; plot(t, x); title('时域波形'); xlabel('时间(秒)'); ylabel('幅值'); % 绘制短时自相关函数 figure; imagesc(1:n_frame, time_delay, R); axis('xy'); title('短时自相关函数'); xlabel('帧序号'); ylabel('时间延迟'); ``` 希望能对您有所帮助!

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% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调:%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算,数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

function [Bisp, freq] = sBistemp(x, y, z, minfreq, maxfreq, samplingrate, freqsamplingrate, T) % Bistemp calculates the bicoherence between three signals x, y, and z % within a given time window T, using the S_transform. % The bicoherence is calculated for frequencies between minfreq and maxfreq, % with a sampling rate of freqsamplingrate. % The sampling rate of the signals is given by samplingrate. % The output Bisp is the bicoherence matrix and freq is the frequency vector. tmin = T(1); tmax = T(end); % Calculate the S_transform for x and y [stx,t,freq] = st(x, minfreq, maxfreq, samplingrate, freqsamplingrate); if isequal(x, y) % if x and y are the same signal, reuse the stx matrix sty = stx; else % otherwise, calculate the S_transform for y [sty,~,~] = st(y, minfreq, maxfreq, samplingrate, freqsamplingrate); end % Calculate the S_transform for z [stz,~,~] = st(z, minfreq, maxfreq, samplingrate, freqsamplingrate); % Find the indices of the time window in the S_transform matrices i1 = max(floor(tmin*freqsamplingrate), 1); i2 = min(floor(tmax*freqsamplingrate), length(freq)); % Cut the S_transform matrices to the appropriate time window stx = stx(:, i1:i2); sty = sty(:, i1:i2); stz = stz(:, i1:i2); nf = length(freq); Bisp = zeros(nf, nf); for i = 1:nf f1 = freq(i); start = 1; if isequal(x, y) start = i; end for j = start:nf f2 = freq(j); f3 = f1 + f2; idx3 = find(freq >= f3, 1); if (idx3 <= nf)&(freq(idx3) > freq(max(i,j))) Bisp(i, j) = mean(stx(i,:) .* sty(j,:) .* conj(stz(idx3,:))); end end end end将这个代码的输出Bisp在f2=0,时进行幅值归一化,给出代码

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