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 14:05:18 浏览: 55
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Matlab 7 - Function Reference Volume 1 A - E.pdf

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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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textMatrix(1:size(charMatrix, 1), currentCol:currentCol+size(charMatrix, 2)-1) = charMatrix; % 更新下一个字符的起始列 currentCol = currentCol + size(charMatrix, 2); end % 添加一个空格的1和0表示 ...
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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

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，...

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');

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 = ...

% 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

这个问题是一个MATLAB代码错误，请先检查你的输入音频文件是否存在，并且...r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i)'); 这里增加了一个转置操作，以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。
rar

amdf.rar_matlab例程_matlab_

for i = 1:numFrames-1 amdfs(i) = mean(abs(frames(i,:) - frames(i+1,:))); end % 5. 找到最小AMDF [minAMDF, idx] = min(amdfs); % 6. 可视化 plot(amdfs); title('AMDF Curve'); xlabel('Frame Shift'); ...
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# Unveiling 10 Tips for Optimizing MATLAB's Performance in Reading Excel Data: A 10-Fold Speed-Up ## 1. Basic MATLAB Excel Data Reading MATLAB provides various methods to read data from Excel files,...

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指出这个脚本的不足

1. 缺少注释：这个脚本中没有注释，不利于他人理解代码的含义和实现思路。 2. 变量命名不够清晰：变量命名可以更加清晰明了，例如：stx可以改为st_x，sty可以改为st_y等等，这样有利于代码的可读性。 3. 鲁棒性...

% 输入人的语音信号 [y, Fs] = audioread('speech.wav'); % 设定自相关函数的最大延迟值 max_delay = round(0.02*Fs); % 计算自相关函数 r = xcorr(y, max_delay, 'coeff'); % 找到第一个峰值 [max_val, max_idx] = max(r); p = max_idx; % 计算基音频率 f0 = Fs/p;完善这个代码，使其绘制出基音频率曲线

for i = 1:num_frames idx = (i-1)*frame_shift+1; frames(:,i) = y(idx:idx+frame_len-1); end % 计算每一帧的基音频率 f0 = zeros(num_frames, 1); for i = 1:num_frames r = xcorr(frames(:,i), max_delay, '...

采用过零点光波信号区间分解的方法将以下声波信号划分为M个区间，分解后得到的各个区间信号可将其视为子信号，声波信号代码如下：% 设置采样率和时长 Fs = 50; % 采样率为50Hz t = 0:(1/Fs):(360); % 时长为3分钟 % 生成幅值为4的声波信号 y = 4sin(2pi100t); % 在70秒左右将最大值和最小值分别变为10 y((t>=70) & (t<71)) = 10; y((t>=71) & (t<72)) = -10; % 添加白噪声 noise = randn(size(y)); y = y + 0.5*noise; % 设置噪声的强度为0.5 % 绘制声波信号图形 subplot(2,1,1); plot(t, y); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('幅值'); title('带有白噪声的声波信号'); % 进行小波去噪处理 wname = 'db9'; % 选择小波基 level = 5; % 设置去噪尺度为5 [thr, sorh, keepapp] = ddencmp('den','wv',y); % 设置去噪参数 [yden,~,~,~] = wdencmp('gbl',y,wname,level,thr,sorh,keepapp); % 进行小波去噪处理 % 绘制去噪后的声波信号图形 subplot(2,1,2); plot(t, yden); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('幅值'); title('小波去噪后的声波信号');

以下是对声波信号进行...for i = 1:M start_idx = (i-1)*L + 1; end_idx = i*L; intervals(i, :) = yden(start_idx:end_idx); end % 可以对每个区间进行进一步的处理，例如应用机器学习算法进行分类或聚类分析等。

对以下代码进行改写，要求采用过零点光波信号区间分解的方法将去噪后的仿真声波信号划分为M个区间：% 生成测试信号 t = linspace(0, 1, 1000); y = sin(2pi20t) + sin(2pi40t) + sin(2pi60t); y_noise = y + 0.5randn(size(y)); % 小波去噪 thresh = 5*std(y_noise); % 设置阈值为 5 倍噪声标准差 [C, L] = wavedec(y_noise, 3, 'db9'); % 3 层小波分解，使用 db9 小波基 C_thresh = wthresh(C, 's', thresh); % 软阈值去噪 y_denoised = waverec(C_thresh, L, 'db9'); % 小波重构 % 绘制结果 subplot(2,1,1) plot(t, y_noise) title('含噪信号') subplot(2,1,2) plot(t, y_denoised) title('小波去噪后的信号')

for i = 1:M start_idx = (i-1)*interval_len + 1; end_idx = i*interval_len; intervals(i,:) = y_denoised(start_idx:end_idx); intervals(i,intervals(i,:)>0) = 1; % 将正值设为 1 intervals(i,intervals(i...

用Matlab代码对y=1/（1+x^2）在区间[-5，5]中以0.1为步长，分别进行拉格朗日插值和分段底次插值，并绘制曲线比较图像

for i = 1:n prod = ones(1, n); prod(i) = x - x_values; lags(i) = prod ./ prod(:, i); end y_lagrange = y_values .* lags; end % 分段幂级数插值 function y_segment_poly = segment_poly_interpolation...

matlab代码实现对给定数据集按照 4:1 比 例随机分为训练集和测试集（注意按照每个类别均匀分组）。在训练集上使用留 一法交叉验证，选出最优参数（包括平衡参数和核参数），使用径向基核（高斯 核），核半径参数与平衡参数取值范围均为[0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000]。使 用最优参数和全部训练集，对测试集中样本进行预测，并统计准确率。岭回归的 求解可使用闭式解或 Majorization-Minimization 方法

for i = 1:length(C_range) C = C_range(i); for j = 1:length(sigma_range) sigma = sigma_range(j); accuracy_sum = 0; for k = 1:length(train) % 将第k个样本作为验证集，其余样本作为训练集 X_train =...

利用matlab写一段代码，导出1个三维数据文本中第2、3列数据，根据一定范围分别选择这两列数据文本中最终使用的范围，利用所选择的数据进行绘图，对该曲线进行Zernike多项式拟合。计算并在图中标注拟合曲线中球面项的等效曲率半径及各像差系数。仅靠1段代码实现，不使用matlab中任何工具。

for i = 0:n for j = -i:i k = (i*i + i + 2)/2 + j; coeffs(k) = sum(rho.^i .* cos(j*theta)) / sum(rho.^i); end end end zernike_coeffs函数首先计算数据中心和极径，并将数据转换到极坐标系下。然后...

上述代码：函数或变量 'h_y' 无法识别。

for i = 1:n for j = 1:dim X(i, j) = x((i - 1) * tau + j); end end % 计算最近邻点 k = 4; [idx, dist] = knnsearch(X, X, 'K', k+1); dist = dist(:, 2:end); % 计算虚假最近邻点数 r = eps * max...

对于1行240列的有正负值的数组，从第一列开始依次比较每15个点的绝对值的最大值，并提供绝对值最大值处的原值，用MATLAB代码如何实现

for i = 1:num_windows window_start = (i-1)*window_size + 1; window_end = i*window_size; % 计算当前窗口内的绝对值最大值和其位置 [max_val, max_idx] = max(abs(A(window_start:window_end))); % ...

现实道路交通基本都是异质交通流，即车辆尺寸大小各异（例如，小汽车与货车），车辆动力性能各异（例如，最大加、减速度，最大速度等）。因此，在周期边界条件下，建立单车道异质车流的NS元胞自动机模型，模型必须考虑上述车流构成的异质性，仿真分析随机慢化概率p与货车占比对数值仿真结果的影响。 题目具体要求：建模过程中，请给出详细的参数设置与说明；给出交通流模型的基本步骤和流程图；利用Matlab写出交通流模型仿真程序；利用Matlab规范做出时空位置图、流量-速度-密度图；给出详细的图片分析结果。

for i = 1:ncar dx = x_old(i)-x_old(mod(i-2,ncar)+1); dv = v_old(mod(i-2,ncar)+1)-v_old(i); if dx (i) % 车辆跟随模型 s = dx-lengths(i); else s = vmax; end if dv > 0 && dv 安全距离 s = dv; ...

matlab计算齿轮归一化时域同步平均信号峰－峰值（FM0）

for i = 1:n start_idx = (i-1)*seg_len + 1; end_idx = i*seg_len; data = y_norm(start_idx:end_idx); fm0_list(i) = max(data) - min(data); % 计算FM0值 end % 计算平均FM0值 fm0_mean = mean(fm0_list); ...

帮我在这段代码的for循环中加入一个回声消除

for i = 1:n_windows start_idx = (i-1) * step_size + 1; end_idx = start_idx + window_size - 1; window_audio = audio_A_echo_cancelled(start_idx:end_idx); % 提取窗口中的LSB算法嵌入的水印信息 bits =...

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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩