[Sig,Fs ]=audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam));
时间: 2024-04-20 08:22:34 浏览: 15
这段代码使用 `audioread` 函数读取指定路径下的音频文件 `fil_nam`,并将读取到的音频数据存储在变量 `Sig` 中,采样率存储在变量 `Fs` 中。`fullfile(dat_dir, fil_nam)` 是用于生成完整路径的函数,其中 `dat_dir` 是音频文件所在的文件夹路径,`fil_nam` 是音频文件的文件名。
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for flg = 1:numel(fil_all) fil_nam = fil_all{flg}; [Sig,Fs ]=audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam)); Ns = numel(Sig); SegT = 60*2;%Segmaent Time,unit:s Np = Fs*SegT; Nseg = floor(Ns/Np); SegFreq = 1000; Res = round(Fs/SegFreq); Nfft = ceil(Np/Res)*Res; WINDOW = gausswin(Np); NOVERLAP=[]; Pcel=[]; for i = 1:Nseg SigTmp =zeros(Np,1); SigTmp(1:Np) = Sig(((i-1)*Np+1):i*Np); SigTmp= SigTmp.*WINDOW; Cpx = fft(SigTmp,Nfft)/Np; Pcel(:,i) = abs(Cpx(1:end/2)).^2; % [Pcel{i},W] = pwelch(Sig(((i-1)*Np+1):i*Np),WINDOW,NOVERLAP,Nfft); end什么意思
这段代码是一个循环,用于对每个文件进行分段频谱分析。循环中的每个步骤如下:
1. 在每次循环开始时,将`fil_all`中的文件名提取出来,并存储在变量`fil_nam`中。
2. 使用`audioread(fullfile(dat_dir,fil_nam))`函数读取完整路径为`fullfile(dat_dir,fil_nam)`的音频文件,并将返回的信号数据存储在变量`Sig`中,采样率存储在变量`Fs`中。
3. 计算信号的样本数,将结果存储在变量`Ns`中。
4. 设置每个分段的时间长度为2分钟(单位:秒),将结果存储在变量`SegT`中。
5. 计算每个分段的样本数,将结果存储在变量`Np`中,计算方法为采样率乘以分段时间。
6. 计算信号可以被分成多少个完整的分段,将结果向下取整并存储在变量`Nseg`中。
7. 设置分段频率为1000Hz,将结果存储在变量`SegFreq`中。
8. 计算每个分段的频率分辨率,将结果取整并存储在变量`Res`中,计算方法为采样率除以分段频率。
9. 计算进行FFT变换时需要使用的点数,将结果向上取整并存储在变量`Nfft`中,计算方法为每个分段的样本数除以频率分辨率,再乘以频率分辨率。
10. 使用`gausswin(Np)`函数生成一个长度为Np的高斯窗口,将结果存储在变量`WINDOW`中。
11. 初始化`NOVERLAP`和`Pcel`为空数组。
12. 开始循环,对每个分段进行处理。
a. 初始化一个长度为Np的零向量`SigTmp`,并将当前分段的音频数据复制到`SigTmp`中。
b. 将`SigTmp`乘以窗口函数`WINDOW`,以减少频谱泄漏的影响。
c. 对经过窗口函数处理后的信号进行FFT变换,并将结果除以Np进行归一化。
d. 计算频谱的功率谱密度,将结果的前半部分存储在列向量`Pcel`的第i列中。
13. 循环结束。
function Sig_dist = Sig_dist_comp(Sig_Y) inner_product = Sig_Y * Sig_Y'; C = size(Sig_Y, 1); Sig_dist = max(diag(inner_product) * ones(1, C) + ones(C, 1) * diag(inner_product)' - 2 * inner_product, 0); Sig_dist = sqrt(Sig_dist); end
这段代码定义了一个名为 `Sig_dist_comp` 的函数,用于计算样本特征矩阵 `Sig_Y` 的样本间距离矩阵 `Sig_dist`。
首先,计算 `Sig_Y` 的内积矩阵 `inner_product`,即将 `Sig_Y` 乘以其转置。
然后,获取矩阵 `Sig_Y` 的行数 `C`。
接下来,通过以下公式计算样本间距离矩阵 `Sig_dist`:
```
Sig_dist = max(diag(inner_product) * ones(1, C) + ones(C, 1) * diag(inner_product)' - 2 * inner_product, 0);
```
其中,`diag(inner_product)` 返回 `inner_product` 的对角线元素,`ones(1, C)` 返回一个大小为 `(1, C)` 的全1矩阵,`ones(C, 1)` 返回一个大小为 `(C, 1)` 的全1矩阵。
最后,将 `Sig_dist` 中的每个元素开平方根,并将结果赋给 `Sig_dist`。
函数执行完毕后,会返回计算得到的样本间距离矩阵 `Sig_dist`。