代码解释: ~isempty(A)

时间: 2023-10-31 12:04:26 浏览: 90
代码中的 `~isempty(A)` 是一个条件判断语句,用于检查数组 A 是否为空。 `isempty(A)` 是一个 MATLAB 内置函数,用于判断一个数组是否为空。如果数组 A 是空的,即没有元素,那么 `isempty(A)` 的结果为真(true),否则为假(false)。 在条件判断语句中,使用 `~` 运算符对 `isempty(A)` 的结果进行取反,即如果数组 A 不为空,则条件判断结果为真,否则为假。 所以 `~isempty(A)` 的含义是:如果数组 A 不为空,则条件成立,执行相应的代码逻辑,否则跳过该段代码。
相关问题

解释下这段代码 %前端混频(复混频克服镜像干扰,输出复信号) if ~isempty(states.Mixer) mixPhases = 2*pi*states.Mixer.freq*(0:length(signalRead))/samplingFreq+states.Mixer.phase; signalRead = signalRead.*exp(-1i*mixPhases(1:end-1)); states.Mixer.phase = mixPhases(end); end %前端滤波(将会造成一定时延,后处理时需考虑) if ~isempty(states.Filter) b = states.Filter.b; a = states.Filter.a; zf = states.Filter.zf; [signalRead,zf] = filter(b,a,signalRead,zf); states.Filter.zf = zf; end

这段代码包含两个部分,分别是前端混频和前端滤波。 前端混频的作用是将信号进行复混频处理,以克服镜像干扰,输出复信号。具体来说,它会检查对象的States.Mixer是否为空,如果不为空,则会根据Mixer的频率和相位计算混频的相位,然后将采样到的信号与相应的旋转因子相乘,从而实现信号的混频处理。这样做的作用是将信号从基带移动到中心频率附近,方便后续的处理。 前端滤波的作用是对信号进行滤波处理,以去除噪声或不需要的频率成分。具体来说,它会检查对象的States.Filter是否为空,如果不为空,则会从States.Filter中获取滤波器的系数和状态变量,然后调用MATLAB中的filter函数对信号进行滤波处理,输出滤波后的信号和更新后的状态变量。这样做的作用是提高信号的质量并降低噪声。需要注意的是,由于滤波会引入一定的时延,因此在后续的处理中需考虑这一点。

解释这段代码: % Assume one replicate if isempty(reps) || ~isempty(center) reps = 1; end if ~(isscalar(k) && isnumeric(k) && isreal(k) && k > 0 && (round(k)==k)) error('litekmeans:InvalidK', ... 'X must be a positive integer value.'); elseif n < k error('litekmeans:TooManyClusters', ... 'X must have more rows than the number of clusters.'); end

这段代码是针对 K-means 算法中的参数进行检查和设置的。具体来说: 1. 第一行代码检查是否指定了重复次数(reps)和聚类中心(center),如果没有指定,则默认重复一次。 2. 接下来的代码检查输入的聚类数 k 是否合法,即 k 必须是一个大于 0 的整数。如果 k 不合法,则会抛出一个错误。 3. 最后的代码检查输入数据 X 是否可以进行 k-means 聚类。具体来说,如果数据 X 的行数小于聚类数 k,则会抛出一个错误,因为不能将数据分成比聚类数更多的簇。
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function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end这段代码中的pesq_mex.mex64文件怎么编译

function [pesq_mos, pesq_seg] = pesq(ref, deg, fs) % Check inputs if nargin < 3 fs = 16000; end if nargin < 2 error('Not enough input arguments'); end if length(ref) ~= length(deg) error('Input signals must be of equal length'); end % Load filter coefficients load('pesq_filter.mat'); % High-pass filter deg_hp = filter(b_hp, a_hp, deg); % Remove silence [r_beg, r_end] = find_voiced(ref, fs); [d_beg, d_end] = find_voiced(deg_hp, fs); r_sig = ref(r_beg:r_end); d_sig = deg_hp(d_beg:d_end); % Find maximum length sig_len = min(length(r_sig), length(d_sig)); % Filter signals r_sig = filter(b_lpf, a_lpf, r_sig(1:sig_len)); d_sig = filter(b_lpf, a_lpf, d_sig(1:sig_len)); % Resample signals r_sig = resample(r_sig, 8000, fs); d_sig = resample(d_sig, 8000, fs); % Calculate PESQ [pesq_mos, pesq_seg] = pesq_mex(r_sig, d_sig); end function [beg, endd] = find_voiced(sig, fs) % Set parameters win_len = 240; win_shift = 80; sil_thresh = 30; min_voiced = 0.1; % Calculate energy sig_pow = sig.^2; sig_pow_filt = filter(ones(1, win_len)/win_len, 1, sig_pow); % Normalize sig_pow_filt = sig_pow_filt/max(sig_pow_filt); % Find voiced segments beg = []; endd = []; num_voiced = 0; for n = 1:win_shift:length(sig)-win_len if sig_pow_filt(n+win_len/2) > min_voiced && ... mean(sig_pow_filt(n:n+win_len-1)) > sil_thresh if isempty(beg) beg = n; end else if ~isempty(beg) endd = [endd n-1]; num_voiced = num_voiced + 1; beg = []; end end end if ~isempty(beg) endd = [endd length(sig)]; num_voiced = num_voiced + 1; end % Remove segments that are too short min_len = fs*0.05; len_voiced = endd-beg+1; too_short = len_voiced < min_len; beg(too_short) = []; endd(too_short) = []; end中的pesq_mex.mexa64

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