% 预加重滤波器 xx=double(x); xx=filter([1 -0.9375],1,xx);

As an AI language model, I do not have a specific meaning or value for null. In computer programming, null refers to a value that indicates the absence of a value or a pointer that does not point to any memory location. It can be used to represent a missing or undefined value.

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function cc=mfcc(x) %%-------准备工作------------- %归一化mel滤波器组系数(24个窗) bank=melbankm2(24,256,8000,0,0.5,'m'); bank=full(bank); bank=bank/max(bank(:)); %DCT系数，12(欲求的mfcc个数)×24 for k=1:12 n=0:23; dctcoef(k,:)=cos(pi*k*(2*n+1)/(2*24)); end %归一化的倒谱提升窗口 w=1+6*sin(pi*[1:12]./12); w=w/max(w); %--------提取特征------------- %预加重滤波器 xx=double(x); xx=filter([1 -0.9375],1,xx); %语音信号分帧 xx=enframe(x,256,80); %计算每帧的MFCC参数 for i=1:size(xx,1) y=xx(i,:); s=y'.*hamming(256); t=abs(fft(s)); t=t.^2; c1=log(bank*t(1:129)); c1=dctcoef*c1; c2=c1.*w'; m(i,:)=c2'; end %差分系数 dtm=zeros(size(m)); for i=3:size(m,1)-2 dtm(i,:)=-2*m(i-2,:)-m(i-1,:)+m(i+1,:)+2*m(i+2,:); end dtm=dtm/3; %合并成帧数×24的特征向量矩阵 cc=[m dtm]; cc=cc(3:size(m,1)-2,:);

这是一个MATLAB函数，用于计算给定语音信号的MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征。该函数包括以下几个步骤：

1. 归一化mel滤波器组系数：使用melbankm2函数计算24个mel滤波器组的系数，然后将其归一化得到bank矩阵。

2. 计算DCT系数：使用cos函数计算12个DCT系数，每个系数包括24个元素。

3. 归一化的倒谱提升窗口：使用sin和cos函数计算出12个倒谱提升窗口系数w，然后将其归一化。

4. 预加重滤波器：使用filter函数对输入的语音信号进行预加重滤波。

5. 语音信号分帧：使用enframe函数将语音信号分帧，每帧大小为256，帧移为80。

6. 计算每帧的MFCC参数：对每帧进行以下计算：

- 使用hamming窗口函数加窗。
- 计算帧的功率谱，即对加窗后的信号进行FFT，然后取模平方。
- 将功率谱与mel滤波器组系数相乘，得到24个mel频率分量的能量。
- 对每个mel频率分量的能量取对数，然后使用DCT系数进行线性变换得到12个MFCC系数。
- 将MFCC系数与倒谱提升窗口系数相乘得到最终的MFCC特征向量。

7. 计算差分系数：使用差分算法计算每个MFCC系数的一阶差分系数，然后将MFCC系数和差分系数合并成一个24维的特征向量。

8. 去掉首尾的帧，得到特征向量矩阵cc。

需要注意的是，该函数使用了一些MATLAB内置函数和自定义函数，如melbankm2、enframe和hamming等，如果需要使用该函数，应先确保这些函数已经存在。

生成0-100之间的200个随机整数，并统计各个数出现的次数和频率(用XX.X%表示)。 0==〉10次==〉XX.X% 1==〉20次==〉XX.X% 。。。。。。 用HashMap实现。

以下是使用 Java 语言实现的代码示例：

import java.util.HashMap;
import java.util.Random;

public class RandomNumberFrequency {
    public static void main(String[] args) {
        // 生成 200 个随机数
        int[] numbers = new int[200];
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            numbers[i] = random.nextInt(101); // 生成 0~100 之间的随机数
        }

        // 统计每个数出现的次数
        HashMap<Integer, Integer> frequencyMap = new HashMap<>();
        for (int number : numbers) {
            // 如果当前数字已经出现过，则在原有基础上加 1
            if (frequencyMap.containsKey(number)) {
                frequencyMap.put(number, frequencyMap.get(number) + 1);
            } else {
                // 否则将这个数字的出现次数设置为 1
                frequencyMap.put(number, 1);
            }
        }

        // 输出每个数字的出现次数和频率
        for (int i = 0; i <= 100; i++) {
            if (frequencyMap.containsKey(i)) {
                int frequency = frequencyMap.get(i);
                double percentage = (double) frequency / 200 * 100; // 计算频率
                System.out.printf("%d ==> %d 次 ==> %.1f%%\n", i, frequency, percentage);
            }
        }
    }
}

在这段代码中，我们使用了 `java.util.Random` 类来生成随机数，使用了 `java.util.HashMap` 类来统计每个数字出现的次数。

使用这段代码的输出结果可能如下所示：

0 ==> 4 次 ==> 2.0%
1 ==> 4 次 ==> 2.0%
2 ==> 4 次 ==> 2.0%
3 ==> 6 次 ==> 3.0%
4 ==> 4 次 ==> 2.0%
5 ==> 4 次 ==> 2.0%
6 ==> 3 次 ==> 1.5%
7 ==> 5 次 ==> 2.