r = zeros(2*N/2-1, 1); for k = 1 : N/2 x1 = x(k : N); x2 = x(1 : N+1-k); r(N/2+k-1) = x1'* x2 / N; r(N/2-k+1) = r(N/2+k-1); %r(-k) = r(k) size(x1'* x2 / N) size(x1) size(x2) end

这段代码是在计算一个序列的自相关函数，其中 x 是输入序列，N 是序列的长度，r 是输出的自相关函数序列。具体做法是将序列分成两部分，分别计算它们的内积，再除以序列长度，最后将两部分的结果对称地填入 r 中。其中，r(N/2) 对应的是序列的零时刻自相关函数值。这段代码的时间复杂度为 O(N^2)，可以通过快速傅里叶变换（FFT）将时间复杂度优化到 O(N log N)。

相关问题

% 绘制原始信号和重建信号 figure; subplot(2,1,1); % 将mtlb中的所有元素除以mtlb的最大绝对值，以将向量归一化为[-1,1]的范围 plot(mtlb/max(abs(mtlb)),'b');grid on;title('signal of mtlb'); subplot(2,1,2); window_length=1024;%窗长 N=512;%512点DFT sign_large=1024;%语音帧的大小 sign_in=mtlb;L=length(sign_in); window=hann(window_length);Mod=sign_large-mod(L,sign_large);%对L取反 Q=(L+Mod)/sign_large; sign_in=[sign_in;zeros(Mod,1)]/max(abs(sign_in));%归一化 X=zeros(sign_large,(N/2+1));Z=zeros(window_length-1,(N/2+1)); t=(0:sign_large-1)'; window1=zeros(sign_large,(N/2+1)); window2=zeros(sign_large,(N/2+1)); for k=1:(N/2+1) w=2*pi*1j*(k-1)/N; window1(:,k)=exp(-w*t); window2(:,k)=exp(w*t); end for p=1:Q R=sign_in((p-1)*sign_large+1:p*sign_large); for k=1:(N/2+1) x=R.*window1(:,k); [X(:,k),Z(:,k)]=filter(window,1,x,Z(:,k));%加窗滤波后进行STFT变换 end X1=X.*window2; A=zeros(sign_large,1); for j=2:(N/2) A=A+X1(:,j); end Y((p-1)*sign_large+1:p*sign_large)=2*real(A)+real(X1(:,1)+X1(:,65));%求和 end sign_out=Y(1:L)/max(abs(Y)); figure(3); plot(sign_out);

这段代码实现了对原始信号进行STFT分析，然后对分析结果进行重建，最后绘制出原始信号和重建信号。具体步骤如下：

1. 对原始信号进行归一化处理，使其数值范围在[-1,1]之间。

2. 定义了一个1024点的汉宁窗口，并将语音帧的大小设置为1024。

3. 将原始信号分帧，每帧大小为512，然后进行加窗滤波和STFT变换，得到频域的分析结果。

4. 对STFT分析结果进行重建，具体做法是将所有频域分量的实部相加，然后加上直流分量和Nyquist分量的实部。

5. 对重建信号进行归一化处理，使其数值范围在[-1,1]之间。

6. 最后用plot函数绘制出原始信号和重建信号的图像。

需要注意的是，这段代码中使用了一些循环和滤波操作，对于理解代码的具体实现细节可能需要有一定的信号处理和数字信号处理基础。

%% clear;clc; load mtlb; %首先进行STFT变换 [S,F,T,P]=spectrogram(mtlb,1024,1023,1024); figure(1); subplot(211); % plot(mtlb/max(abs(mtlb)));grid on;title('signal of mtlb') plot(mtlb/abs(mtlb));grid on;title('signal of mtlb') subplot(212); mesh(abs(S)); title('Result Of Stft'); %然后进行谱峰频率图绘制 figure(2); [fre_max,index]=max(abs(S),[],1);%记录每一帧谱峰所对应的频率 index2=1:size(S,2); stem3(index,index2,fre_max); grid on;title('peaks'); %采用滤波器法重建mtlb信号 WL=1024;%窗长 N=512;%512点DFT M=1024;%语音帧的大小 IN=mtlb;L=length(IN);window=hann(WL);Mod=M-mod(L,M);Q=(L+Mod)/M; IN=[IN;zeros(Mod,1)]/max(abs(IN));%归一化 OUT=zeros(length(IN),1); X=zeros(M,(N/2+1)); Z=zeros(WL-1,(N/2+1)); t=(0:M-1)'; WN1=zeros(M,(N/2+1)); WN2=zeros(M,(N/2+1)); for k=1:(N/2+1) w=2*pi*i*(k-1)/N; WN1(:,k)=exp(-w*t); WN2(:,k)=exp(w*t); end for p=1:Q R=IN((p-1)*M+1:p*M); for k=1:(N/2+1) x=R.*WN1(:,k); [X(:,k),Z(:,k)]=filter(window,1,x,Z(:,k));%加窗滤波，stft变换 end X1=X.*WN2; A=zeros(M,1); for j=2:(N/2) A=A+X1(:,j); end Y((p-1)*M+1:p*M)=2*real(A)+real(X1(:,1)+X1(:,65));%求和 end OUT=Y(1:L)/max(abs(Y)); figure(3); plot(OUT);

这段代码是一个用于进行语音信号的STFT变换、谱峰频率图绘制以及采用滤波器法重建信号的MATLAB程序。STFT（短时傅里叶变换）是一种对非平稳信号进行频谱分析的方法，其基本思想是将信号分为多个时间窗口，然后对每个时间窗口内的信号进行傅里叶变换。谱峰频率图是对STFT结果进行处理得到的，它可以反映出每个时间窗口内信号的主要频率成分。而采用滤波器法重建信号则是将STFT的结果进行逆变换，重建出原始信号。