解释下段matlab代码 function [Dorminant_frequency,Angle]=CPSDP(x,y) if nargin==2 fs=256; %采样频率; Time=20; %*/Fs; %采样时间 end n=Time*fs; %取信号数据长度,取矩阵各列的长度 Nfft=2^(floor(log2(n))); window=boxcar(1000); %矩形窗 window1=hamming(1000); %海明窗 window2=blackman(1000); %blackman窗 noverlap=500; %数据无重叠 range='onesided'; %频率间隔为[0 Fs/2],只计算一半的频率 [Pxy,F]=cpsd(x,y,window1,noverlap,Nfft,fs,range); figure('visible','off'); plot(F,real(Pxy),'-r'); Phase_angle=angle(Pxy)*180/3.1415926; figure('visible','off'); plot(F,Phase_angle,'-k'); FFtPeak=max(abs(Pxy(1:Nfft/2))); [m1,n1]=find(abs(Pxy(1:Nfft/2+1))==FFtPeak); Angle=Phase_angle(m1,n1); Dorminant_frequency=F(m1,n1); end

时间: 2024-04-17 22:23:18 浏览: 110
这段 MATLAB 代码是用于计算信号的交叉功率谱密度(CPSD)。下面是对代码的解释: 1. 第一行定义了一个名为 "CPSDP" 的函数,并且有两个输出变量 "Dorminant_frequency" 和 "Angle"。 2. 接下来的条件语句 "if nargin==2" 检查输入参数的数量是否等于2。这是用来确定是否给定了采样频率 "fs" 和采样时间 "Time"。如果没有给定这些参数,代码会使用默认值 fs=256 和 Time=20。 3. 根据给定的采样频率和采样时间,计算出信号数据的长度 n = Time * fs。 4. 计算 Nfft,它是一个2的次方数,使得它不小于 n。这个值用于计算 CPSD 时的 FFT 的长度。 5. 定义了一个长度为1000的矩形窗口 window,一个长度为1000的海明窗 window1,和一个长度为1000的 blackman 窗口 window2。这些窗口用于计算 CPSD 时对信号进行窗函数处理。 6. 定义了数据无重叠的长度 noverlap,这表示每次计算 CPSD 时两段数据之间没有重叠。 7. 定义了 range 变量,指定计算 CPSD 时频率的范围为 [0, fs/2],即只计算一半的频率。 8. 调用了 MATLAB 内置函数 cpsd,计算信号 x 和 y 的 CPSD。函数的输入参数依次为 x, y, window1, noverlap, Nfft, fs, range。cpsd 函数返回了交叉功率谱密度 Pxy 和对应的频率向量 F。 9. 创建了一个不可见的图形窗口,并用 plot 函数绘制了频率和 CPSD 的实部之间的曲线。 10. 计算 CPSD 的相位角度 Phase_angle,并将其转换为以度为单位。 11. 创建了另一个不可见的图形窗口,并用 plot 函数绘制了频率和相位角度之间的曲线。 12. 计算了 CPSD 的峰值 FFtPeak,并找到其在频率向量中的位置 (m1, n1)。 13. 将相位角度矩阵中的对应位置 (m1, n1) 的值赋给变量 Angle。 14. 将频率向量中的对应位置 (m1, n1) 的值赋给变量 Dorminant_frequency。 15. 函数结束并返回输出变量 "Dorminant_frequency" 和 "Angle"。
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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 res_angle = iterFourier(varargin) %IFTA Iterative Fourier Transform Algorithm 迭代傅里叶算法 % H = iterFourier(A) 对图像A进行30次FFT迭代运算,返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N) 对图像A进行N次FFT迭代运算,返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N, ERR) 对图像A进行N次FFF迭代运算,返回纯相位矩阵 % 当误差小于设定值ERR 则结束迭代 % % A - M×N的灰度图矩阵 % N - 是迭代次数 % ERR - 是误差阈值 % % H - 返回全息图相位 % if nargin > 0 [varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:}); end [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin{:}); if (isempty(err)) err = 0; end data = double(data); [heigh_Pixel, width_Pixel] = size(data); I = data ./ max(max(data)); InitPhase = -pi + (pi + pi) * rand(heigh_Pixel, width_Pixel); I1 = I .* exp(1j * InitPhase); avg1=mean(mean(abs(I1))); handle = waitbar(0,'0 %','Name','Computing...'); for n = 1 : 1 : n_iter H = fft2(I1); I2 = ifft2(exp(1j .* angle(H))); avg2=mean(mean(abs(I2))); I2=(I2./avg2).avg1; rmse = (mean(mean((abs(I2)-abs(I)).^2)))^0.5; if (rmse <= err) break; end I1 = fftshift(I) . exp(1j .* angle(I2)); value = n/n_iter; waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value100)); end close(handle); res_angle = mod(angle(H), 2pi); end % Function parse_inputs function [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin) data = []; n_iter = 30; err = 0.0; if (nargin < 1 || nargin > 4) error('函数参数个数错误'); end if (size(varargin{1}, 3) > 1) error('输入不是灰度图像'); end if (nargin == 1) data = varargin{1}; end if (nargin == 2) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; end if (nargin == 3) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; err = varargin{3}; end end 怎么让最后的重构图与原始图对比一模一样

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