RMS_matrix(j)=x(end:4)

时间: 2024-04-12 20:29:41 浏览: 11
如果您想将变量x的最后四个元素赋值给RMS_matrix的第j个元素,您可以使用以下代码: ```matlab RMS_matrix(j) = x(end-3:end); ``` 这将把x的最后四个元素作为一个向量赋值给RMS_matrix的第j个元素。请注意,这里使用了end-3:end来获取最后四个元素,因为end表示x向量的最后一个元素。
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% 定义一些常量fft_size = 2048;hop_size = fft_size/4;min_freq = 80;max_freq = 1000;% 读取音频文件filename = 'example.aac';[x, Fs] = audioread(filename);% 计算音高[f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);f0 = medfilt1(f0, 5); % 中值滤波midi = freq2midi(f0);% 计算主音调[~, max_idx] = max(histcounts(midi, 1:128));dominant_note = max_idx - 1;% 输出结果fprintf('主音调:%.2f Hz\n', midi2freq(dominant_note));function [f0, rms_energy] = yin(x, fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq)% YIN算法计算音频信号的基频% 初始化变量n_frames = floor((length(x)-fft_size)/hop_size) + 1;f0 = zeros(n_frames, 1);rms_energy = zeros(n_frames, 1);% 计算自相关函数x = x(:);x = [x; zeros(fft_size, 1)];acf = xcorr(x, fft_size, 'coeff');acf = acf(ceil(length(acf)/2):end);% 计算差值函数d = zeros(fft_size, n_frames);for i = 1:n_frames frame = x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size); for tau = 1:fft_size d(tau, i) = sum((frame(1:end-tau) - frame(1+tau:end)).^2); endend% 计算自相关函数的倒数acf_recip = acf(end:-1:1);acf_recip(1) = acf_recip(2);acf_recip = acf_recip.^(-1);% 计算累积平均能量running_sum = 0;for i = 1:n_frames running_sum = running_sum + sum(x((i-1)*hop_size+1:(i-1)*hop_size+fft_size).^2); rms_energy(i) = sqrt(running_sum/fft_size);end% 计算基频for i = 1:n_frames r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); r(1:i) = 0; r(max_freq/fs*fft_size+1:end) = 0; [~, j] = min(r(min_freq/fs*fft_size+1:max_freq/fs*fft_size)); f0(i) = fs/j;endendfunction midi = freq2midi(freq)% 将频率转换为MIDI码midi = 12*log2(freq/440) + 69;endfunction freq = midi2freq(midi)% 将MIDI码转换为频率freq = 440*2^((midi-69)/12);end对于此运算,数组的大小不兼容。 出错 yin (第 26 行) r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i+1)); 出错 untitled2 (第 8 行) [f0, ~] = yin(x, Fs, fft_size, hop_size, min_freq, max_freq);请修改以上错误

这个问题是一个MATLAB代码错误,请先检查你的输入音频文件是否存在,并且检查你在函数调用yin()时传递的参数是否正确。如果参数正确,那么请检查yin()函数的代码第26行,尝试修改为: ``` r = acf_recip./(acf(i:end).*acf_recip(1:end-i)'); ``` 这里增加了一个转置操作,以使得acf_recip(1:end-i+1)和acf(i:end)的大小相同。

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];解释一下上述代码中构造sq05的原因

在通信系统中,常常需要对信号进行归一化处理,以保证信号的功率被限制在一个合适的范围内,同时可以简化计算。其中,一种常用的归一化方法是将信号除以其均方根值(RMS,即Root Mean Square),也就是信号的标准差。 在代码中,sq05=sqrt(0.5)的作用是构造一个标准差为1的正态分布随机变量的系数,这个系数在接收端解调时会用到。由于标准差为1的正态分布随机变量的方差为1,因此其均方根值也为1。而由于sq05=sqrt(0.5),因此sq05的平方等于0.5,即标准差为1的正态分布随机变量的方差为0.5,因此在使用sq05作为系数时,需要将接收信号乘以sqrt(2)来还原出原始信号的功率。 总之,sq05的作用是用于构造标准差为1的正态分布随机变量的系数,以便在接收端解调时将接收信号还原为原始信号。

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#importing required libraries from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM #setting index data = df.sort_index(ascending=True, axis=0) new_data = data[['trade_date', 'close']] new_data.index = new_data['trade_date'] new_data.drop('trade_date', axis=1, inplace=True) new_data.head() #creating train and test sets dataset = new_data.values train= dataset[0:1825,:] valid = dataset[1825:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # create and fit the LSTM network model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test) closing_price1 = scaler.inverse_transform(closing_price) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((valid-closing_price1),2))) rms #v=new_data[1825:] valid1 = pd.DataFrame() # 假设你使用的是Pandas DataFrame valid1['Pre_Lstm'] = closing_price1 train=new_data[:1825] plt.figure(figsize=(16,8)) plt.plot(train['close']) plt.plot(valid1['close'],label='真实值') plt.plot(valid1['Pre_Lstm'],label='预测值') plt.title('LSTM预测',fontsize=16) plt.xlabel('日期',fontsize=14) plt.ylabel('收盘价',fontsize=14) plt.legend(loc=0)

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