matlab中布尔矩阵的索引用法

在MATLAB中，布尔矩阵可以用作索引来选择矩阵中符合条件的元素。布尔矩阵中为1的位置表示对应的矩阵元素需要被选中，为0则表示不选中。例如：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [true false true; false true false; true false true];
C = A(B);

上述代码中，矩阵A是一个3×3的矩阵，矩阵B是一个与矩阵A同维度的布尔矩阵。最后一行代码中，将矩阵B作为索引，选出了A中所有对应B中为true的元素，即矩阵C为：

C = [1 3 5 7 9]

这里的C是一个向量，其中包含了所有符合条件的元素。

相关问题

matlab中布尔矩阵的用法

在Matlab中，布尔矩阵是由0和1组成的矩阵。0表示“假”或“否”，1表示“真”或“是”。布尔矩阵的用途十分广泛，常用于逻辑运算和索引。

以下是一些布尔矩阵的用法：

1. 逻辑运算：可以使用布尔矩阵进行逻辑运算，如与、或、非等运算。

2. 索引：可以使用布尔矩阵进行索引，例如，可以使用布尔矩阵选择矩阵中满足某些条件的元素。

3. 图像处理：在图像处理中，可以使用布尔矩阵来选择图像中的像素。

4. 循环控制：可以使用布尔矩阵来控制循环的执行。

例如，以下是一个简单的例子，它演示了如何使用布尔矩阵来选择一个矩阵中所有大于5的元素：

A = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
B = A > 5;
C = A(B);

在这个例子中，首先创建了一个矩阵A，然后创建了一个布尔矩阵B，它的值为A中每个元素是否大于5。最后，使用布尔矩阵B来选择A中所有大于5的元素，并将它们存储在矩阵C中。

用matlab从 PHONE_001.wav 提取基础 filter bank 特征，观察特征分 布特点 原始数据形式： 8k16bit pcm 截止频率： 60Hz 3400Hz 三角窗数量： 15 组

在MATLAB中提取PHONE_001.wav文件的基础filter bank特征通常涉及以下几个步骤：

1. **数据读入**：首先，你需要使用`audioread`函数将wav文件读入，因为它是8kHz 16位pcm格式，所以命令可能是这样的：

   [signal, fs] = audioread('PHONE_001.wav');

2. **预处理**：由于有60Hz到3400Hz的截止频率范围，需要对信号进行低通滤波以去除高频噪声，并可能进行窗口ing以减少时间域内的混叠效应。使用`fir1`函数创建带特定截止频率的滤波器，然后用`hamming`窗函数切割信号：

   window = hamming(length(signal));
   signal_windowed = signal .* window;
   [b, a] = fir1(150, 'lowpass', fs / 2, 'half'); % 使用150次样点的低通滤波器
   filtered_signal = filter(b, a, signal_windowed);

3. **Filter Bank**：创建filter bank，这通常是通过计算一系列不同中心频率（例如等间隔的倍频程）的短时傅立叶变换（STFT）来实现。可以使用`spectrogram`或`fbank`函数结合`hamming`窗和指定的帧大小和移位来生成特征：

   frame_size = round(fs * (3400 - 60) / (15 * 2)); % 窗口长度
   hop_size = round(frame_size / 2); % 移动步长
   fbank_features = fbank(filtered_signal, frame_size, hop_size, fs);

4. **观察特征分布**：最后，你可以查看得到的FBANK特征矩阵，它通常是一个三维数组，其中第一维是帧索引，第二维是频率通道（15组），第三维是每个通道的幅度。使用`imagesc`或`scatter3d`等函数可视化各维度的变化，了解特征的分布情况。