matlab 时域波形归一化

在MATLAB中对时域波形进行归一化，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，获取原始时域波形数据。你可以将波形数据存储在一个向量或矩阵中，具体取决于你的数据结构。

2. 计算波形数据的最大值和最小值。可以使用`max`和`min`函数来实现，分别得到最大值 `max_val` 和最小值 `min_val`。

3. 将波形数据减去最小值，以便波形数据的最小值变为零。可以使用以下公式实现：

   normalized_data = original_data - min_val;

4. 计算归一化因子，即最大值和最小值之差。可以使用以下公式实现：

   normalization_factor = max_val - min_val;

5. 将归一化因子应用于归一化数据，以将波形数据的范围缩放到0到1之间。可以使用以下公式实现：

   normalized_data = normalized_data / normalization_factor;

完成上述步骤后，`normalized_data`中的波形数据将被归一化为0到1之间的范围。

希望这可以帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

matlab对波形归一化

在Matlab中，对波形进行归一化可以使用mapminmax函数。该函数可以将数据归一化到指定的范围内。具体使用方式是：\[matlab_minmax_data,s1\] = mapminmax(minmax_data)。其中，x和y分别对应归一化前后的数据，xmax和xmin分别对应处理前数据的最大值和最小值，而ymax和ymin则是处理后的数据的最大值和最小值，即我们希望处理后的数据的范围。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab语音信号处理/滤波器降噪/时域频域、归一化图谱](https://blog.csdn.net/m0_61539528/article/details/122660404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [数据归一化的基本方法](https://blog.csdn.net/weixin_36389909/article/details/115879617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

matlab语音信号时域波形图，加矩形窗和汉明窗后计算短时自相关归一化的结果

要计算语音信号的短时自相关归一化结果，需要先将语音信号分帧，并在每一帧上应用矩形窗或汉明窗。

假设你的语音信号为y，采样率为fs，时长为T，你想要使用256个采样点（即帧长为256个采样点）进行分帧，每帧之间重叠128个采样点，然后在每一帧上使用矩形窗或汉明窗，计算短时自相关归一化结果，则代码如下：

% 设置分帧参数
frame_length = 256; % 帧长
frame_step = 128; % 帧移

% 分帧
frames = buffer(y, frame_length, frame_length-frame_step);

% 应用窗函数
hamming_window = hamming(frame_length); % 汉明窗
rect_window = rectwin(frame_length); % 矩形窗

hamming_frames = bsxfun(@times, frames, hamming_window');
rect_frames = bsxfun(@times, frames, rect_window');

% 计算短时自相关归一化结果
hamming_autocorrs = xcorr(hamming_frames, frame_length-1, 'coeff');
rect_autocorrs = xcorr(rect_frames, frame_length-1, 'coeff');

% 取一半的自相关系数
hamming_autocorrs = hamming_autocorrs(:, frame_length:end);
rect_autocorrs = rect_autocorrs(:, frame_length:end);

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
imagesc(hamming_autocorrs);
title('Hamming Window');
xlabel('Lag (samples)');
ylabel('Frame Index');
colorbar;

subplot(2,1,2);
imagesc(rect_autocorrs);
title('Rectangular Window');
xlabel('Lag (samples)');
ylabel('Frame Index');
colorbar;

其中，buffer函数用于分帧，hamming函数和rectwin函数用于生成汉明窗和矩形窗，bsxfun函数用于在每一帧上应用窗函数，xcorr函数用于计算短时自相关系数，imagesc函数用于绘制结果。

注意，在计算自相关系数时，需要将结果归一化，使用'coeff'选项即可实现。另外，为了避免边界效应，需要在结果中只取一半的自相关系数，即从帧长开始的位置开始截取。最后，我们将结果绘制成图像，横轴是自相关系数的滞后（即时间延迟），纵轴是帧的索引。