soundsc(modulating,fs) pause(1) soundsc(demodulated,fs)

时间: 2023-06-14 20:05:47 浏览: 73
PDF

音频基础调试方法(1)1

这段代码使用MATLAB中的`soundsc`函数播放音频，并且在两个音频之间暂停了1秒。 `modulating`和`demodulated`是两个音频的数据，`fs`是它们的采样率。 `soundsc`函数将音频数据和采样率作为参数，将音频数据以默认的音量播放出来。它会自动调整音频的音量，使其在最大幅值处达到1，并且可以调整音频的采样率。在本例中，`soundsc`函数分别用于播放`modulating`和`demodulated`音频。 `pause(1)`函数是用于在两个音频之间暂停1秒的函数。该函数在MATLAB中可以用于暂停程序的执行，以等待一定的时间。在本例中，它用于在播放`modulating`音频和`demodulated`音频之间暂停1秒钟。
阅读全文

相关推荐

docx

声音控制1

在audio物件上新增Audio Source(Component -> Audio -> Audio Source)。把要控制的声音拖曳到audio物件里的A
zip

音频处理_lable7_matlabGUI音频处理_音频_shut1l4_源码.zip

该压缩包文件“音频处理_lable7_matlabGUI音频处理_音频_shut1l4_源码.zip”主要涉及的是音频处理方面的知识，特别提到了使用MATLAB GUI（图形用户界面）进行操作。MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛应用于信号...

使用循环修改此代码[x,fs]=audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav'); %第1个数字 %subplot(5,1,1); %plot(x(1:8000)); y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第2个数字 y=x(1600:2400); Y=fft(y); subplot(5,2,2); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第3个数字 y=x(3200:4200); Y=fft(y); subplot(5,2,3); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第4个数字 y=x(4800:5600); Y=fft(y); subplot(5,2,4); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第5个数字 y=x(6500:7400); Y=fft(y); subplot(5,2,5); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第6个数字 y=x(8134:8959); Y=fft(y); subplot(5,2,6); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第7个数字 y=x(9768:10610); Y=fft(y); subplot(5,2,7); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第8个数字 y=x(11380:12210); Y=fft(y); subplot(5,2,8); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第9个数字 y=x(13020:13840); Y=fft(y); subplot(5,2,9); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第10个数字 y=x(14650:15480); Y=fft(y); subplot(5,2,10); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));

1. 首先，需要将音频文件的路径修改为自己电脑中存储的路径。 2. 其次，需要根据实际情况修改每个数字信号的时间范围。可以通过音频编辑软件或者Matlab的波形编辑器来确定每个数字信号的起始和终止时间点。 3. ...

这段代码[x,fs]=audioread('E:/MATLAB/R2017a/bin/1.wav'); %第1个数字 %subplot(5,1,1); %plot(x(1:8000)); y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第2个数字 y=x(1600:2400); Y=fft(y); subplot(5,2,2); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第3个数字 y=x(3200:4200); Y=fft(y); subplot(5,2,3); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第4个数字 y=x(4800:5600); Y=fft(y); subplot(5,2,4); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第5个数字 y=x(6500:7400); Y=fft(y); subplot(5,2,5); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第6个数字 y=x(8134:8959); Y=fft(y); subplot(5,2,6); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第7个数字 y=x(9768:10610); Y=fft(y); subplot(5,2,7); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第8个数字 y=x(11380:12210); Y=fft(y); subplot(5,2,8); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第9个数字 y=x(13020:13840); Y=fft(y); subplot(5,2,9); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第10个数字 y=x(14650:15480); Y=fft(y); subplot(5,2,10); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));不管导入什么文件生成的图像都一样

其中，audioread 函数用于读取音频文件，fft 函数用于进行 FFT 变换，subplot 函数用于绘制子图，plot 函数用于绘制图像，soundsc 函数用于播放音频文件。这段代码通过截取音频文件中的不同片段，对每个片段进行 FFT...

修改这段代码[x,fs]=audioread('E:/MATLAB/R2017a/bin/1.wav'); %第1个数字 %subplot(5,1,1); %plot(x(1:8000)); y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第2个数字 y=x(1600:2400); Y=fft(y); subplot(5,2,2); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第3个数字 y=x(3200:4200); Y=fft(y); subplot(5,2,3); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第4个数字 y=x(4800:5600); Y=fft(y); subplot(5,2,4); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第5个数字 y=x(6500:7400); Y=fft(y); subplot(5,2,5); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第6个数字 y=x(8134:8959); Y=fft(y); subplot(5,2,6); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第7个数字 y=x(9768:10610); Y=fft(y); subplot(5,2,7); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第8个数字 y=x(11380:12210); Y=fft(y); subplot(5,2,8); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第9个数字 y=x(13020:13840); Y=fft(y); subplot(5,2,9); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第10个数字 y=x(14650:15480); Y=fft(y); subplot(5,2,10); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); 以读取和分析不同的音频文件

[x,fs]=audioread('E:/MATLAB/R2017a/bin/1.wav'); %第1个数字 改为： [x,fs]=audioread('E:/MATLAB/R2017a/bin/2.wav'); %第2个数字 以此类推，每次修改对应的数字和文件路径即可读取和分析不同的...

使用for循环修改此代码[x,fs]=audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav'); %第1个数字 %subplot(5,1,1); %plot(x(1:8000)); y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第2个数字 y=x(1600:2400); Y=fft(y); subplot(5,2,2); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第3个数字 y=x(3200:4200); Y=fft(y); subplot(5,2,3); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第4个数字 y=x(4800:5600); Y=fft(y); subplot(5,2,4); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第5个数字 y=x(6500:7400); Y=fft(y); subplot(5,2,5); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第6个数字 y=x(8134:8959); Y=fft(y); subplot(5,2,6); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第7个数字 y=x(9768:10610); Y=fft(y); subplot(5,2,7); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第8个数字 y=x(11380:12210); Y=fft(y); subplot(5,2,8); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第9个数字 y=x(13020:13840); Y=fft(y); subplot(5,2,9); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第10个数字 y=x(14650:15480); Y=fft(y); subplot(5,2,10); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));

soundsc(y, fs); w = (0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w, abs(Y)); end 上述代码中，先将每个数字信号的时间范围存储在一个矩阵num_range中，然后使用for循环逐个提取数字信号的频率特征，并绘制频谱...

为什么这段代码[x,fs]=audioread('E:/MATLAB/R2017a/bin/1.wav'); %第1个数字 %subplot(5,1,1); %plot(x(1:8000)); y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第2个数字 y=x(1600:2400); Y=fft(y); subplot(5,2,2); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第3个数字 y=x(3200:4200); Y=fft(y); subplot(5,2,3); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第4个数字 y=x(4800:5600); Y=fft(y); subplot(5,2,4); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第5个数字 y=x(6500:7400); Y=fft(y); subplot(5,2,5); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第6个数字 y=x(8134:8959); Y=fft(y); subplot(5,2,6); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第7个数字 y=x(9768:10610); Y=fft(y); subplot(5,2,7); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第8个数字 y=x(11380:12210); Y=fft(y); subplot(5,2,8); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第9个数字 y=x(13020:13840); Y=fft(y); subplot(5,2,9); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第10个数字 y=x(14650:15480); Y=fft(y); subplot(5,2,10); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); 不管导入什么音频都出现一样的图像

这段代码中的子图显示的是对音频文件中不同时间段的信号片段进行FFT后的频谱图。因此，不管导入什么音频文件，这些子图中显示的频谱图都是相同的，因为它们显示的是相同的FFT结果。换句话说，这些子图显示的是音频...

优化这段代码[x,fs]=audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav'); %第1个数字 %subplot(5,1,1); %plot(x(1:8000)); y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第2个数字 y=x(1600:2400); Y=fft(y); subplot(5,2,2); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第3个数字 y=x(3200:4200); Y=fft(y); subplot(5,2,3); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第4个数字 y=x(4800:5600); Y=fft(y); subplot(5,2,4); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第5个数字 y=x(6500:7400); Y=fft(y); subplot(5,2,5); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第6个数字 y=x(8134:8959); Y=fft(y); subplot(5,2,6); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第7个数字 y=x(9768:10610); Y=fft(y); subplot(5,2,7); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第8个数字 y=x(11380:12210); Y=fft(y); subplot(5,2,8); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第9个数字 y=x(13020:13840); Y=fft(y); subplot(5,2,9); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); %第10个数字 y=x(14650:15480); Y=fft(y); subplot(5,2,10); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));让其显示音频对应的按键数字

[x,fs] = audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav'); %读取音频文件 duration = length(x) / fs; %计算音频时长 t = linspace(0, duration, length(x)); %生成时间轴 f = linspace(0, fs, ...

用for循环修改此代码[x,fs]=audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav'); t = linspace(0, length(x)/fs, length(x)); subplot(6,2,1); plot(t,x); title('时域图'); subplot(6,2,2); plot(x(1:800)); title('第一个分隔图'); %第1个数字 y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(6,2,3); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第一个数字'); %第2个数字 y=x(1600:2400); Y=fft(y); subplot(6,2,4); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第二个数字'); %第3个数字 y=x(3200:4000); Y=fft(y); subplot(6,2,5); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第三个数字'); %第4个数字 y=x(4800:5600); Y=fft(y); subplot(6,2,6); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第四个数字'); %第5个数字 y=x(6400:7200); Y=fft(y); subplot(6,2,7); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第五个数字'); %第6个数字 y=x(8000:8800); Y=fft(y); subplot(6,2,8); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第六个数字'); %第7个数字 y=x(9600:10400); Y=fft(y); subplot(6,2,9); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第七个数字'); %第8个数字 y=x(11200:12000); Y=fft(y); subplot(6,2,10); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第八个数字'); %第9个数字 y=x(12800:13600); Y=fft(y); subplot(6,2,11); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第九个数字'); %第10个数字 y=x(14400:15200); Y=fft(y); subplot(6,2,12); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y)); title('第十个数字');

soundsc(y,fs); % 播放音频 w = (0:length(y)-1)'*fs/length(y); % 计算频率坐标 plot(w,abs(Y)); % 绘制幅度谱和频率坐标 title(['第',num2str(i),'个数字']); % 设置子图标题 end subplot(5,2,1); title('...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; omg=2*pi*f; lu=0.175; c=350; v=1./cos(omg*lu/c); plot(f,abs(v)); load mtlb; F=50; M=0; K=5; Y=buffer(mtlb,F,M)'; [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); Temp = C(idx,:); rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);代码注释

以下是对代码的注释： matlab % 清空命令窗口、所有变量并关闭所有图形窗口 clc;clear;close all; % 定义频率范围 f，计算角频率 omg，根据声速公式计算不同...soundsc(mtlb,Fs); pause; soundsc(rmtlb,Fs);

clc;clear;close all; f=0.3:5000; % 定义频率范围 omg=2*pi*f; % 计算角频率 lu=0.175; % 波长 c=350; % 声速 v=1./cos(omg*lu/c); % 计算声波的速度 plot(f,abs(v)); % 绘制频率与速度之间的关系图像 load mtlb; % 载入数据 F=50; % 每个数据块的长度 M=0; K=5; % 聚类数 Y=buffer(mtlb,F,M)'; % 按照每个数据块的长度将数据分块 [idx,C]=kmeans(Y,K,'Replicates',5,'Distance','cosine'); % 对数据进行聚类 Temp=; rY=Temp'; rmtlb=rY(:); soundsc(mtlb,Fs);pause; soundsc(rmtlb,Fs);解释代码并补全

soundsc(rmtlb, Fs); % 播放重构后的数据 这段代码的功能是对聚类结果进行重构，并播放原始数据和重构后的数据。具体实现过程如下： 首先，定义一个大小与 Y 相同的临时数组 Temp，并将其中属于第 i 个...

y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));

w = (0:length(y)-1)' * fs / length(y); plot(w,abs(Y)); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); 这个命令会截取音频信号的前 800 个采样点，并对其进行 FFT 变换。然后，使用 subplot 函数将绘图...

分析一下y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));

5. soundsc(y,fs)：将y作为音频数据，使用默认的采样率fs播放y的声音。 6. w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y)：生成一个长度为800的列向量w，其中每个元素表示对应的频率。 7. plot(w,abs(Y))：在新的子图中绘制Y的...

详细解释这段代码y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));

- soundsc(y,fs)：播放音频信号 y，采样率为 fs。 - w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y)：计算频率向量 w，其中 length(y) 表示样本数，fs 表示采样率。 (0:length(y)-1)' 生成一个长度为 length(y)...

y=x(1:800); Y=fft(y); subplot(5,2,1); plot(abs(Y)); soundsc(y,fs); w=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w,abs(Y));整段代码是干什么的

然后将原始信号进行音频播放，播放采样率为fs。接着，计算频率轴上的频率值w，并绘制出频率轴上的幅值谱。subplot(5,2,1)用于将绘图窗口分成5行2列，当前绘制的图像位于第一行第一列。该段代码的目的是进行信号的...

% 读取录音文件 [filename,filepath] = uigetfile('*.wav','请选择录音文件'); file = fullfile(filepath, filename); [audio_data, Fs] = audioread(file); % 获取音频信号和采样率 % 频谱提取 N = length(audio_data); % 采样点数 fft_data = fft(audio_data); % 傅里叶变换 fft_half = fft_data(1:N/2+1); % 取一半频域数据，根据奈奎斯特定律，只需取一半即可表示整个频域 f = Fs * (0:(N/2))/N; % 频率轴 % 抽样和滤波 L = 512; % 每个窗口的长度 overlap = L/2; % 窗口之间的重叠长度 hamming_window = hamming(L); % 汉明窗 fs_hop = round(Fs/10); % 采样率为信号采样率的1/10 downsampled_signal = downsample(audio_data, fs_hop); % 下采样 filtered_signal = filter(hamming_window,1,downsampled_signal); % 滤波 % 可视化 figure; subplot(2,2,1); plot(audio_data); title('原始录音文件音频信号'); subplot(2,2,2); plot(f,abs(fft_half)); title('频谱'); subplot(2,2,3); spectrogram(audio_data,hamming(L),overlap,L,Fs, 'yaxis'); % 修改该行代码 title('原始录音文件音频信号的时频谱'); subplot(2,2,4); plot(filtered_signal); title('经过抽样和滤波后的信号'); % 保存处理后的音频文件 processed_file = fullfile(filepath, ['processed_', filename]); audiowrite(processed_file, filtered_signal, fs_hop); % 播放 soundsc(audio_data, Fs); % 播放原始录音文件 pause(5); % 暂停5s，等待处理完毕后再播放处理后的录音文件 soundsc(filtered_signal, fs_hop); % 播放处理后的录音文件

这段代码是用来读取录音文件，并对其进行频谱分析、抽样和滤波等处理，最后保存处理后的音频文件和播放原始录音文件与...5. 将处理后的音频文件保存到本地，并使用soundsc函数播放原始录音文件与处理后的录音文件。

修正这段代码[x,fs] = audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav');num_range = [1:800; 1600:2400; 3200:4200; 4800:5600; 6500:7400; 8134:8959; 9768:10610; 11380:12210; 13020:13840; 14650:15480];for i = 1:size(num_range, 1) y = x(num_range(i, :)); Y = fft(y); subplot(5, 2, i); plot(abs(Y)); soundsc(y, fs); w = (0:length(y)-1)'*fs/length(y); plot(w, abs(Y));end

这段代码实现的功能是对一个 ... soundsc(y, fs); end 修改后的代码中，使用了正确的文件路径格式，修正了 subplot 函数的布局，使用了 semilogx 函数和 set 函数将 x 轴设置为对数坐标，可以正确绘制出频谱图。

soundsc函数

使用 soundsc 函数播放音频信号时，MATLAB会自动将音频信号缩放到 [-1, 1] 范围内。如果音频信号的振幅超过了此范围，soundsc 函数会自动对其进行缩放。 示例代码： matlab [y, fs] = audioread('example....

% 加载语音信号 [x, Fs] = audioread('D:\matlab\R2016b\bin\speech.wav'); % speech.wav是一个WAV格式的语音文件 x = x(:,1); % 取其中一个声道的数据 % 设置参数 f0 = 1000; % 基带信号频率为1kHz fc = 3000; % 载波频率为3kHz fs = 8*fc; % 采样率为8倍载波频率 T = 1/fs; % 采样周期 % 构造基带信号 t = 0:T:(length(x)-1)*T; % 时间序列 m = x'; % 语音信号，转置为行向量 bm = m.*cos(2*pi*f0*t); % 乘上余弦信号 % 模拟加上载波信号 c = cos(2*pi*fc*t); % 载波信号 sb = bm.*c; % SSB信号 % 滤波 h = fir1(100, 2*f0/fs); % 低通滤波器 y = filter(h, 1, sb); % 滤波后的信号 % 解调 y_demod = y.*c; % 乘上载波信号 y_filtered = filter(h, 1, y_demod); % 低通滤波 y_down = y_filtered(1:fs/Fs:end); % 降采样 % 播放语音 soundsc(y_down, Fs); % 播放解调后的语音

这段代码是一个MATLAB程序，用于模拟单边带调制（SSB）信号的解调和播放。程序首先加载一个WAV文件，然后对其进行单边带调制，即将原始语音信号乘以一个余弦信号。接着，程序对乘积信号进行滤波和解调，最终将解调后...

最新推荐

recommend-type

mobilenet模型-基于人工智能的卷积网络训练识别自驾旅行路标-不含数据集图片-含逐行注释和说明文档.zip

本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件，十分的简便 本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py，就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
recommend-type

探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南

![ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南](https://www.verbolabs.com/wp-content/uploads/2022/11/Benefits-of-Software-Localization-1024x576.png) # 1. ggflags包介绍及国际化问题概述 在当今多元化的互联网世界中，提供一个多语言的应用界面已经成为了国际化软件开发的基础。ggflags包作为Go语言中处理多语言标签的热门工具，不仅简化了国际化流程，还提高了软件的可扩展性和维护性。本章将介绍ggflags包的基础知识，并概述国际化问题的背景与重要性。 ## 1.1
recommend-type

如何使用MATLAB实现电力系统潮流计算中的节点导纳矩阵构建和阻抗矩阵转换，并解释这两种矩阵在潮流计算中的作用和差异？

在电力系统的潮流计算中，MATLAB提供了一个强大的平台来构建节点导纳矩阵和进行阻抗矩阵转换，这对于确保计算的准确性和效率至关重要。首先，节点导纳矩阵是电力系统潮流计算的基础，它表示系统中所有节点之间的电气关系。在MATLAB中，可以通过定义各支路的导纳值并将它们组合成矩阵来构建节点导纳矩阵。具体操作包括建立各节点的自导纳和互导纳，以及考虑变压器分接头和线路的参数等因素。 参考资源链接：[电力系统潮流计算：MATLAB程序设计解析](https://wenku.csdn.net/doc/89x0jbvyav?spm=1055.2569.3001.10343) 接下来，阻抗矩阵转换是
recommend-type

使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
recommend-type

如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
recommend-type

小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。