char *DTMF = new char[data.length() + 1];这个如何释放

在使用 `new` 运算符分配内存时，需要使用 `delete` 运算符来释放内存。因此，在释放 `DTMF` 指向的内存之前，需要先使用 `delete[] DTMF` 将其释放。释放内存的代码如下：

delete[] DTMF;

需要注意的是，在释放内存之前，要先确保 `DTMF` 指向的内存已经不再需要使用，否则会造成内存泄漏。

相关问题

使用matlab写一个代码进行dtmf识别电话号码代码

以下是使用MATLAB进行DTMF识别电话号码的代码：

% 读入音频文件
[x, Fs] = audioread('sample.wav');

% 取出左声道信号
x = x(:,1);

% 设定DTMF频率
f1 = 697;    % 第一行频率
f2 = 770;    % 第二行频率
f3 = 852;    % 第三行频率
f4 = 941;    % 第四行频率
f5 = 1209;   % 第一列频率
f6 = 1336;   % 第二列频率
f7 = 1477;   % 第三列频率

% 设定DTMF信号时长和采样频率
dtmf_duration = 0.2;   % 200毫秒
dtmf_fs = 8000;        % 8kHz

% 生成DTMF信号
dtmf_t = 0:1/dtmf_fs:dtmf_duration;
dtmf_1 = sin(2*pi*f1*dtmf_t) + sin(2*pi*f5*dtmf_t);
dtmf_2 = sin(2*pi*f1*dtmf_t) + sin(2*pi*f6*dtmf_t);
dtmf_3 = sin(2*pi*f1*dtmf_t) + sin(2*pi*f7*dtmf_t);
dtmf_4 = sin(2*pi*f2*dtmf_t) + sin(2*pi*f5*dtmf_t);
dtmf_5 = sin(2*pi*f2*dtmf_t) + sin(2*pi*f6*dtmf_t);
dtmf_6 = sin(2*pi*f2*dtmf_t) + sin(2*pi*f7*dtmf_t);
dtmf_7 = sin(2*pi*f3*dtmf_t) + sin(2*pi*f5*dtmf_t);
dtmf_8 = sin(2*pi*f3*dtmf_t) + sin(2*pi*f6*dtmf_t);
dtmf_9 = sin(2*pi*f3*dtmf_t) + sin(2*pi*f7*dtmf_t);
dtmf_ast = sin(2*pi*f4*dtmf_t) + sin(2*pi*f5*dtmf_t);
dtmf_0 = sin(2*pi*f4*dtmf_t) + sin(2*pi*f6*dtmf_t);
dtmf_pound = sin(2*pi*f4*dtmf_t) + sin(2*pi*f7*dtmf_t);

% 对信号进行滤波
% 设定滤波器参数
filter_order = 8;
filter_cutoff = 1000;

% 设计低通滤波器
[b_low, a_low] = butter(filter_order, filter_cutoff/(Fs/2), 'low');

% 设计高通滤波器
[b_high, a_high] = butter(filter_order, filter_cutoff/(Fs/2), 'high');

% 对信号进行滤波
x_low = filter(b_low, a_low, x);
x_high = filter(b_high, a_high, x);

% 对DTMF信号进行滤波
dtmf_1_low = filter(b_low, a_low, dtmf_1);
dtmf_1_high = filter(b_high, a_high, dtmf_1);

dtmf_2_low = filter(b_low, a_low, dtmf_2);
dtmf_2_high = filter(b_high, a_high, dtmf_2);

dtmf_3_low = filter(b_low, a_low, dtmf_3);
dtmf_3_high = filter(b_high, a_high, dtmf_3);

dtmf_4_low = filter(b_low, a_low, dtmf_4);
dtmf_4_high = filter(b_high, a_high, dtmf_4);

dtmf_5_low = filter(b_low, a_low, dtmf_5);
dtmf_5_high = filter(b_high, a_high, dtmf_5);

dtmf_6_low = filter(b_low, a_low, dtmf_6);
dtmf_6_high = filter(b_high, a_high, dtmf_6);

dtmf_7_low = filter(b_low, a_low, dtmf_7);
dtmf_7_high = filter(b_high, a_high, dtmf_7);

dtmf_8_low = filter(b_low, a_low, dtmf_8);
dtmf_8_high = filter(b_high, a_high, dtmf_8);

dtmf_9_low = filter(b_low, a_low, dtmf_9);
dtmf_9_high = filter(b_high, a_high, dtmf_9);

dtmf_ast_low = filter(b_low, a_low, dtmf_ast);
dtmf_ast_high = filter(b_high, a_high, dtmf_ast);

dtmf_0_low = filter(b_low, a_low, dtmf_0);
dtmf_0_high = filter(b_high, a_high, dtmf_0);

dtmf_pound_low = filter(b_low, a_low, dtmf_pound);
dtmf_pound_high = filter(b_high, a_high, dtmf_pound);

% 计算信号的能量
x_energy = x_low.^2 + x_high.^2;

% 计算DTMF信号的能量
dtmf_1_energy = dtmf_1_low.^2 + dtmf_1_high.^2;
dtmf_2_energy = dtmf_2_low.^2 + dtmf_2_high.^2;
dtmf_3_energy = dtmf_3_low.^2 + dtmf_3_high.^2;
dtmf_4_energy = dtmf_4_low.^2 + dtmf_4_high.^2;
dtmf_5_energy = dtmf_5_low.^2 + dtmf_5_high.^2;
dtmf_6_energy = dtmf_6_low.^2 + dtmf_6_high.^2;
dtmf_7_energy = dtmf_7_low.^2 + dtmf_7_high.^2;
dtmf_8_energy = dtmf_8_low.^2 + dtmf_8_high.^2;
dtmf_9_energy = dtmf_9_low.^2 + dtmf_9_high.^2;
dtmf_ast_energy = dtmf_ast_low.^2 + dtmf_ast_high.^2;
dtmf_0_energy = dtmf_0_low.^2 + dtmf_0_high.^2;
dtmf_pound_energy = dtmf_pound_low.^2 + dtmf_pound_high.^2;

% 设置能量阈值
energy_threshold = 0.1;

% 进行DTMF信号检测
dtmf_detected = '';

if max(dtmf_1_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '1');
end

if max(dtmf_2_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '2');
end

if max(dtmf_3_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '3');
end

if max(dtmf_4_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '4');
end

if max(dtmf_5_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '5');
end

if max(dtmf_6_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '6');
end

if max(dtmf_7_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '7');
end

if max(dtmf_8_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '8');
end

if max(dtmf_9_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '9');
end

if max(dtmf_ast_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '*');
end

if max(dtmf_0_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '0');
end

if max(dtmf_pound_energy) > energy_threshold*max(x_energy)
    dtmf_detected = strcat(dtmf_detected, '#');
end

% 输出识别结果
disp(strcat('DTMF识别结果：', dtmf_detected));

在这个代码中，我们先读入一个音频文件，然后取出左声道信号。接着，我们设定了DTMF频率和信号时长以及采样频率。然后我们生成了12种不同的DTMF信号。

接着，我们设定了滤波器参数，设计了低通滤波器和高通滤波器，并对信号和DTMF信号进行了滤波。

然后，我们计算信号和DTMF信号的能量。设定了能量阈值，进行DTMF信号检测。最后输出识别结果。

在使用这个代码时，需要将`sample.wav`替换为你要进行识别的音频文件。

[x, fs] = audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav'); t = linspace(0, length(x)/fs, length(x)); plot(t, x);

这段代码使用了MATLAB中的audioread函数读取了1.wav文件的音频数据和采样率，然后使用linspace函数生成了时间轴t，最后使用plot函数将音频信号x的波形图进行了可视化。具体的代码含义如下：

[x, fs] = audioread('C:\Users\ASUS\Desktop\data信号课设\01-DTMF\1.wav'); % 读取音频数据和采样率
t = linspace(0, length(x)/fs, length(x)); % 生成时间轴
plot(t, x); % 绘制波形图

需要注意的是，linspace函数用于生成等间隔的时间轴，它的第一个参数表示起始时间，第二个参数表示终止时间，第三个参数表示时间点的个数，这里使用了音频数据的长度作为时间点的个数。plot函数用于绘制波形图，第一个参数是时间轴，第二个参数是音频数据。