matlab实现gccphat 代码示例

以下是Matlab实现GCC-PHAT的示例代码：

% 读取两个麦克风信号，假设采样率相同且长度相同
mic1 = audioread('mic1.wav');
mic2 = audioread('mic2.wav');

% 设置帧大小和帧移
frame_size = 256;
frame_shift = 128;

% 计算STFT
mic1_stft = stft(mic1, frame_size, frame_shift);
mic2_stft = stft(mic2, frame_size, frame_shift);

% 计算互相关函数
cross_correlation = mic1_stft .* conj(mic2_stft);

% 计算GCC-PHAT
gcc_phat = real(ifft(cross_correlation ./ abs(cross_correlation)));

% 取GCC-PHAT的最大值所在的延迟
[~,delay] = max(max(gcc_phat));

其中，`audioread`函数用于读取音频文件，`stft`函数用于计算STFT，`max`函数用于计算GCC-PHAT的最大值，`ifft`函数用于将互相关函数转换回时域。注意，这段代码假设两个麦克风的信号采样率相同且长度相同，如果不是，则需要进行相应的处理。

相关问题

matlab手动实现gccphat 代码

以下是手动实现GCC-PHAT算法的MATLAB代码：

function [delay, xcorr] = gcc_phat(x, y, fs, max_tau)
% x和y为两个信号，fs为采样率，max_tau为最大延迟
% delay为最优延迟，xcorr为延迟相关函数

if length(x) ~= length(y)
    error('x和y的长度必须相等');
end

N = length(x);
tau_range = -floor(N/2) : floor(N/2); % 延迟范围
tau_range = tau_range(2:end); % 去掉0延迟

X = fft(x);
Y = fft(y);

% 计算GCC-PHAT
R = X .* conj(Y) ./ abs(X .* conj(Y));
r = ifft(R);

% 在延迟范围内找到最大值
[~, idx] = max(abs(r));
delay = tau_range(idx);

% 计算延迟相关函数
xcorr = abs(r);

% 将延迟限制在[-max_tau, max_tau]之间
if delay > max_tau
    delay = max_tau;
elseif delay < -max_tau
    delay = -max_tau;
end

该函数输入两个信号x和y，采样率fs以及最大延迟max_tau，输出最优延迟delay和延迟相关函数xcorr。在函数内部，首先计算信号的FFT，然后将它们相乘，并除以它们的幅值，得到GCC-PHAT。最后将GCC-PHAT进行IFFT，得到延迟相关函数。在延迟范围内找到最大值，并将延迟限制在[-max_tau, max_tau]之间。

matlab 平滑滤波器代码示例

好的，这里是一个简单的 MATLAB 平滑滤波器代码示例：

% 生成一个随机信号
x = randn(1,100);

% 定义平滑窗口大小
windowSize = 5;

% 定义平滑窗口
b = (1/windowSize)*ones(1,windowSize);

% 应用平滑滤波器
y = filter(b,1,x);

% 绘制原始信号和平滑后的信号
plot(x)
hold on
plot(y)
legend('原始信号','平滑后的信号')

这个代码示例中，我们首先生成了一个长度为 100 的随机信号 `x`，然后定义了一个大小为 5 的平滑窗口 `b`，并使用 `filter` 函数将其应用到信号 `x` 上，得到平滑后的信号 `y`。最后，我们使用 `plot` 函数将原始信号和平滑后的信号绘制在同一张图上。