% 读入语音 [Input, Fs] = audioread('sp01.wav'); Time = (0:1/Fs:(length(Input)-1)/Fs)'; Input = Input(:,1); SNR=10; [NoisyInput,Noise] = add_noise(Input,SNR);%加噪 %% 算法 [spectruesub_enspeech] = spectruesub(NoisyInput); [wiener_enspeech] = wienerfilter(NoisyInput); [Klaman_Output] = kalman(NoisyInput,Fs,Noise); %将长度对齐 sig_len=length(spectruesub_enspeech); NoisyInput=NoisyInput(1:sig_len); Input=Input(1:sig_len); wiener_enspeech=wiener_enspeech(1:sig_len); Klaman_Output=Klaman_Output(1:sig_len); Time = (0:1/Fs:(sig_len-1)/Fs)'; figure(1) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(spectruesub_enspeech); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, spectruesub_enspeech) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('谱减法') figure(2) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(wiener_enspeech); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, wiener_enspeech) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('维纳滤波') figure(3) MAX_Am(1)=max(Input); MAX_Am(2)=max(NoisyInput); MAX_Am(3)=max(Klaman_Output); subplot(3,1,1); plot(Time, Input) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('原始') subplot(3,1,2); plot(Time, NoisyInput) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('加噪') subplot(3,1,3); plot(Time, Klaman_Output) ylim([-max(MAX_Am),max(MAX_Am)]); xlabel('Time') ylabel('Amlitude') title('卡尔曼滤波')

这段代码主要是针对语音信号进行去噪处理，并比较了三种不同的去噪算法（谱减法、维纳滤波、卡尔曼滤波）的效果。代码中的主要步骤如下：

1. 读取语音信号文件，使用`audioread()`函数。

2. 添加噪声，使用`add_noise()`函数。

3. 分别使用谱减法、维纳滤波和卡尔曼滤波算法进行去噪处理。

4. 将不同算法处理后的信号长度对齐。

5. 绘制三个算法去噪后的信号波形图，使用`subplot()`函数将三张图分别显示在一个图像窗口中。

在绘制波形图时，使用了MATLAB的`subplot()`函数，将三个子图分别显示在一个图像窗口中。并且使用了`plot()`函数绘制波形图，使用`ylim()`函数设置y轴的范围，以便更好地展示波形。另外，还使用了`title()`、`xlabel()`和`ylabel()`函数分别设置图像的标题、x轴和y轴的标签。

相关问题

% 读入语音 [Input, Fs] = audioread('sp01.wav'); Time = (0:1/Fs:(length(Input)-1)/Fs)'; Input = Input(:,1); SNR=10; [NoisyInput,Noise] = add_noise(Input,SNR);%加噪 %% 算法 [spectruesub_enspeech] = spectruesub(NoisyInput); [wiener_enspeech] = wienerfilter(NoisyInput); [Klaman_Output] = kalman(NoisyInput,Fs,Noise); %将长度对齐 sig_len=length(spectruesub_enspeech); NoisyInput=NoisyInput(1:sig_len); Input=Input(1:sig_len); wiener_enspeech=wiener_enspeech(1:sig_len); Klaman_Output=Klaman_Output(1:sig_len); Time = (0:1/Fs:(sig_len-1)/Fs)';

这段代码中，你读入了一个名为"sp01.wav"的语音文件，并将其存储在Input中。接着，你使用add_noise函数为其添加了一定的噪声，并将处理后的语音信号存储在NoisyInput中。

然后，你使用了三种语音增强算法：spectruesub、wienerfilter和kalman。这些算法通过对NoisyInput进行处理，试图去除噪声并还原原始语音信号。处理后的信号分别存储在spectruesub_enspeech、wiener_enspeech和Klaman_Output中。

最后，你将处理后的信号长度对齐，并存储在相应的变量中。Time变量是一个时间轴，用于可视化和分析处理后的语音信号。

arm架构下的麒麟v10 sp01上安装kerberos?

在ARM架构下的麒麟V10 SP01上安装Kerberos需要进行以下步骤：

1. 安装Kerberos软件包：在麒麟V10 SP01上安装Kerberos需要先下载Kerberos的软件包，然后进行解压缩和安装。可以使用Linux系统自带的命令来安装软件包，比如使用dpkg来进行安装。

2. 配置Kerberos服务器：安装完Kerberos软件包后，需要对Kerberos服务器进行配置。配置主要包括设置域名和Kerberos服务的角色等，可以通过修改配置文件进行设置。

3. 安装客户端：在Kerberos服务器配置好后，需要在麒麟V10 SP01上安装Kerberos客户端。安装客户端后，即可通过Kerberos身份验证实现对服务器的访问。

4. 配置Kerberos客户端：安装完Kerberos客户端后，需要进行配置。主要配置包括设置Kerberos服务器、realm域和Kerberos身份验证文件等。

5. 测试验证：在完成上述步骤后，即可对Kerberos进行测试验证。测试通过后，即可在ARM架构下的麒麟V10 SP01上成功安装Kerberos。

总之，在ARM架构下的麒麟V10 SP01上安装Kerberos需要进行多个步骤，并需仔细配置各项参数。安装成功后，可以实现对服务器的安全访问。