请解释以下代码clc clear -regexp close all [x,Fs]=audioread('3638.wav'); % 读入数据文件 wlen=200; inc=100; % 给出帧长和帧移 N=length(x); % 信号长度 time=(0:N-1)/Fs; % 计算出信号的时间刻度 signal=enframe(x,wlen,inc)'; % 分帧 i=input('请输入起始帧号(i):'); tlabel=i; subplot 411; plot((tlabel-1)*inc+1:(tlabel-1)*inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)*inc+1 (i+2)*inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(a)当前波形帧号：', num2str(i)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+1; subplot 412; plot((tlabel-1)*inc+1:(tlabel-1)*inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)*inc+1 (i+2)*inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(b)当前波形帧号：', num2str(i+1)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+2; subplot 413; plot((tlabel-1)*inc+1:(tlabel-1)*inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(c)当前波形帧号：', num2str(i+2)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长'); tlabel=i+3; subplot 414; plot((tlabel-1)inc+1:(tlabel-1)inc+wlen,signal(:,tlabel),'b'); axis tight% 画出时间波形 xlim([(i-1)inc+1 (i+2)inc+wlen]) ylim([-0.1,0.1]) title(['(d)当前波形帧号：', num2str(i+3)]); ylabel('幅值'); xlabel('帧长');

Python库 | clc-ansible-module-1.1.17.tar.gz

资源分类：Python库所属语言：Python 资源全名：clc-ansible-module-1.1.17.tar.gz 资源来源：官方安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

CLC-CCIE-SEC-v6.0-Practice-Lab-v1.0.zip

【压缩包子文件的文件名称列表】：CLC CCIE SEC v6.0 Practice Lab v1.0 提示了压缩包内可能包含的文件结构，可能有实验步骤文档、配置文件、模拟器场景、解答指南等。CLC可能是“Cisco Learning Center”或类似名称...

请解释以下代码clc clear -regexp close all N=32;nn=0:(N-1); subplot(311); w = ones(N,1); %矩形窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(a)矩形窗') subplot(312); w = 0.54 - 0.46cos(2pi(0:N-1)'/(N-1)); %汉明窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(b)汉明窗') subplot(313) w = 0.5(1 - cos(2pi(0:N-1)'/(N-1))); %汉宁窗实现 stem(nn,w) xlabel('点数');ylabel('幅度');title('(c)汉宁窗')第二段代码clear -regexp; clc; close all; [x,fs]=audioread('3638.wav'); % 读入数据文件 wlen=256; nfft=wlen; win=hanning(wlen); inc=128; % 给出帧长和帧移 y=STFFT(x,win,nfft,inc); %求短时傅里叶变换 fn=size(y,2); %帧数 freq=(0:wlen/2)fs/wlen; % 计算FFT后的频率刻度 frameTime=FrameTimeC(fn,wlen,inc,fs); % 计算每帧对应的时间 imagesc(frameTime,freq,20log10(abs(y)+eps)); % 画出Y的图像 axis xy; ylabel('频率/Hz');xlabel('时间/s'); title('能量谱图'); colormap(jet)

接着，第二段代码读入了一个音频文件，并定义了帧长、帧移、汉宁窗等参数。然后，使用自定义的 STFFT 函数对音频信号进行了短时傅里叶变换，得到了频域表示。通过计算帧数、FFT后的频率刻度和每帧对应的时间，使用 ...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

这段代码是MATLAB代码，主要实现的是对一些变量进行赋值操作。其中： % clc：清空命令窗口 % clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值...

解释matlab中的代码：%% %三清，消除干扰 clc; clear; close all; [y0,Fs] = audioread('yxp.m4a'); % 读取音频'yxp.m4a'中的音频数据y0和采样率Fs a = audioread('yxp.m4a'); N = length(y0); T=1/Fs;%计算采样周期 t=(0:N-1)*T;%将采样点长度转化为时间 figure h = animatedline('Color',[1 .1 .1]);% ,'MaximumNumPoints',100000 axis([0 8 -1 1]) x = linspace(0,(N-1)/Fs,N); for k = 1:5:N y = y0; addpoints(h,x(k),a(k)) drawnow limitrate end

首先，clc、clear和close all指令分别用于清除命令窗口、清除变量和关闭所有图形窗口。接着，[y0,Fs] = audioread('yxp.m4a'); 读取名为 yxp.m4a 的音频文件，其中 y0 是音频数据，Fs 是采样率。 ...

clc;clear;close all % 读入音频文件 [y, Fs] = audioread('fadongji3500_zhujiashi.wav'); % 设置参数 N = 1024; % 帧长 M = 512; % 帧移 L = 4; % 阵元数量 mu = 0.01; % 步长 max_iter = 100; % 最大迭代次数 % 初始化变量 w = zeros(NL, 1); % 滤波器系数 P = eye(NL); % 误差协方差矩阵 % 分帧处理 y_frame = buffer(y, N, N-M, 'nodelay'); y_frame = y_frame(:, 1:end-1); y_frame = y_frame .* repmat(hamming(N), 1, size(y_frame, 2)); % 多通道主动降噪 for i = 1:size(y_frame, 2) x = y_frame(:, i); % 当前帧 % 构建阵列输出 X = zeros(NL, 1); for j = 1:L X((j-1)N+1:jN) = x; end y_hat = w'X; % 预测输出 e = x-y_hat; % 计算误差 P = (1/mu)(P-(PXX'P)/(mu+X'PX)); % 更新误差协方差矩阵 w = w+PXe'; % 更新滤波器系数 end % 输出降噪后的音频文件 y_denoised = filter(w, 1, y); audiowrite('output.wav', y_denoised, Fs);对此程序进行解释

1. 读入音频文件：使用 audioread 函数读取指定的音频文件，返回采样数据 y 和采样率 Fs。 2. 设置参数：设置帧长 N、帧移 M、阵元数量 L、步长 mu 和最大迭代次数 max_iter。 3. 初始化变量：初始化滤波器系数 w ...

clc;clear;close all; f=0.3:5000; % 定义频率范围 omg=2pif; % 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

这段代码包含了声学信号处理和聚类分析两部分： 1. 声学信号处理和聚类分析 matlab 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...

优化这段代码，clc clear % 读入音频A和水印音频 [A,fs] = audioread('D:/school/毕业设计/1/fastICA--2.wav'); [watermark,~] = audioread('D:/school/毕业设计/resampled.wav'); % 将水印音频用LSB水印算法嵌入到音频A中得到音频B B = LSBWatermark(A, watermark); % 读入音频C并进行瞬时随机混合算法合成为音频D C = audioread('D:/school/毕业设计/1/fastICA--1.wav'); D = InstantaneousRandomMixing(B, C); % 将音频D利用缩减信号倍数模拟合成回升效果得到音频E E = ReduceSignal(D, fs); % 识别音频E中的水印信息部分 watermarkE = RecognizeWatermark(E, length(watermark)); % 将重复的水印信息部分能量降为0 watermarkE = RemoveEcho(watermarkE); % 将处理后的水印信息重新嵌入到音频E中得到音频F F = LSBWatermark(E, watermarkE); % 将音频F与音频C采用瞬时随机混合算法合成为一段音频G G = InstantaneousRandomMixing(F, C); % 输出处理后的音频G audiowrite('audioG.wav', G, fs);

2. 对于读入的音频文件，使用audioread函数的第二个输出参数来获取采样率，而不是使用fs变量来手动指定采样率。 3. 对于嵌入水印和识别水印的部分，建议使用MATLAB自带的audiowrite和audioread函数来实现，而不是...

clear all; clc; close all; %------ 具体数据------------------------------------------------------ PATH= 'C:\Users\16202\Desktop\MIT-BIH - 1'; % path, 这里就是写刚才你保存的数据地址 HEADERFILE= '100.hea'; % 文件格式为文本格式 ATRFILE= '100.atr'; % attributes-file 文件以二进制格式 DATAFILE='100.dat'; % data-file SAMPLES2READ=9000; % 读取的数据样本点数为9000 % in case of more than one signal: % 2SAMPLES2READ samples are read %------ LOAD HEADER DATA -------------------------------------------------- signald= fullfile(PATH, DATAFILE); % data in format 212 fid2=fopen(signald,'r'); A= fread(fid2, [3, SAMPLES2READ], 'uint8')'; % matrix with 3 rows, each 8 bits long, = 212bit fclose(fid2); %=----------------------载入二进制数据----------------------------------------- M2H= bitshift(A(:,2), -4); %字节向右移四位，即取字节的高四位 M1H= bitand(A(:,2), 15); %取字节的低四位 M( : , 1)= bitshift(M1H,8)+ A(:,1); %低四位向左移八位 M( : , 2)= bitshift(M2H,8)+ A(:,3); %高四位向左移八位 M = M-1024; %这个M就是咱们解码出来的数据 plot (M(100:1200,1)) %绘制一段心电图形

假设数据文件的路径为PATH，文件名为DATAFILE，代码如下： PATH = 'C:\Users\16202\Desktop\MIT-BIH - 1'; DATAFILE = '100.dat'; 2. 打开数据文件，并读取其中的数据。假设要读取的数据点数为SAMPLES2...

帮我分析这段代码“clc;clear;close all % 读入语音文件并测定语音的长度 waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav '; [y, fs] = audioread(waveFile); %sound(y); % 截取有效语音信号分帧 time1=1:length(y); %画图横坐标 time=(1:length(y))/fs; frameSize=floor(50fs/1000); % 帧长 %startIndex=round(5000);% 浊音起始序号 startIndex=round(6500); % 浊音起始序号 %startIndex=round(35000); % 清音起始序号 endIndex=startIndex+frameSize-1; % 结束序号 frame = y(startIndex:endIndex); % 取出该帧 % 通过海明窗处理并求出倒谱 frameSize=length(frame); frame2=frame.hamming(length(frame)); % 加 hamming window rwy= rceps(frame2); % 求倒谱 ylen=length(rwy); cepstrum=rwy(1:ylen/2); %去除对称部分 for i=1:ylen/2 cepstrum1(i)=rwy(ylen/2+1-i); end for i=(ylen/2+1):ylen cepstrum1(i)=rwy(i+1-ylen/2); end”

这段代码主要是读入一个语音文件，并对其进行分帧和倒谱分析。具体分析如下： 1. clc;clear;close all：清空命令窗口和图形窗口。 2. waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav ';：设置语音文件路径。 3. ...

clear all;close all;clc Fs = 22050; [fname,pname] = uigetfile('小提琴.wma');%获取所选文件信息:文件名、路径 file = [pname,fname]; [x1,Fs] = audioread(file);%x1为所读取的音频数据,Fs为采样频率 sound(x1,Fs); %播放音乐 figure(1); subplot(211); plot(x1);%做原始语音信号的时域图形

首先，你使用了uigetfile函数获取了一个音频文件的信息，然后使用audioread函数读取了该文件的音频数据并存储在变量x1中，Fs是采样频率。接着，你使用了sound函数播放了该音频文件，并且使用subplot和plot函数绘制了...

解释这段代码：% 实验要求三：倒谱法基音周期检测 clc; close all; clear all; wlen=3200; inc=800; % 分帧的帧长和帧移 T1=0.05; % 设置基音端点检测的参数 [x,fs]=audioread('E:/qq.下载/3245.wav'); % 读入wav文件 x=x-mean(x); % 消去直流分量 x=x/max(abs(x)); % 幅值归一化 [voiceseg,vosl,SF,Ef,period]=pitch_Ceps(x,wlen,inc,T1,fs); %基于倒谱法的基音周期检测 fn=length(SF); time = (0 : length(x)-1)/fs; % 计算时间坐标 frameTime = FrameTimeC(fn, wlen, inc, fs); % 计算各帧对应的时间坐标 % 作图 subplot 211, plot(time,x,'k'); title('语音信号') axis([0 max(time) -1 1]); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(frameTime,period,'k'); xlim([0 max(time)]); title('倒谱法基音周期检测'); xlabel('时间/s'); ylabel('样点数'); for k=1 : vosl % 标出有话段 nx1=voiceseg(k).begin; nx2=voiceseg(k).end; nxl=voiceseg(k).duration; fprintf('%4d %4d %4d %4d\n',k,nx1,nx2,nxl); subplot 211 line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[-1 1],'color','r','linestyle','-'); line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[-1 1],'color','b','linestyle','--'); subplot 212 line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[0 150],'color','r','linestyle','-'); line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[0 150],'color','b','linestyle','--'); end

2. 读入wav文件，并进行直流分量的消去和幅值归一化处理。 3. 调用pitch_Ceps函数进行基音周期检测，返回基音周期、有话段数以及每个有话段的起始、结束样点和持续时间。 4. 计算时间坐标和各帧对应的时间坐标，并...

优化这段代码：clear; clc; set(0,'defaultfigurecolor', 'w') %% parameters fc = 0; %中心频率 0Hz T = 10e-6; % Pulse duration 10us 脉冲持续时间 B = 14976e3; % Bandwidth 15MHz 14976e3带宽 tc = 5.78859e-4; % 原有信号的时延5.78859e-4 fd = 1e4; % 多普勒频移 td = 1e-4; % 传输时延 K = B / T; % chirp slope 频率调制斜率 Fs = 2 * B; % sampling frequency 采样频率 Ts = 1 / Fs; % sampling spacing 采样周期 N = 44942; % Number of samples 采样数 N = T / Ts = T / 2B;2.^15 %% signals t1 = linspace(-150T/2+tc, 150T/2+tc, N); St = (2.^(1/2)/2)(exp(1ipi0.64(t1-58.5T).^2/(117T^2))exp(1i2pifc)+exp(-1ipi0.64*(t1-58.5T).^2/(117T^2))exp(1i2pifc)); %% plot LFM signal figure(1) subplot(2, 1, 1) plot(t1, real(St), 'k', 'LineWidth', 1); xlabel('Time in u sec'); title('Real part of chirp signal'); grid on; axis tight;

这段代码已经很简洁了，我可以提供一些小的优化建议： 1. 在计算$t1$时，避免使用乘法和除法，而是使用加法和减法，以提高效率。 2. 在绘制图表时，使用更具描述性的标签，以使图表更易于理解。 3. 在绘制图表...

close all;clear all; clc; [s, fs] = audioread('C5_1_y.wav'); % 读入数据文件 s=s-mean(s); % 消除直流分量 s=s/max(abs(s)); % 幅值归一 N=length(s); % 语音长度 time=(0:N-1)/fs; % 设置时间刻度 SNR=5; % 设置信噪比 r1=awgn(s,SNR,'measured','db'); M=64; % 设置Ｍ和mu mu=0.001; itr=length(r1); snr1=SNR_Calc(s,r1); % 计算初始信噪比 [y,W,e]=LMS(r1,s,M,mu,itr); output=e/max(abs(e)); % LMS滤波输出 snr2=SNR_Calc(s,output); % 计算滤波后的信噪比 snr=snr2-snr1; SN1=snr1; SN2=snr2; SN3=snr; fprintf('snr1=%5.4f snr2=%5.4f snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr); % 作图 subplot 311; plot(time,s,'k'); ylabel('幅值') ylim([-1 1 ]); title('原始语音信号'); subplot 312; plot(time,r1,'k'); ylabel('幅值') ylim([-1 1 ]); title('带噪语音信号'); subplot 313; plot(time,output,'k'); ylim([-1 1 ]); title('LMS滤波输出语音信号');

1. 读入一个语音文件，并对其进行预处理，包括消除直流分量、幅值归一化等。 2. 设定信噪比和LMS自适应滤波器的参数，包括滤波器长度、步长等。 3. 调用LMS函数，对带噪语音信号进行滤波处理，得到滤波输出。 4. ...

帮我在这段代码中增加求基音频率的代码“% 实验要求三：倒谱法基音周期检测 clc; close all; clear all; wlen=3200; inc=800; % 分帧的帧长和帧移 T1=0.05; % 设置基音端点检测的参数 [x,fs]=audioread('C:\Users\DELL\Desktop\C4_2_y.wav'); % 读入wav文件 x=x-mean(x); % 消去直流分量 x=x/max(abs(x)); % 幅值归一化 [voiceseg,vosl,SF,Ef,period]=pitch_Ceps(x,wlen,inc,T1,fs); %基于倒谱法的基音周期检测 fn=length(SF); time = (0 : length(x)-1)/fs; % 计算时间坐标 frameTime = FrameTimeC(fn, wlen, inc, fs); % 计算各帧对应的时间坐标 % 作图 subplot 211, plot(time,x,'k'); title('语音信号') axis([0 max(time) -1 1]); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(frameTime,period,'k'); xlim([0 max(time)]); title('倒谱法基音周期检测'); xlabel('时间/s'); ylabel('样点数'); for k=1 : vosl % 标出有话段 nx1=voiceseg(k).begin; nx2=voiceseg(k).end; nxl=voiceseg(k).duration; fprintf('%4d %4d %4d %4d\n',k,nx1,nx2,nxl); subplot 211 line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[-1 1],'color','r','linestyle','-'); line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[-1 1],'color','b','linestyle','--'); subplot 212 line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[0 150],'color','r','linestyle','-'); line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[0 150],'color','b','linestyle','--'); end”

在代码的最后一个 for 循环内部，可以增加以下代码来求取基音频率： matlab % 求基音频率 for k = 1 : vosl nx1 = voiceseg(k).begin; nx2 = voiceseg(k).end; x_seg = x((nx1-1)*inc+1 : (nx2-1)*inc+wlen);...

解读以下代码 %% Initial parameters for HNEI dataset clc;clear;close all; load('NCA_cell.mat'); para.Qmax=3.2;% rated capacity para.V_star=3.6; para.V_end=4.19; para.Stride=1;% stride size para.Cha_interval=0.01;% voltage interval Train_cell=7; Test_cell=9; seq_Num=12;% number of segments para.seg_length=round((para.V_end-para.V_star)/para.Cha_interval)+1-seq_Num+1; input_size=[para.seg_length,2,1];

首先，通过clc、clear和close all命令清除命令窗口、工作空间和所有打开的图形窗口。接下来，使用load函数加载名为'NCA_cell.mat'的文件。这个文件可能包含了HNEI数据集中的NCA电池的相关信息。然后，定义一个名...

clc; clear all; close all; load 'x412.mat' n=4344; fs = 10000; t = 0:1/fs:(n-1)/fs; y1=icasig(1,:); MM.f=y1'; MM.tau = 0; MM.DC = 0; MM.init = 1; MM.tol = 1e-7; % figure(2) % plot(y_f1,cc1,'b','LineWIdth',1.5); % xlabel('棰戠巼/Hz'); % ylabel(['骞呭??',num2str(i)]); Run_no=1; % Number of independent runs Particles_no=20; % Number of particles Max_iter=10; % Maximum number of iterations lb=[2,500]; ub=[10,2000]; dim=2;

这段代码的作用是加载一个.mat文件，然后进行一些参数的设置。首先使用load函数加载了一个名为'x412.mat'的.mat文件。接着，定义了一些变量，包括n（数据点数）、fs（采样率）、t（时间序列）、y1（经过独立成分...

spring 异步编程样例

带有 python 3 和 opencv 4.1 的 Docker 映像.zip

带有 python 3.7 和 opencv 4.1.0 的 Docker 映像用法docker run -it jjanzic/docker-python3-opencv python>>> import cv2带有标签的图像包含使用contrib 模块:contrib构建的 docker 镜像可用的docker标签列表opencv-4.1.0（latest分支）contrib-opencv-4.1.0（opencv_contrib分支）opencv-4.0.1contrib-opencv-4.0.1opencv-4.0.0contrib-opencv-4.0.0opencv-3.4.2contrib-opencv-3.4.2opencv-3.4.1contrib-opencv-3.4.1opencv-3.4.0contrib-opencv-3.4.0opencv-3.3.0contrib-opencv-3.3.0opencv-3.2.0contrib-opencv-3.2.0

相关推荐

Python库 | clc-ansible-module-1.1.17.tar.gz

CLC-CCIE-SEC-v6.0-Practice-Lab-v1.0.zip

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

spring 异步编程样例

带有 python 3 和 opencv 4.1 的 Docker 映像.zip

最新推荐

spring 异步编程样例

带有 python 3 和 opencv 4.1 的 Docker 映像.zip

原生js鼠标滑过文字淡入淡出效果.zip

1-中国各省、市、区、县距离港口和海岸线的距离计算代码+计算结果-社科数据.zip

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

管理建模和仿真的文件

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"