【正文】 for i=1:L T=T+abs(F(1,B(1,i)))。39。 該因素是很顯著的 39。for i=1:x S=F(1,A(1,i))^2+S。 else zy(1,i)=2。[r1,c]=size(data1)。 ② 求Se= ③ 差t分布表得到 根據(jù)查的數(shù)據(jù)求出 Se== Se== Se== ④比較判斷（不顯著：‘’；顯著：‘*’；很顯著：‘**’；極顯著：‘***’）表53a5d5d4d3d2d1△a5△△a5△d5△△d5△d4△△d4△d3△△d3△d2顯著性誤差誤差誤差***誤差**誤差******** ⑤計(jì)算數(shù)據(jù)波動(dòng)范圍 == ⑥確定最優(yōu)組合因?yàn)椴伙@著因素在試驗(yàn)范圍內(nèi)任意取值都對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響很小，故可以忽略。將所提取的特征通過(guò)正交試驗(yàn)分析進(jìn)行選擇，從而選擇出用于識(shí)別情感的有效的情感特征。 經(jīng)過(guò)以上的討論與數(shù)據(jù)處理之后，就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)了。① 將所有的交互作用的因素找出來(lái)。這是因?yàn)槿粢蛩谾i和因素Fj有交互作用，且不考慮交互作用時(shí)Fi的l水平、Fj的k水平為最優(yōu)水平，也就是說(shuō)+最優(yōu)。t檢驗(yàn)的具體步驟如下：① 計(jì)算因素效應(yīng)值 ② 計(jì)算誤差的均方根（標(biāo)準(zhǔn)差） （48） 若在安排實(shí)驗(yàn)時(shí)沒(méi)有構(gòu)造誤差列，則可根據(jù)正交性先求出De,在根據(jù)De用下求出se （49） （410） ③查t分布表，求出。一個(gè)因素的效應(yīng)值是否明顯，應(yīng)該依賴于客觀標(biāo)準(zhǔn)，而不應(yīng)該依賴于主觀選取的標(biāo)準(zhǔn)?？梢赃@樣解釋這一現(xiàn)象：假定空閑列上也安排了某一因素，但該因素各水平的取值為一常數(shù)（盡管不符合因素的定義，但有助于理解），于是各水平對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響應(yīng)該是相等的，即應(yīng)該有。于是得出：一個(gè)因素的自由度為該因素的水平數(shù)減1，將其記為。 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析定義 i因素第j水平的數(shù)據(jù)平均值與總平均值之差稱為i因素j水平的效應(yīng)值；i因素的所有水平的效應(yīng)值統(tǒng)稱為i因素的效應(yīng)值，簡(jiǎn)稱i因素的因素效應(yīng)，記為。② 各因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響的大小順序（根據(jù)）。4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的綜合分析 正交設(shè)計(jì)中數(shù)據(jù)的綜合分析方法的步驟為：第一步 算出所有數(shù)據(jù)的總評(píng)均值。 編制試驗(yàn)方案表頭設(shè)計(jì)完成后，將正交表安排有因素的各列中不同數(shù)字換成對(duì)應(yīng)因素的相應(yīng)水平，即構(gòu)成試驗(yàn)方案。 表頭設(shè)計(jì) 正交表只提供了一些列和各列對(duì)應(yīng)于每次試驗(yàn)的水平號(hào)，這與所選取的因素和水平并沒(méi)有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，研究人員還必須把所選的每一個(gè)因素都安排到一個(gè)合適的列上。通常情況下，選用正交表時(shí)既不允許裁減試驗(yàn)因素，也不允許縮減試驗(yàn)因素的水平，即因素水平表必須在選用的正交表中得到完全的安排?！胺峙咧?，在有苗頭處著重加密，在過(guò)稀處適當(dāng)加密”是節(jié)約試驗(yàn)次數(shù)的一條根本原則。 確定試驗(yàn)因素并選取適當(dāng)?shù)乃? 選取因素時(shí)，首先要根據(jù)專業(yè)知識(shí)﹑以往的研究的結(jié)論和試驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)盡可能全面地考查影響試驗(yàn)指標(biāo)的諸因素，然后根據(jù)試驗(yàn)要求和盡量少選因素的一般原則選定試驗(yàn)因素。（3） 滿足某些特定或特殊的要求或需求。如果是3因素3水平的條件，需要做次試驗(yàn)，相當(dāng)于立方體上的27個(gè)節(jié)點(diǎn)，如圖1，這種設(shè)計(jì)對(duì)于因素和水平之間的關(guān)系剖析的比較清楚，但如果是4因素3水平的試驗(yàn)，需要進(jìn)行次，若是10因素3水平，則試驗(yàn)次數(shù)將達(dá)到。 阿方陣：行、列相等——阿陣，偶階方陣。假若用A因素占第一列，B因素占第二列，C因素占第三列，則1號(hào)方案為,2號(hào)方案為，3號(hào)方案為，4號(hào)方案為，只要依據(jù)上例，各因素水平對(duì)號(hào)入座，方案就確定好了，有幾個(gè)橫行就有幾個(gè)因素方案。同理一個(gè)因素也可分為4水平，5水平或者更多水平，以此類推。是實(shí)驗(yàn)中考查對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)可能有影響的原因或要素。若一個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)滿足如下兩條： ?每因素的各水平在總實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的次數(shù)相同； ?每?jī)蓚€(gè)因素的各水平組合在總實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的次數(shù)也相同。1）綜合分析：? 每因素的最優(yōu)水平及各因素的最優(yōu)組合。但是與與開展這一工作最發(fā)達(dá)的國(guó)家相比，與我國(guó)應(yīng)達(dá)到的應(yīng)用規(guī)模相比，還有較大的差距。20世紀(jì)20年代，解決了長(zhǎng)期未能解決的試驗(yàn)條件的不均勻問(wèn)題，提出了方差分析，創(chuàng)立了試驗(yàn)設(shè)計(jì)（design of experiments）。 interaction。然后對(duì)提取的15個(gè)語(yǔ)音情感特征因素進(jìn)行實(shí)例應(yīng)用，即利用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)找出最優(yōu)組合，提高情感識(shí)別的識(shí)別率。正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)又稱正交設(shè)計(jì)或多因素優(yōu)選設(shè)計(jì)，是一種合理安排、科學(xué)分析各實(shí)驗(yàn)因素的一種有效的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法。最優(yōu)組合 AbstractHow to get optimal emotion recognition from many voice emotional characteristics is an important part of the process, while the orthogonal experimental design is a approach of studying multilevel and multifactor , which is based on a prehensive experiment selected from a representative sample of the experiment. Orthogonal experimental design called orthogonal design or multifactor preferred design. It is a standardized orthogonal.We can get obtain optimal or optimum experimental program from Scientifically arranging experiments and statistical analysing.This article describes the analysis of the basic idea of orthogonal experimental design principles, and data analysis methods. There are 15 examples of application of orthogonal design to find the optimal bination to improve emotion recognition rate.Keywords: orthogonal experiment。本文主要論述單指標(biāo)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其結(jié)果的分析。尤其是20世紀(jì)70年代以來(lái)，試驗(yàn)優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用越來(lái)越廣，取得了非?？上驳某晒?然后進(jìn)行表頭設(shè)計(jì)，根據(jù)制表編制試驗(yàn)方案，嚴(yán)格按照試驗(yàn)方案進(jìn)行試驗(yàn)。本文對(duì)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理、方法和步驟以及數(shù)據(jù)的處理進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析與研究，并在實(shí)踐中解決實(shí)際問(wèn)題。指標(biāo)和試驗(yàn)?zāi)康氖窍鄬?duì)應(yīng)的。 3）水平。它是一種依據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理而制定的具有某種數(shù)字的標(biāo)性質(zhì)準(zhǔn)化表格。 阿陣定義：以＋1，－1為元素，并且任意兩列都是正交的矩陣。利用標(biāo)準(zhǔn)表可以考查因素間的交互作用。人們十分清楚設(shè)計(jì)試驗(yàn)到底為了什么，要達(dá)到什么目的，否則，不需要進(jìn)行試驗(yàn)優(yōu)化。要達(dá)到一項(xiàng)試驗(yàn)的一個(gè)目的有時(shí)不止需要一個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)，而要達(dá)到同一項(xiàng)試驗(yàn)中幾個(gè)不同的試驗(yàn)?zāi)康模鄳?yīng)地就需要更多個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)。這樣做的好處是：試驗(yàn)因素多，試驗(yàn)空間維數(shù)較高，一般情況下，在高維空間里尋優(yōu)比在低維空間尋優(yōu)的結(jié)果更接近于預(yù)考查系統(tǒng)的全局最優(yōu)。 選用正交表 選定了因素?cái)?shù)和水平數(shù)后，則可選擇合適的正交表。到底用哪個(gè)正交表則應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取。混雜是指在正交表的同一列安排了兩個(gè)或貨兩個(gè)以上的因素或交互作用。如果條件只允許一個(gè)一個(gè)的進(jìn)行試驗(yàn)，為了排除外界的干擾，應(yīng)使試驗(yàn)號(hào)隨機(jī)化，即采用抽簽，擲骰子或查隨機(jī)數(shù)字表的方法確定試驗(yàn)順序。則 （43）一個(gè)因素的極差說(shuō)明了該因素在試驗(yàn)范圍內(nèi)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響的大小，極差越大，說(shuō)明該因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響越大，反之越小。 ④ 利用實(shí)驗(yàn)值估計(jì)出的目標(biāo)函數(shù)值的可靠性如何？也就是說(shuō)估計(jì)的誤差有多大？上面這些問(wèn)題對(duì)我們來(lái)說(shuō)是非常重要的，不知道的確切值，想求出因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響的確切關(guān)系是難以做到的；不知道試驗(yàn)的誤差有多大，就不知道試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)的可靠性；不知道因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響是否顯著，也就不知道試驗(yàn)的效果；不知道利用試驗(yàn)值估計(jì)出來(lái)的目標(biāo)函數(shù)值的可靠性如何，就不能貿(mào)然將這種估計(jì)值用于生產(chǎn)實(shí)踐。如果在計(jì)算中沒(méi)有四舍五入，各效應(yīng)值之和為0，并不能說(shuō)明計(jì)算是肯定正確的。這就像我們多次測(cè)量同一個(gè)物體的長(zhǎng)度時(shí)，若測(cè)出的數(shù)值不同時(shí)反而不知道應(yīng)該取哪一個(gè)值才好，但當(dāng)引入誤差