【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計算數(shù)據(jù)波動范圍 == ⑥確定最優(yōu)組合因為不顯著因素在試驗范圍內(nèi)任意取值都對目標(biāo)函數(shù)影響很小，故可以忽略。將所提取的特征通過正交試驗分析進(jìn)行選擇，從而選擇出用于識別情感的有效的情感特征。 經(jīng)過以上的討論與數(shù)據(jù)處理之后，就可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測了。① 將所有的交互作用的因素找出來。這是因為若因素Fi和因素Fj有交互作用，且不考慮交互作用時Fi的l水平、Fj的k水平為最優(yōu)水平，也就是說+最優(yōu)。t檢驗的具體步驟如下：① 計算因素效應(yīng)值 ② 計算誤差的均方根（標(biāo)準(zhǔn)差） （48） 若在安排實驗時沒有構(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：一個因素的自由度為該因素的水平數(shù)減1，將其記為。 實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析定義 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，簡稱i因素的因素效應(yīng)，記為。② 各因素對目標(biāo)函數(shù)影響的大小順序（根據(jù)）。4 實驗數(shù)據(jù)分析 實驗數(shù)據(jù)的綜合分析 正交設(shè)計中數(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)的總評均值。 編制試驗方案表頭設(shè)計完成后，將正交表安排有因素的各列中不同數(shù)字換成對應(yīng)因素的相應(yīng)水平，即構(gòu)成試驗方案。 表頭設(shè)計 正交表只提供了一些列和各列對應(yīng)于每次試驗的水平號，這與所選取的因素和水平并沒有一一對應(yīng)的關(guān)系，研究人員還必須把所選的每一個因素都安排到一個合適的列上。通常情況下，選用正交表時既不允許裁減試驗因素，也不允許縮減試驗因素的水平，即因素水平表必須在選用的正交表中得到完全的安排。“分批走著瞧，在有苗頭處著重加密，在過稀處適當(dāng)加密”是節(jié)約試驗次數(shù)的一條根本原則。 確定試驗因素并選取適當(dāng)?shù)乃? 選取因素時，首先要根據(jù)專業(yè)知識﹑以往的研究的結(jié)論和試驗的經(jīng)驗盡可能全面地考查影響試驗指標(biāo)的諸因素，然后根據(jù)試驗要求和盡量少選因素的一般原則選定試驗因素。（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，相當(dāng)于立方體上的27個節(jié)點(diǎn)，如圖1，這種設(shè)計對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，需要進(jìn)行次，若是10因素3水平，則試驗次數(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號方案為,2號方案為，3號方案為，4號方案為，只要依據(jù)上例，各因素水平對號入座，方案就確定好了，有幾個橫行就有幾個因素方案。同理一個因素也可分為4水平，5水平或者更多水平，以此類推。是實驗中考查對試驗指標(biāo)可能有影響的原因或要素。若一個實驗設(shè)計滿足如下兩條： ?每因素的各水平在總實驗中出現(xiàn)的次數(shù)相同； ?每兩個因素的各水平組合在總實驗中出現(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)的國家相比，與我國應(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，解決了長期未能解決的試驗條件的不均勻問題，提出了方差分析，創(chuàng)立了試驗設(shè)計（design of experiments）。 interaction。然后對提取的15個語音情感特征因素進(jìn)行實例應(yīng)用，即利用正交試驗設(shè)計找出最優(yōu)組合，提高情感識別的識別率。正交實驗設(shè)計又稱正交設(shè)計或多因素優(yōu)選設(shè)計，是一種合理安排、科學(xué)分析各實驗因素的一種有效的數(shù)理統(tǒng)計方法。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)正交試驗設(shè)計及其結(jié)果的分析。尤其是20世紀(jì)70年代以來，試驗優(yōu)化的實際應(yīng)用越來越廣，取得了非?？上驳某晒?。 然后進(jìn)行表頭設(shè)計，根據(jù)制表編制試驗方案，嚴(yán)格按照試驗方案進(jìn)行試驗。本文對正交試驗設(shè)計的基本原理、方法和步驟以及數(shù)據(jù)的處理進(jìn)行簡單的分析與研究，并在實踐中解決實際問題。指標(biāo)和試驗?zāi)康氖窍鄬?yīng)的。 3）水平。它是一種依據(jù)數(shù)理統(tǒng)計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)計試驗到底為了什么，要達(dá)到什么目的，否則，不需要進(jìn)行試驗優(yōu)化。要達(dá)到一項試驗的一個目的有時不止需要一個試驗指標(biāo)，而要達(dá)到同一項試驗中幾個不同的試驗?zāi)康模鄳?yīng)地就需要更多個試驗指標(biāo)。這樣做的好處是：試驗因素多，試驗空間維數(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 選定了因素數(shù)和水平數(shù)后，則可選擇合適的正交表。到底用哪個正交表則應(yīng)根據(jù)實際情況進(jìn)行選取?；祀s是指在正交表的同一列安排了兩個或貨兩個以上的因素或交互作用。如果條件只允許一個一個的進(jìn)行試驗，為了排除外界的干擾，應(yīng)使試驗號隨機(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順序。則 （43）一個因素的極差說明了該因素在試驗范圍內(nèi)對目標(biāo)函數(shù)的影響的大小，極差越大，說明該因素對目標(biāo)函數(shù)影響越大，反之越小。 ④ 利用實驗值估計出的目標(biāo)函數(shù)值的可靠性如何？也就是說估計的誤差有多大？上面這些問題對我們來說是非常重要的，不知道的確切值，想求出因素對目標(biāo)函數(shù)影響的確切關(guān)系是難以做到的；不知道試驗的誤差有多大，就不知道試驗所得數(shù)據(jù)的可靠性；不知道因素對目標(biāo)函數(shù)的影響是否顯著，也就不知道試驗的效果；不知道利用試驗值估計出來的目標(biāo)函數(shù)值的可靠性如何，就不能貿(mào)然將這種估計值用于生產(chǎn)實踐。如果在計算中沒有四舍五入，各效應(yīng)值之和為0，并不能說明計算是肯定正確的。這就像我們多次測量同一個物體的長度時，若測出的數(shù)值不同時反而不知道應(yīng)該取哪一個值才好，但當(dāng)引入誤差