【正文】 用作為誤差來對其他因素及交互作用進行顯著性檢驗。① 誤差波動范圍的確定 （416） （417） （418） ②預測值公式 （419） 5基于正交試驗的特征選擇 問題分析由于語音情感特征參數(shù)較多，將所有特征用于語音情感識別存在無關特征和冗余特征，不能達到很好的識別效果，且特征提取時間開銷較大。⑥ 從①中找出的所有的交互作用的因素中去掉｛a｝中的所有因素，在重復②～⑤，直到全部有交互作用的因素的最優(yōu)水平都確定出來為止。+,+......一共有種組合，從中找出最優(yōu)組合。對于沒有交互作用的因素，其最優(yōu)水平的確定就是根據(jù)因素水平平均值。對于2水平正交設計，用t檢驗十分方便，可以減少大量的計算。 某因素的不同水平引起總平均值的變化是大還是不大呢？換句話說這種變化是明顯還是不明顯，是否可以忽略不計呢？要解決這一問題，需要進行一定的判斷已進行取舍。然后根據(jù)平均值和測量值可以求出若干個誤差。定義 求解一組未知數(shù)所需要獨立方差的個數(shù)稱為這組未知數(shù)的自由度。這些問題用綜合分析的方法是很難解決的，需要用統(tǒng)計的方法來加以解決。利用對試驗數(shù)據(jù)進行綜合分析的方法可得到以下幾個方面的有用信息。不論用什么順序進行試驗，一般都應進行重復試驗，以減少隨機誤差對試驗指標的影響。這樣就無法確定同一列中的這些不同因素或交互作用對實驗指標的作用效果。試驗次數(shù)的多少各有利弊，不能一概而論。具體選哪張正交表，應該根據(jù)因素和水平多少以及試驗的工作量大小而定。事實上，試驗效率也提高了。這要根據(jù)專業(yè)知識和試驗要求具體分析實際試驗，合理確定試驗指標。通常，試驗的目的主要有（1） 尋求某設計，技術，配方，工藝和生產等在試驗空間內的最優(yōu)化。2)非標準表 2水平：，… 其他水平：，…二水平非標準表的構造特點是： （22） 非標準表是為了縮小標準表試驗號的間隔而提出的，它雖然是等水平的，但卻不能考查因素間的交互作用。 性質：（1）每列元素個數(shù)都是偶數(shù)； （2）任意兩列（兩行）交換后，仍為阿陣； （3）任意一列（或行）乘－1以后，仍為阿陣。正交表符號為：，其中字母L表示正交表，n表示試驗次數(shù)，m為因素水平數(shù)，k為試驗因素數(shù)。試驗中選定的因素所處的狀態(tài)和條件的不同可能引起試驗指標的變化，因素的這些狀態(tài)和條件稱為水平。例如，試驗目的是提高情感識別率，則識別率就是試驗要考查的指標。 2 正交實驗設計的原理 正交法常用概念 正交試驗設計法，它以概率論數(shù)理統(tǒng)計，專業(yè)技術知識和實踐經驗為基礎，充分利用標準化的正交表來安排試驗方案。最后編寫簡單的MALTAB程序對正交表進行數(shù)據(jù)處理。國內正交法的應用已有超過一萬個自變量的例子。 試驗設計是離散優(yōu)化的基本方法，它從正交性，均勻性出發(fā)，利用拉丁方，正交表等作為工具來設計試驗方案，實施廣義試驗，直接尋求最優(yōu)點。 orthogonal larray。它是在實踐經驗和理論認識的基礎上，借助一種規(guī)格化的“正交表”，從眾多的實驗條件中確定出若干個代表性較強的實驗條件，科學地安排實驗，然后對實驗結果進行綜合比較，統(tǒng)計分析，探求各因素水平最佳組合，從而得到最優(yōu)或較優(yōu)實驗方案的一種實驗設計方法。本文介紹分析了正交試驗設計的基本思想原理，和對數(shù)據(jù)的分析方法。 factor。試驗設計作為一門相對獨立的學科，既是應用數(shù)學的一個新分支，也是試驗優(yōu)化的一個重要部分。據(jù)粗略估計，僅正交試驗設計的應用成果目前已超過十萬項，經濟效益在50億元以上。 實驗數(shù)據(jù)的綜合分析和統(tǒng)計分析。并對結果進行分析，來減少實驗次數(shù)，縮短試驗周期。 2）因素。通常用“1”“2”“3”表示。以基本的為例： 縱列數(shù) （3個縱列，能安排3個因素） 因素水平數(shù)（本表為2水平） 橫行數(shù)（4個橫行，每行為一個試驗方案） 正交表代號（Latin square）表21 正交表表22 表 1234111112122231333421235223162312731328321393221 表21是一個3列4行的矩陣，每一個因素占用一列，該表最多能考察3個因素每個因素分為2水平，共4行，也就是有4個試驗方案，每1行是一個試驗方案。 標準阿陣：第一列全為1列（用對行乘－1可得）。 如果按照常規(guī)的網絡設計方法（全面設計法）需要將所有因素和水平搭配。（2） 考查試驗因素的變化規(guī)律或試驗因素與試驗指標間的統(tǒng)計規(guī)律。 就本次課題而言，試驗目的就是提高語音情感的識別率。試驗因素的水平一般以2~4為宜，以盡量減少試驗次數(shù)，在分批試驗的場合，尤其應盡量少選水平。例如，每個因素有2水平時，當因素為2~3時，一般選正交表；當因素4~7個時，一般選用,當因素個數(shù)較多時，試驗條件又允許事，也可用正交表。一般以快為主的時候選用試驗次數(shù)少一些的正交表，而以好好為主的時候做則應選用試驗次數(shù)稍多一些的正交表。但是有時為了滿足試驗的某些要求，或是為了減少試驗次數(shù)，可以允許一級交互作用的混雜，也可以允許次要因素與高級交互作用的混雜，但是一般不允許因素與一級交互作用的混雜。試驗結束后，將試驗結果直接填入試驗指標欄內。① 每因素的最優(yōu)水平及各因素的最優(yōu)水平組合（根據(jù)水平平均值）。下面就介紹試驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析方法。那么一個因素各水平的自由度是 多少呢？若一組因素的水平為，則可知這個因素效應值之間有一約束條件 （45）這就是說解這個未知數(shù)只需要1個方程即可。如正交表中的一列既然沒有安排因素，就不應該有效應值，這一列的試驗條件盡管沒變，但其效應值一般不為0，這類似于多次測量同一個物體的長度所得到的值可能各不相同一樣。這就要取一個可比較的參數(shù)及一個極限值。 在t檢驗中，因素效應的平均值可以作為效應值的絕對值，可以用誤差的均方根作為誤差的平均值。但對于那些有交互作用的因素就需要統(tǒng)一考慮。對于交互作用較多的正交設計，確定最優(yōu)組合的一般方法如下。⑦ 將各有交互作用的因素的最優(yōu)水平與沒有交互作用的因素的最優(yōu)水平統(tǒng)一起來即為試驗的最優(yōu)組合。本文提出基于正交實驗的語音情感特征選擇方法。 ① 將效應值從小到大排列如下d4: △a5: d2: d5: △△d5: a5: d3: △△d4: △△d3: △△a5: △d5: △d3: △d4: △d2: d1: 先初步確實前5個較小的效應值為誤差。 f=2。endfor i=1:r if sp(1,i)=sp(2,i) zy(1,i)=1。 %求誤差列號 end endendS=0。) else if abs(F(1,i))=Se*t0005fe fprintf(39。 %找出不顯著列號 end end endend%預測值公式%1 誤差波動范圍的確定f_e=L。Bodong=S_e*t0025f_e*sqrt(r1f_e) %誤差波動范圍%2 預測算法T=0。 %不顯著的endH=0。(f_e)的值39。) else if abs(F(1,i))=Se*t0025fe fprintf(39。endfe=x*f1。 endendzy %最優(yōu)組合%統(tǒng)計分析F0=F1/r1 %求總平均值F=spF0 %求因素效應值f1=f1 %