基于matlab的語音信號(hào)的分析與處理基于正交試驗(yàn)的特征選擇方法的研究與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)論文-資料下載頁
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【正文】 2009. [3], 2007. [4]. [5] ,2002. [6] 趙力. ，2001. [7] 欒軍．現(xiàn)代試驗(yàn)設(shè)計(jì)優(yōu)化方法．上海交通大學(xué)出版社，1995． [8] Batliner A,Fischer K, Huber R, et to Find trouble in Communication[J].Speech Communication, 2003,40(12): 117143. [9] Cowie R,DouglasCowie E, Tsapatsoulis N,et Recognitionin Human Computer Interaction[J].IEEE Signal Processingmagazine,2001,18(1):3280. [10] S Chennoukh,A Gerrits,G Miet,R Sluijter. Speech Enhancement viaFrequency Extension using Spectral Frequency[A]. Proc. ICASSP[C].Salt Lake City, . 致謝 本論文是在王老師的親切關(guān)懷和悉心指導(dǎo)下完成的，她嚴(yán)肅的科學(xué)態(tài)度，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)精神，精益求精的工作作風(fēng)，深深地感染和激勵(lì)著我。王老師不僅在學(xué)業(yè)上給我以精心指導(dǎo)，同時(shí)還在思想、生活上給我以無微不至的關(guān)懷，在此謹(jǐn)向王老師致以誠摯的謝意和崇高的敬意。我還要感謝在一起愉快的度過畢業(yè)論文小組的同學(xué)們，正是由于你們的幫助和支持，我才能克服一個(gè)一個(gè)的困難和疑惑，直至本文的順利完成。在論文即將完成之際，我的心情無法平靜，從開始進(jìn)入課題到論文的順利完成，有多少可敬的師長、同學(xué)、朋友給了我無言的幫助，在這里請(qǐng)接受我誠摯的謝意!最后我還要感謝培養(yǎng)我長大含辛茹苦的父母，謝謝你們！ 最后，再次對(duì)關(guān)心、幫助我的老師和同學(xué)表示衷心地感謝！ 附錄一 數(shù)據(jù)處理程序data1=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 ]。 f=2。[r1,c]=size(data1)。r=c1。l=r1/f。sum0=zeros(f,r)。%綜合分析for i=1:r for k=1:r1 for j=1:f if(data1(k,i)==j) sum0(j,i)=sum0(j,i)+data1(k,c)。 %求和 end end endendsp=sum0/l %求水平平均值jc=max(sp)min(sp) %求極差 [jcpx,lh]=sort(jc) %各因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響的順序(升序序排列)F1=0。for m=1:r1 F1=data1(m,c)+F1。endfor i=1:r if sp(1,i)=sp(2,i) zy(1,i)=1。 else zy(1,i)=2。 endendzy %最優(yōu)組合%統(tǒng)計(jì)分析F0=F1/r1 %求總平均值F=spF0 %求因素效應(yīng)值f1=f1 %求因素自由度for n=1:r %求因素的方差D(1,n)=(F(1,n)^2)*16。 endDfor i=1:r M(1,i)=F(1,i)。endN=sort(abs(M))x=input(39。誤差列數(shù):x=39。)。 %選擇誤差列數(shù)for i=1:x for j=1:r if abs(M(1,j))==N(1,i) A(1,i)=j。 %求誤差列號(hào) end endendS=0。for i=1:x S=F(1,A(1,i))^2+S。endfe=x*f1。Se=sqrt(S/fe) %誤差總方差%顯著性檢驗(yàn)39。查t分布表得39。t0025fe=t0005fe=t00005fe=L=0。for i=1:r if abs(F(1,i))=Se*t00005fe fprintf(39。 該因素是極顯著的 39。) else if abs(F(1,i))=Se*t0005fe fprintf(39。 該因素是很顯著的 39。) else if abs(F(1,i))=Se*t0025fe fprintf(39。 該因素是顯著的 39。) else L=L+1。 %不顯著因素?cái)?shù) fprintf(39。 該因素不顯著的 39。) B(1,L)=i。 %找出不顯著列號(hào) end end endend%預(yù)測值公式%1 誤差波動(dòng)范圍的確定f_e=L。39。(f_e)的值39。t0025f_e=W=0。for i=1:x W=F(1,A(1,i))^2+W。 endY=0。for i=1:L Y=F(1,B(1,i))^2+Y。 %不顯著因素效應(yīng)平方和（Y）end S_e=sqrt(Y/f_e)。Bodong=S_e*t0025f_e*sqrt(r1f_e) %誤差波動(dòng)范圍%2 預(yù)測算法T=0。for i=1:L T=T+abs(F(1,B(1,i)))。 %不顯著的endH=0。for i=1:r H=H+abs(F(1,i))。endFF=F0+HT31
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