【正文】 for i=1:r H=H+abs(F(1,i))。 %不顯著因素效應平方和（Y）end S_e=sqrt(Y/f_e)。t0025f_e=W=0。) B(1,L)=i。 該因素是顯著的 39。 該因素是極顯著的 39。Se=sqrt(S/fe) %誤差總方差%顯著性檢驗39。 %選擇誤差列數for i=1:x for j=1:r if abs(M(1,j))==N(1,i) A(1,i)=j。 endDfor i=1:r M(1,i)=F(1,i)。for m=1:r1 F1=data1(m,c)+F1。l=r1/f。在論文即將完成之際，我的心情無法平靜，從開始進入課題到論文的順利完成，有多少可敬的師長、同學、朋友給了我無言的幫助，在這里請接受我誠摯的謝意!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，再次對關心、幫助我的老師和同學表示衷心地感謝！ 附錄一 數據處理程序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 ]。經試驗反饋，%，滿足預測值的范圍，且識別率高，對于本次情感識別的課題很有幫助。然后將這些因素及交互作用作為誤差來對其他因素及交互作用進行顯著性檢驗。本課題共提取了18個特征因素分別是。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。數據的預測主要是根據數據處理后所得到的總評均值及因素效應值，預測某種水平組合條件下的目標函數值。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。③ 再將所有與該集合中的因素有交互作用的因素添加到該集合中，構成新的集合｛a｝。+,+......一共有種組合，從中找出最優(yōu)組合。這時就要考察不同組合條件下的++項，總和最優(yōu)的才能算是最優(yōu)。對于沒有交互作用的因素，其最優(yōu)水平的確定就是根據因素水平平均值。若Se,則稱該因素是不顯著的；Se Se,則稱該因素是顯著的；Se Se，則稱該因素是很顯著的；Se，則稱該因素是極顯著的。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。將因素效應與誤差效應相比，若某因素的因素效應明顯地大于誤差效應，則認為該因素的因素效應應對目標函數的影響是明顯的，不是由誤差由誤差引起的，一般稱之為是顯著的。 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。將空閑列看成誤差列后，這一列的效應值就是誤差，通常稱為誤差效應。然后根據平均值和測量值可以求出若干個誤差。但由于試驗誤差的存在，即使是兩次實驗的條件完全相同，所得的結果也會有差別。定義 求解一組未知數所需要獨立方差的個數稱為這組未知數的自由度。可以用約束條件來檢查因素效應值的計算是否正確。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。（利用此方法也可計算出任意水平組合條件下目標函數的估計值）。利用對試驗數據進行綜合分析的方法可得到以下幾個方面的有用信息。第二步 算出各水平的平均值定義 在n次試驗中第i因素的j水平出現(xiàn)的各次實驗所對應的實驗數據的平均值，稱為i因素j水平的水平平均值，記為。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。試驗過程中，應當嚴格保證各號組合處理，嚴格控制試驗因素的水平，試驗條件應當盡量保持一致。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。這一步在一些簡單的情況下是很容易的，可以將所選定的因素隨意安排在正交表的不同列上。試驗次數的多少各有利弊，不能一概而論。因此在選正交表時，只要試驗因素能安排的下，就盡量可能選小號的正交表。具體選哪張正交表，應該根據因素和水平多少以及試驗的工作量大小而定。當試驗因素考查的范圍較寬時，若仍然只選2水平進行試驗，就會有很多范圍沒有機會進行考查，試驗結果就可能得到局部最優(yōu)。事實上，試驗效率也提高了。試驗要求考查的因素必須確定為試驗因素，不能缺漏，并且有時列為主要因素，在試驗中加以重點考慮。這要根據專業(yè)知識和試驗要求具體分析實際試驗，合理確定試驗指標。一個試驗目的至少需要一個試驗指標。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。圖中3個坐標軸代表3個因素，坐標軸上的點代表因素的水平，共27節(jié)點代表全面試驗的27個方案，利用正交表所安排的9個試驗方案在圖1中用黑點表示，由圖可知，在立方體的每個面上恰有3個試驗點，而且立方體每個線上也均有一個點，9個試驗點均衡的分布于立方體內，每個試驗均有很強代表性，這就是正交試驗的均衡分散性，能夠比較全面的反應優(yōu)選區(qū)的情況。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。 定理2 兩個阿陣的直積是一個高階阿陣。 性質：（1）每列元素個數都是偶數； （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。通過認真分析這兩個正交表，發(fā)現(xiàn)正交表有兩個特點：1）每列每個因素中不同水平出現(xiàn)的次數相同如表1，每列1和2都出現(xiàn)2次。正交表符號為：，其中字母L表示正交表，n表示試驗次數，m為因素水平數，k為試驗因素數。 交互作用是指因素間的聯(lián)合搭配對試驗指標的影響作用。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。一個大寫字母代表一個因素。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。通常上述條件? ?稱為均衡搭配原則。 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。? 最優(yōu)水平組合條件下目標函數估計值。最后編寫簡單的MALTAB程序對正交表進行數據處理。因此，