【正文】 endFF=F0+HT31。 %不顯著的endH=0。Bodong=S_e*t0025f_e*sqrt(r1f_e) %誤差波動范圍%2 預(yù)測算法T=0。for i=1:L Y=F(1,B(1,i))^2+Y。for i=1:x W=F(1,A(1,i))^2+W。(f_e)的值39。 %找出不顯著列號 end end endend%預(yù)測值公式%1 誤差波動范圍的確定f_e=L。 該因素不顯著的 39。) else L=L+1。) else if abs(F(1,i))=Se*t0025fe fprintf(39。) else if abs(F(1,i))=Se*t0005fe fprintf(39。for i=1:r if abs(F(1,i))=Se*t00005fe fprintf(39。查t分布表得39。endfe=x*f1。 %求誤差列號 end endendS=0。)。endN=sort(abs(M))x=input(39。 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(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。endfor i=1:r if sp(1,i)=sp(2,i) zy(1,i)=1。 %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) %各因素對目標(biāo)函數(shù)影響的順序(升序序排列)F1=0。sum0=zeros(f,r)。r=c1。 f=2。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，我才能克服一個一個的困難和疑惑，直至本文的順利完成。參考文獻(xiàn) [1]．科學(xué)出版社,2009. [2],2009. [3], 2007. [4]. [5] ,2002. [6] 趙力. ，2001. [7] 欒軍．現(xiàn)代試驗設(shè)計優(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)，深深地感染和激勵著我。所以去掉不顯著因素和誤差列得：表54因素d1△△a5△d5△d4△△d4△d3△△d3△d2最優(yōu)組合21111121⑦ 最優(yōu)值預(yù)測 根據(jù)最優(yōu)水平組合可以求出最優(yōu)值 =++++++++= ~，置信度為95%。 ① 將效應(yīng)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(yīng)值為誤差。 （5）表頭設(shè)計 由于不需要考慮交互作用，這幾個因素可隨意安排（見表51） （6）編制試驗方案 1為取該因素，2為不取該因素 （7）綜合分析：（見表52）(表中影響大小數(shù)字i=1，2，…，15依次代表a5,d5,…，△d2) 表51a5d5d4d3d2d1△a5△△a5△d5△△d5△d4△△d4△d3△△d3△d2實驗結(jié)果(%)111111111111111111111122222222111222211112222111222222221111122112211221122122112222112211122221111222211122221122111122212121212121212212121221212121212212112122121212212121211212221122112211221221122121122112221211212212112221211221121221 表52a5d5d4d3d2d1△a5△△a5最優(yōu)水平12221221影響大小3752101412 表52（續(xù)） △d5△△d5△d4△△d4△d3△△d3△d2最優(yōu)水平1211121影響大小14891311156(7) 統(tǒng)計分析：在2水平正交設(shè)計中，通常在實驗前安排較多的因素及交互作用，經(jīng)數(shù)據(jù)處理后將效應(yīng)值較小的因素及交互作用確定為不顯著的。如何選取這18個特征因素的最優(yōu)組合，以提高識別率？ （1）先確定目標(biāo)函數(shù) 將情感的識別率作為目標(biāo)函數(shù) （2）確定因素 為了節(jié)約時間，減少試驗次數(shù)，本次無交互作用處理只選取了其中十五個特征因素 （3）確定水平 本次課題的特征只有2個水平，取該特征因素時作1水平，時作為2水平。提高情感識別的準(zhǔn)確度。本文提出基于正交實驗的語音情感特征選擇方法。這是因為不顯著的因素效應(yīng)與誤差差別不大，可以看成誤差。這種根據(jù)總評均值及各因素效應(yīng)值求給定條件下目標(biāo)函數(shù)值的過程稱為數(shù)據(jù)的預(yù)測，所求