一段10s立体声音频,采样率位8000Hz,已知频率为1000Hz clc; clear; [data, Fs] = audioread('1khz_stereo_8000.wav'); fs=Fs; N=; n=*fs:*fs+N-; %从第2s结束开始取样 f=(n-*fs)*fs/N; %数字频率转换成模拟频率 本来应该是n/N * fs,但由于n是从第三个周期开始的 temp=data(:,); %取单个声道样本 x=temp(n); y=fft(x,N); mag=abs(y); %求

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1 MATLAB 音频相关函数 1 MATLAB 处理音频信号的流程 2 音量标准化 2 声道分离合并与组合 3 数字滤波 3 数据转换 5 基于MATLAB 的数字滤波实验6 MATLAB 音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率. wavread()和wavwriteO. 声音播放: wavplay():播放wav声音文件.当然,也可以把处理后的 wav文件

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

曲线段在上的弧长为采用积分所求弧长s=∫√(1+y'²)dxmatlab求出各点的导数,然后按照上式积分 clear>> x=1:0.1:10;>> y=rand(1,length(x));>> dy=diff(y);>> S=0.1*trapz((1+dy.^2).^0.5) S = 9.6474 >> plot(x,y,'o-')

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

matlab求定积分与不定积分 创建于2018-03-21 22:42 求定积分与不定积分是一件比较繁琐的事,但是我们可以借助matlab,下面与大家分享解决方法 材料/工具 matlab 求不定积分 求函数“xe^x”的不定积分 要用到"int"命令,具体操作见下图 函数“xe^x”的不定积分的结果如下 求定积分 求函数"x^2*e^x"在(0到1)上的积分 具体操作见下图 函数“x^2*e^x” 在(0到1)的定积分的结果见下图

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. matlab求取函数积分有两种方法,一种是符号运算,另一种是数值运算. 符号积分 int(f,v)

Matlab求三重积分 求 \(\int_0^1 \int_0^1 \int_0^1 sin(\pi x_1 x_2 x_3) dx_1 dx_2 dx_3\) 代码是: triplequad(@(x,y,z)sin(pi*x*y*z), 0,1,0,1,0,1)

项目需要,读出识别的车牌,对着图片看看是否识别正确. 有了0到9和A到Z,32个省份的音频,但是如何用matlab读出来,老版本有wavread直接读出,然后waveplay读入的即可.但是现在的是audioplayer了,对应的audiorecorder是录音用的,他是waveread的前身,然而功能却不一样.新的用法 load chirp p=audioplayer(y,44100) play(p) 注意chirp是系统自带声音,加载后包括y文件是个double的行向量,fs是播放频率或者采

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

1.      roots函数 针对多项式求零点(详见MATLAB多项式及多项式拟合) 2.      fzero函数 返回一元函数在某个区间内的的零点. x0 = fzero(@(x)x.^2-3*x-4,[1,5]); 只能求区间里面的一个零点,并且要求在给定区间端点函数值异号,所以使用之前应该先作图,得出单个零点分布的区间,然后使用该函数求零点.若有多个零点,则需多次使用该函数. 如需求上例中的全部零点,先作图 fplot(@(x)x.^2-3*x-4,[-10,10]); 得知两个零点的

robj = audiorecorder(44100,16,1); %设置採样频率.採样位数.通道数 recordblocking(robj,1); %採集初步数据(1s长度) rdata = getaudiodata(robj); %获取音频数据 plot(rdata); %绘制波形 axis([1,44100,-0.1,0.1]); %设置固定坐标轴 drawnow %刷新显示 n = 100; %设定兴许的採样更新次数,n与m可联合计算兴许更新时间长度 m = 0.1; %设定更新间隔,m

a/b=q...r   a=b*q+r  r为余数 fix(a/b)    求商rem(a,b)  求余数还可以 mod(a,b) 两者的区别是余数的符号,rem与a相同,而mod与b相同 例1: >> mod(4,-3) ans = -2 >> rem(4,-3) ans = 1 mod :(-3)*(-2)-2=4 rem:(-3)*(-1)+1=4 例2: >> rem(-4,5)ans = -4>> mod(-4,5)ans = 1 rem: 5*(

matlab判断2个数组中不同元素--setdiff c = setdiff(A, B) 返回在A中有,而B中没有的值,结果向量将以升序排序返回.在集合论中,c = A - B.A和B也可以是字符串细胞数组.c = setdiff(A, B, 'rows')当A和B是具有相同列数的矩阵时,返回A中有而B中没有的那些行.   原载:http://blog.csdn.net/szv123_rier/article/details/8078905  

% 求Ax=0的解: r=rank(A): x=null(A,r) 求出来x的是归一化后的解.

对 p = 2,这称为弗罗贝尼乌斯范数(Frobenius norm)或希尔伯特-施密特范数( Hilbert–Schmidt norm),不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间.这个范数可用不同的方式定义: 这里 A* 表示 A 的共轭转置,σi 是 A 的奇异值,并使用了迹函数.弗罗贝尼乌斯范数与 Kn 上欧几里得范数非常类似,来自所有矩阵的空间上一个内积. 弗罗贝尼乌斯范范数是服从乘法的且在数值线性代数中非常有用.这个范数通常比诱导范数容易计算. %X为向量,求欧几里德范数,即 . n =

function CrossPoint( ) %% 求两条直线的交点坐标 x1 = [7.8 8]; y1 = [0.96 0.94]; %line2 x2 = [8.25 8.25]; y2 = [0 0.99]; %fit linear polynomial p1 = polyfit(x1,y1,1); p2 = polyfit(x2,y2,1); %calculate intersection x_intersect = fzero(@(x) polyval(p1-p2,x),3); y_

clc; %清屏 clear; %清除变量 close all; %关闭 syms x; %定义变量,多个变量间用空格分离 f(x) = x^3; %原函数 res = diff(f(x),x,1); %函数的导数 pretty(res); %按照书面格式进行展示 ezplot(f(x)); %绘制原函数曲线 hold on; ezplot(res); %绘制导数的曲线 grid on;%加网格 legend('y=x^3','y=3*x^2');%加图例 title('函数求导数'); %{

一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %