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  • 基于MATLAB的语音信号处理

    万次阅读 多人点赞 2018-07-15 01:21:20
    基于MATLAB的语音信号处理摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个,是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究,对于机器语言、语音识别、...

    基于MATLAB的语音信号处理


    摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个,是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究,对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析,方便地展现语音信号的时域及频域曲线,并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理,帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真,包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析,以及语音合成等。

    关键词:语音信号;MATLAB;特性分析;语音合成

    引言

            人类交换信息最方便的、最快捷的一种方式是语言。在高度发达的信息社会中,用数字化的方法进行语音的识别、合成、增强、传送和储存等是整个数字化通信网中最重要、最基本的组成部分之一。数字电话通信、高音质的窄带语音通信系统、智能机器人、声控打字机、语言学习机、自动翻译机等,都要用到语音信号处理技术,随着现在集成电路和微电子技术的飞速发展,语音信号处理系统逐步走向实用化[1]

            语音信号处理是一个新兴的交叉学科,是语音和数字信号处理两个学科的结合产物。与认知科学、心理学、语言学、计算机科学、模式识别和人工智能学科有着密切的联系。语音信号处理技术的发展依赖于这些学科的发展,语音信号处理技术的进步也将促进这些领域的进展。语音信号处理目的是得到一些语音特征参数,以便高效的传输或存储,或通过某种处理以达到特定目的,如语音合成,辨识出讲话者、识别出讲话的内容等。随着现代科学技术和计算机技术的发展,除了人与人的自然语言的沟通,人机对话和智能机领域也开始使用语言。这些人造的语言拥有词汇,语法,语法结构和语义内容等。

            语音信号处理的研究可以追溯到1876年贝尔电话的发明,其在真正意义上首次用声电,电声转换技术实现了远距离语音传输。 1939Homer Dudley提出并研制成功第一个声码器,奠定了语音产生模型的基础,其在语音信号处理领域具有划时代的意义。在20世纪40年代,一种语言声学的专用仪器语谱图仪问世。它可以让你把语音的时变频谱用语图表示出来,得到一个“可见的语言 1984年哈斯金斯实验室研制成功语音回放机,此仪器可以自动转换手工绘制的语谱图成为语言,并进行语音合成。随着计算机的出现,语音分析技术可以在计算机上进行。此时语音信号处理无论是在基础研究或在技术应用,都已取得了突破性进展。现在语音信号可分为三个主要分支,即语音编码,语音识别和语音合成技术[10]

            语音编码技术。语音编码的目的就是在保证一定语音质量的前提下,尽可能降低编码比特率来节省频率资源。语音编码技术的研究开始于1939年, Homer Dudley提出并实现了在低带宽电话电报上传输语音信号的通道声码器,第一个研制成功了语音编码技术。到20世纪70年代,国际电联于1972年发布了64kbit/s脉冲编码调制(PCM)语音编码算法的G.711建议,它被广泛应用于数字交换机、数字通信等领域,从而占据统治地位。在199511ITU-T SG15全会上共轭代数码激励线性预测(CS-ACELP)的8kbit/s语音编码G.729建议被通过,并于19966ITU-T SG15会议上通过G.729附件A:减少复杂度的8kbit/s CS-ACELP语音编解码器,正式成为国际标准[1]

            语音识别技术。语音识别的研究开始于20世纪50年代贝尔实验室的Audry系统,它是第一个可以识别10个英文数字的语音识别系统, 1959FryDenes等人采用频谱分析和模式匹配来进行识别决策构建音素识别器来辨别9个辅音和4个元音。20世纪60年代末单语音识别的研究取得实质性进展,并将其作为一个重要的课题。一方面是因为计算机的计算能力有了迅速的提高,计算机能够提供实现复杂算法的硬件、软件;另一方面,数字信号处理在当时有了蓬勃发展,从而自20世纪60年代末开始引起了语音识别的研究热潮。

            语音合成技术。第一个合成器是在1835年由W.von Kempelen发明,经过Weston改进的机械讲话机。机器完全模仿人的生理过程,分别应用了特别设计的哨和软管模拟肺部空气动力和口腔。Homer Dudley1939年发明了第一台电子语音合成器,它不是一个简单的生理过程的模拟,而是在电子电路基础上来实现语音产生源。本文关于语音信号处理方面主要研究了语音合成。语音合成已经在许多方面得到了实际应用,方便了人们的生活,创造了很好的经济效益和社会效益,如公共交通中的自动报站、各种场合的自动报警、电话自动查询服务、文本校对中的语音提示等。综观语言合成技术的研究,语音合成发展方向为提高合成语音的自然度、丰富合成语音的表现力、降低语音合成技术的复杂度等。

    一、语音信号处理基本知识与仿真环境介绍

    1.1 语音信号处理基本知识

    1.1.1语音信号分析技术

            语音信号分析是语音信号处理的前提和基础,只有分析出可表示语音信号本质特征的参数,才有可能利用这些参数进行高效的语音通信、语音合成和语音识别等处理。而且,语音合成的音质好坏,语音识别率的高低,也都取决于对语音信号分析的准确性和精确性。因此语音信号分析在语音信号处理应用中具有举足轻重的地位。

            贯穿于语音分析全过程的是“短时分析技术”。语音信号从整体来看其本质特征的参数是随时间而变化的,所以它是一个非稳态过程,不能用处理稳信号的数字信号处理技术对其进行分析处理。但是,由于不同的语音是由人的口腔肌肉运动构成声道某种形状而产生的响应,而这种口腔肌肉运动相对于语音频率来说是非常缓慢的,所以从另一方面看,虽然语音倍号具有时变特性,但是在一个短时间范围内(一般认为在1030ms的短时间内),其特性基本保持不变即相对稳定,因可以将其看作是一个准稳态过程,即语音信号具有短时平稳性。所以任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上.即进行“短时分析”将语音信号分为一段一段来分析其特征参数,其中每一段称为一“帧”,帧长一般取为1030ms。这样,对于整体的语音信号来讲,分析出的是由每一帧特征参数组成的特征参数时间序列[4]

            根据所分析参数的性质的不同,可将语音信号分析分为时域分析、频域分析、倒领域分析等;时域分析方法具有简单、计算量小、物理意义明确等优点,但由于语音信号最重要的感知特性反映在功率谱中,而相位变化只起着很小的作用,所以相对于时域分析来说频域分析更为重要。

    1.1.2语音信号处理理论依据

        采样定理。在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率大于信号中最高频率的2倍时,采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息,一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5~10倍。采样定理又称奈奎斯特定理。

            采样位数。采样位数即采样值或取样值,用来衡量声音波动变化的参数,是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。

        采样频率。样频率是指计算机每秒钟采样多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多,对声音波形的表示也越精确。采样频率与声音频率之间有一定的关系,根据奈奎斯特理论,只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

            采样位数与采样频率的关系。采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标,也是选择音频接口的两个重要标准。无论采样频率如何,理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度,每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB,采样位数越多则捕捉到的信号越精确,对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机,44.1khz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。显然采样率越高,计算机提取的图片越多,对于原始音频的还原也越加精确。

    1.2 实现平台MATLAB 7.0介绍

    1.2.1 MatLab软件基本介绍

            MATLAB产生于1982年,是一种效率高、功能强的数值计算和可视化计算机高级语言,它将信号处理、数值分析和图形显示结合一体,形成了一个极其方便又强大的操作环境,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平[7]

            MATLAB7.0是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。MATLAB 7.0 的应用范围非常广,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域

    1.2.2 MatLab与语音处理的关系

            MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析,方便地展现语音信号的时域及频域曲线,并且根据语音的特性对语音进行分析。例如,请浊音的幅度差别、语音信号的端点、信号在频域中的共振峰频率、加不同窗和不同窗长对信号的影响、LPC分析、频谱分析等[3]

            同时,通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行估计和判别。例如,根据语音信号的短时参数,一级不同语音信号的短时参数的性质对一段给定的信号进行有无声和请浊音的判断、对语音信号的基音周期进行估计等。另外,通过利用MATLAB编程可以对语音信号进行各种处理。由于MATLAB是一种面向科学和工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言编程,又有大量的库函数,所以编程简单、编程效率高、易学易懂,我们可以对信号进行加噪去噪、滤波、截取语音等,也可进行语音编码、语音识别、语音合成的处理等。总之,对于语音信号进行分析处理,MATLAB软件是当今比较高效的平台。

    二、语音信号的特点与采集

    2.1语音信号的特点分析

            语音信号的特点可以分为时域方面和频域方面。

            在时域内,语音信号具有短时性的特点,即在总体上,语音信号的特征是随着时间而变化的,但在一段较短的时间间隔内,语音信号保持平稳。

            在频域内,语音信号的频谱分量主要集中在300~3400Hz的范围内。利用这个特点,可以按8kHz的采样率对语音信号进行采样,得到离散的语音信号。语音信号的这两种特点均可通过MATLAB软件表现出来,如图2.1和图2.2所示。


    图2.1 语音信号时域图


    图2.2 语音信号频域分析

    2.2语音信号的采集

    2.2.1语音信号的量化编码采样

            在将语音信号进行数字化前,必须先进行防混叠预滤波,预滤波的目的有两个,一是抑制输入信导各领域分量中频率超出/2的所有分量(为采样频率),以防止混叠干扰;二是抑制50Hz的电源工频干扰。这样,预滤波器必须是一个带通滤波器,设其上、下截止颜率分别是和,则对于绝人多数语音编译码器,=3400Hz、=60~100Hz、采样率为=8kHz;而对于语音识别而言,当用于电话用户时,指标与语音编译码器相同。当使用要求较高或很高的场合时=4500Hz或8000Hz、=60Hz、=10kHz或20kHz。

            为了将原始模拟语音信号变为数字信号,必须经过采样和量化两个步骤,从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。采样也称抽样,是信号在时间上的离散化,即按照一定时间间隔△t在模拟信号x(t)上逐点采取其瞬时值。采样时必须要注意满足奈奎斯特定理,即采样频率必须以高于受测信号的最高频率两倍以上的速度进行取样,才能正确地重建波它是通过采样脉冲和模拟信号相乘来实现的。

            在采样的过程中应注意采样间隔的选择和信号混淆:对模拟信号采样首先要确定采样间隔。如何合理选择△t涉及到许多需要考虑的技术因素。一般而言,采样频率越高,采样点数就越密,所得离散信号就越逼近于原信号。但过高的采样频率并不可取,对固定长度(T)的信号,采集到过大的数据量(N=T/△t),给计算机增加不必要的计算工作量和存储空间;若数据量(N)限定,则采样时间过短,会导致一些数据信息被排斥在外。采样频率过低,采样点间隔过远,则离散信号不足以反映原有信号波形特征,无法使信号复原,造成信号混淆。根据采样定理,当采样频率大于信号的两倍带宽时,采样过程不会丢失信息,利用理想滤波器可从采样信号中不失真地重构原始信号波形。量化是对幅值进行离散化,即将振动幅值用二进制量化电平来表示。量化电平按级数变化,实际的振动值是连续的物理量。具体振值用舍入法归到靠近的量化电平上。

            语音信号经过预滤波和采样后,由A/D变换器变换为二进制数字码。这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内,因此目前来说,语音信号的数字化的质量还是有保证的。市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好,语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。

    2.2.2利用Windows录音器采集语音信号

    在本次设计中,可以利用Windows自带的录音机录制语音文件,图2.3是基于PC机的语音信号采集过程,声卡可以完成语音波形的A/D转换,获得WAV文件,为后续的处理储备原材料。调节录音机保存界面的更改选项,可以存储各种格式的WAV文件。

      

    2.3 基于PC机的语音采集过程

    第三章 语音信号的分析

    3.1 语音信号的短时能量分析
            一定时宽的语音信号,其能量的大小随时间有明显的变化。清音信号和浊音信号之间的能量差别相当显著。其中清音段(以清音为主要成份的语音段),其能量比浊音段小得多[10]。因此,对语音的短时能量进行分析,可以描述语音的这种特征变化情况。定义短时能量为如式(3-1)所示。
                                                     (3-1)
    其中N为窗长。特殊地,当采用矩形窗时,可简化为如式(3-2)所示。
                                                            (3-2)
    也可以从另外一个角度来解释。令
                                                              (3-3)                                         
    则 可表示为如式(3-4)所示。
                                              (3-4)  
            可以理解为,首先语音信号各个样点值平方,然后通过一个冲击响应为h(n)的滤波器,输出为由短时能量构成的时间序列。
            短时能量的计算直接受冲击响应的选择即窗函数的选择的影响。如果冲击响应的幅度是恒定的,它的序列长度N(即窗长)会很长,将其等效为非常窄的低通滤波器,这时冲击响应对 产生的平滑的作用比较明显,使短时能量基本没有很大的变化,将不能表现出语音的时变的特性。相反,如果冲击响应的序列长度过于小,等效窗就不能提供出够用的平滑,以导致语音的振幅在瞬时的变化的许多细节仍被留了下来,进而不能看出振幅包络变化的规律,一般我们要求窗长是几个基音周期的数量级。
            图3.1为采样率8000kHZ,16位,单声道的一个语音信号(单词“earth”)在不同矩形窗长时的短时能量函数,我们会发现:语音信号的幅度变化在被短时能量所反映时,窗长的长短都有影响。
     
    图3.1 不同矩形窗长的短时能量函数
            我们知道,单词earth前半部分是浊音,后半部分是清音。由以上分析结果可知,浊音部分的能量较之清音部分要大得多,而清音部分的能量相当小,几乎为零。
            对语音信号进行短时能量函数运算,可实现以下三点应用:
    (1)可用于区分清音段与浊音段。En值大对应于浊音段,En值小对应于清音段。
    (2)可用于区分浊音变为清音或清音变为浊音的时间(根据En值的变化趋势)。
    (3)对高信噪比的语音信号,也可以用来区分有无语音(语音信号的开始点或终
    止点)。无信号(或仅有噪声能量)时,En值很小,有语音信号时,能量显著增大。
    3.2短时自相关分析
            对于确定性信号序列,自相关函数定义如式(3-5)所示。
                                                      (3-5)
            对于随机性信号序列或周期性信号序列,自相关函数的定义如式(3-6)所示。
                                                (3-6)
            自相关函数具有以下几项性质:
        (1)若序列是周期性的,假设序列周期为 ,那么其自相关函数也是具有相同周期的周期函数,即 
        (2)自相关函数是偶函数,即R(k)=R(-k);
        (3)当k=0时,自相关函数有极大值,即
        (4)R(0)为随机性序列的平均功率或确定性信号序列的能量。
            自相关函数的上述性质,完全可以适用于语音信号的时域分析中。例如,浊音语音波形序列具有周期性,因此可用自相关函数求出这个周期,即是基音周期。此外,自相关函数也可用在语音信号的线性预测分析中。
    短时自相关函数的定义如式(3-7)所示。 
                                        (3-7)
    令 ,并且 ,可以得到如下式子,如(3-8)所示。
                                  (3-8)
            如图3.2是在不同的矩形窗窗长条件下单词earth的语音自相关的函数的波形。
            对两图分析可得:清音信号的短时自相关函数的波形不具有周期性,也没有明显的峰值,且随着延时k的增大迅速变小,因此其接近于随机噪声;浊音是具有周期性的信号,浊音信号的周期为自相关函数的周期,由此可知,语音信号的性质是浊音还是清音,如果是浊音,还可以得出它的基音周期,它的基音周期可由自相关函数波形中的第一个峰值的位置来估计。所以,自相关函数常用作一下两种作用:
    (1) 区分语音信号是清音还是浊音;
    (2) 估计浊音语音信号的基音周期[4]。
     

    图3.2 不同的矩形窗窗长下短时自相关

    第四章 语音合成

    4.1 语音合成技术概述
    4.1.1 语音合成技术的意义                                                   
            语音合成技术涉及声学、语言学、数字信号处理技术、多媒体技术等多个领域, 是当今世界强国竞相研究的热门技术之一。语音合成技术可分为参数合成和波形拼接两种方法。早期的研究主要是采用参数合成方法, 它是计算发音器官的参数, 从而对人的发音进行直接模拟。语音合成已经在许多方面得到了实际应用,方便了人们的生活,创造了很好的经济效益和社会效益,如公共交通中的自动报站、各种场合的自动报警、电话自动查询服务、文本校对中的语音提示等[8]。
            本文主要利用载波调制技术进行语音合成。基于载波调制的语音信号合成是以语音信号处理技术、数字信号处理技术为基础,依托于电子计算机、Windows操作系统、MATLAB处理软件等工具将两个信号合成为一个信号。具有较强的实用性、可操作性等特点。
    4.1.2 基于载波调制语音合成的基本原理
                语音信号合成是一个“分析—存储—合成”的过程。一般是选择合适的基本单元,将基本单元用一定的参数编码方式或波形方式进行存储,形成一个语音库。合成时,根据待合成语音信号,从语音库中取出基本单元进行合成,并将其还原成语音信号。在语音合成中,为了便于存储和后续分析,必须先将语音信号进行预分析、预处理、波形变换等一系列操作。其中,基元是语音合成处理的最小单元,待合成的语音库就是所有语音基元的某中集合。根据基元的选择方式以及其存储形式的不同,可以将合成方法笼统的分为波形合成方法和参数合成方法。
            波形合成是一种相对简单的语音合成技术。它把人的发音波形直接存储或者进行进行简单的波形编码后存储,组成一个合成的语音库;合成时,根据待合成的信息,在语音库中取出相应单元的波形数据,拼接或编辑到一起,经过解码还原成语音。该语音合成技术具有一定的局限和不足,但对语音信号具有数据量庞大的特点,这种误差在某种范围内是可以接受的。
            基于载波调制的语音信号合成是基于信号的振幅调制原理而实现的。将低频信号加载到高频载波信号的过程,或者说把信息加载到信息载体上以便传输的处理过程,称为调制。所谓“加载”,其实质是使高频载波信号(信息载体)的某个特性参数随信息信号幅值的大小程线性变化。基于载波调制的语音信号合成是以语音一信号作为调制信号,语音二信号为载波信号来进行合成一种以语音二信号声色表述语音一内容的新信号。这种调制方式是用传递的低频信号(如代表语言、音乐、图像的电信号)去控制作为传送载体的高频振荡波(称为载波)的幅度,是已调波的幅度随调制信号的大小线性变化,而保持载波的角频率不变。
    4.2 基于载波调制的语音合成基本知识
    4.2.1 关键函数希尔伯特变换介绍
            本文语音合成的设计思路是用一个语音信号的包络去调制另一个语音信号,实现语音的合成。这就用到了一个关键的函数,希尔伯特变换。在数学与信号处理的领域中,一个实值函数的希尔伯特变换是将信号s(t)与1/(πt)做卷积,以得到s'(t)。因此,希尔伯特变换结果s'(t)可以被解读为输入是s(t)的线性时不变系统的输出,而此系统的脉冲响应为1/(πt)。这是一项有用的数学工具,用在描述一个以实数值载波做调制的信号之复数包络,出现在通讯理论中发挥着重要作用[9]。
            希尔伯特变换的频域数学表达式如式(4-1)所示。                       
                                                          (4-1)
    其中F是傅里叶变换,i是虚数单位,ω是角频率。
            希尔伯特变换等效于 π/2的相移,对正频率产生-π/2的相移,对负频率产生π/2相移,或者说,在时域信号每一频率成分移位1/4波长,因此,希尔伯特变换又称为90度移相器。
            MATLAB提供了计算Hilbert变换的函数,其格式为y=Hilbert(x)。但需注意的是,该函数计算出的结果是序列的解析信号,其虚部才是序列的Hilbert变换。
            希尔伯特变换在语音信号处理中具有两个性质: 序列x(n)通过Hilbert变换器后,信号频谱的幅度不发生变化,这是因为Hilbert变换器是全通滤波器,引起频谱变化的只是其相位; 序列x(n)与其Hilbert变换是正交的[6]。
    4.2.2 信号调制
            所谓调制,就是将调制信号加载在三个参数中的某一个参数上,或幅值、或频率、或相位,随调制信号大小成线性或非线性变化的过程。主要有三种基本调制方法,第一种是把调制信号加载在载波信号的幅值上,称为幅度调制 ,简称AM;第二种是把调制信号加载在载波的频率上,称为频率调制,简称FM。 第三种是把调制信号装载在载波的相位上,称为相位调制,简称PM[10]。 本设计采用的是第一种方法,用采集到的语音二信号去对语音一信号进行幅度调制,实现语音合成的目的。
            采用调幅调制是因为其以下特点在语音信号处理中得到很好的应用。一是调幅波的振幅(包络)随调制信号变化,而且包络的变化规律与调制信号波形一致,表明调制信号(信息)记载在调幅波的包络中;二是调制系数反应了调幅的强弱程度,一般情况下,调制系数越大调幅度越深。
            当调制系数为0时,表示未调幅,即无调幅作用;
            当调制系数为1时,此时包络的振幅最小值为0;
            当调制系数大于1时,已调波的包络与调制信号不一样,产生严重的包络失真,称为过量调幅。
    4.3 语音信号合成过程
    4.3.1 语音信号合成流程图
            用MATLAB 处理音频信号的基本流程是:先将WAV 格式音频信号经wavread 函数转换MATLAB 列数组变量;再用MATLAB 强大的运算能力进行数据分析和处理,如时域分析、频域分析、数字滤波、信号合成、信号变换、识别和增强等等;处理后的数据如是音频数据,则可用wavwrite函数 转换成WAV 格式文件或用sound、wavplay 等函数直接回放。本设计的语音合成流程图如图4.1所示。
     
    图4.1  语音信号合成流程图
    4.3.2 语音信号的采集
            分析和处理音频信号,首先要对声音信号进行采集,MATLAB 的数据采集工具箱提供了一整套命令和函数,通过调用这些函数和命令,可直接控制声卡进行数据采集。Windows 自带的录音机程序也可驱动声卡来采集语音信号,并能保存为WAV 格式文件,供MATLAB 相关函数直接读取、写入或播放。本文以WAV 格式音频信号作为分析处理的输入数据。
    4.3.3 语音信号的合成
            声音信号是一种非平稳信号,如果采用简单的时变系统的分析方法,将会产生很大的失真,但是在一小段时间内声音信号完全可以视为平稳信号。因此必须对语音信号做预处理。在本次语音信号合成中采用加窗截断,分帧处理将非平稳信号近似转换为平稳信号。
            声音信号特征量提取。声音信号特征量提取包括语音一声音信号声色(频率)的提取和语音二声音信号包络的提取。语音二声音信号包络的提取采用希尔伯特变换实现,得到语音二声音信号的复数包络。
            获取语音信号起始位置。在录音过程中控制两段声音从相同的起点开始录取并不是一件容易的事,但是如果不确定语音信号的起始位置直接对语音信号进行合成既存在数据量大又会带来较大的误差。本设计语音合成中拟定连续四个时间点的语音信号强度不为0,则认为语音信号开始,也即找到信号起始位置。
            语音信号合成。语音信号合成即是一个调幅载波的过程,是以语音一信号作为载波信号,语音二信号包络作为调幅信号来实现语音合成。实际的载波是一个物理可实现的复杂过程,本语音合成中采用语音一信号点乘包络信号,实际的载波是一个物理可实现的复杂过程,并非简单地乘积运算,然而,得到的合成声音信号效果并不理想,但其波形仍能反应载波过程的实质。
    4.4 语音信号合成结果及分析
    4.4.1 语音信号预处理结果及分析
            该处理过程以语音一信号和语音二声音信号为分析样本。使用Windows系统自带录音器分别录下语音一和语音二,分别命名为one和two,保存为WAV格式。通过MATLAB对所录语音进行采样,采样频率 为16000Hz,获取语音信号并进行加窗。语音一和语音二的时域波形图如图4.2所示,时域图反映出了语音信号的非平稳性。
            对采集到的语音信号分别做傅里叶变换进行频谱分析,并显示频谱图,观察各自的幅频谱特性。语音一和语音二的声音信号幅频特性如图4.3所示,语音一和语音二的声音FFT图如图4.2和图4.3。该频谱图横坐标并未进行对应关系处理,但仍不失其频谱特性的本质,由频谱图可清楚地看到样本声音主要以低频为主。人的语音信号频率一般集中在1kHz之前,从声音频谱的包络来看, 根据采样定理,信号宽度近似取为1kHz,重放语音后仍可较清晰的听出原声, 不存在声音混叠现象。
     
    图4.2  信号预处理之后时域图
     
    图4.3 信号预处理之后频域图
    4.4.2 合成语音信号结果及分析
            合成语音信号的实质是用语音二信号的包络调制语音一信号振幅的结果。语音二信号包络提取结果如图4.4,该图是语音二信号经希尔伯特—黄变换的虚部显示,因为希尔伯特—黄变换是一个时域信号与1/(πt)的卷积,其结果是载波做调制信号之复数包络,必然蕴含虚部成分,取其虚部的结果必然与时域信号有着直观上的差别,但仍是信号的包络成分。
     
    图4.4 语音二信号包络图
            合成信号的时域显示结果如图4.5所示,该合成信号是以语音一信号的特性和语音二信号的幅度变化的,由其快速傅里叶变换的结果更证实了这一点,其幅频特性与语音一信号的幅频特性更接近。
     
    图4.5 合成语音信号的时域波形
     
    图4.6 合成语音信号的幅频特性

     

    图4.7 合成语音信号快速傅里叶变换结果


    结  论

            随着语音技术的逐渐成熟,语音信号处理技术也在不断发展,不断完善。本文主要研究了通过对语音信号短时能量、短时自相关等特性参数的分析,使我进一步了解了语音信号的特性,明白了只有准确分析并提取出语音信号的特征参数,才能够利用这些参数进行语音编码、语音合成等处理。另外在语音处理方面,我选择了语音合成这一处理方式。基于载波调制的语音处理实现简单,运用广泛,研究这一语音合成方法及特性,对于更加深入地进行各种语音处理有着重要的意义。这次设计我是通过了MATLAB这一平台,MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理,因此,近一步的加强对MATLAB的研究对我以后的学习会起到很大的帮助。
            至此,设计基本符合要求。但是由于个人能力的有限,采集的语音信号清、浊音区分不明显,导致对语音进行短时自相关得出的波形特征不明显。考虑解决方案是通过专业的设备采集语音信号。除此之外,本设计必有其他欠妥之处,请各位老师给予指正!

    参考文献

    [1] 张雪英.数字语音处理[M].北京:电子工业出版社, 2010.
    [2] 郑君里,应启绗,杨为理.信号与系统[M].北京:高等教育出版社,2000.
    [3] 薛年喜.MATLAB在数字信号处理中的应用[M].北京:清华大学出版社,2003.
    [4] 胡航.语音信号处理[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社, 2000.
    [5] 易克初,田斌,付强.语音信号处理[M].北京:国防工业出版社, 2000.
    [6] 万永革.数字信号处理的MATLAB实现[M].北京:科学出版社,2007.
    [7] 刘卫国. MATLAB程序设计与应用[M].北京:高等教育出版社,2006.
    [8]王嘉梅.基于MATLAB的数字信号处理与时间开发[J].西安:西安电子科技大学出版社,2007:10-14.
    [9] 程佩青.数字信号处理教程(第二版)[M].北京:清华大学出版社,2010.
    [10] 韩纪庆 张磊 郑铁然.语音信号处理[M].北京:清华大学出版社,2004.
    [11] 徐明远,邵玉斌. Matlab仿真在通信与电子工程中的应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2005. 
    [12] 邓华. Matlab通信仿真及应用实例详解[M].北京:人民邮电出版社,2005. 
    [13] 张照明,刘政波,刘斌等. 应用Matlab实现信号分析处理[C].北京:科学出版社,2006.
    [14] 徐守时. 信号与系统理论方法和应用[M].合肥:中国科学技术大学出版,1999. 

    [15] 高俊斌. Matlab语言与程序设计[M].武汉:华中理工大学出版社,1998. 

    附  录

    附录A   语音信号特性分析程序

    %语音信号时域频域显示%
    [y,Fs,bits]=wavread('biye.wav');%读出信号、采样率和采样位数
    y=y(:,1);%取单声道
    sigLength=length(y);
    Y=fft(y,sigLength); 
    Pyy=Y.* conj(Y) / sigLength;
    halflength=floor(sigLength/2);
    f=Fs*(0:halflength)/sigLength;
    figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));
    xlabel('Frequency(Hz)');
    t=(0:sigLength-1)/Fs;
    figure;
    plot(t,y);
    xlabel('Time(s)');
    
    %语音信号短时能量%
    x=wavread('biye.wav');
    %x=fscanf(fid,'% f');
    %fclose(fid);
    s=fra(50,25,x)
    s2=s.^2;
    energy=sum(s2,2)
    subplot(2,2,1)
    plot(energy);
    xlabel('帧数')
    ylabel('短时能量 E')
    legend('N=50')
    %axis({0,1500,0,10*10^5})
    s=fra(100,50,x)
    s2=s.^2;
    energy=sum(s2,2)
    subplot(2,2,2)
    plot(energy);
    xlabel('帧数')
    ylabel('短时能量 E')
    legend('N=100')
    %axis({0,750,0,2*10^6}) 
    s=fra(400,200,x)
    s2=s.^2;
    energy=sum(s2,2)
    subplot(2,2,3)
    plot(energy);
    xlabel('帧数')
    ylabel('短时能量 E')
    legend('N=400')
    %axis({0,190,0,7*10^6})
    s=fra(800,400,x)
    s2=s.^2;
    energy=sum(s2,2)
    subplot(2,2,4)
    plot(energy);
    xlabel('帧数')
    ylabel('短时能量 E')
    legend('N=800') 
    %axis({0,95,0,14*10^6})
    
    %语音信号短时自相关%
    x=wavread('biye.wav');
    s1=x(1:320);
    N=320;   %选择的窗长,加N=320的矩形窗
    A=[];
    for k=1:320;
    sum=0;
    for m=1:N-(k-1);
    sum=sum+s1(m)*s1(m+k-1);   %计算自相关
    end
    A(k)=sum;
      end
    for k=1:320
    A1(k)=A(k)/A(1);        %归一化A(k)
       end
    N=160;                  %选择的窗长,%加N=160的矩形窗
    B=[];
    for k=1:320;
    sum=0;
    for m=1:N-(k-1);
    sum=sum+s1(m+k-1);   %计算自相关
    end
    B(k)=sum;
    end
    for k=1:320
    B1(k)=B(k)/B(1);      %归一化B(k)
    end
    N=70;                 %选择的窗长,加N=70的矩形窗
    C=[];
    for k=1:320;
    sum=0;
    for m=1:N-(k-1);
    sum=sum+s1(m)*s1(m+k-1);        %计算自相关
    end
    C(k)=sum;
    end
    for k=1:320
    C1(k)=C(k)/C(1);                %归一化C(k)
    end
    s2=s1/max(s1)
    figure(1)
    subplot(4,1,1)
    plot(s2)
    title('语音信号')
    xlabel('样点数')
    ylabel('幅值')
    axis([0,320,-2,2])
    subplot(4,1,2)
    plot(A1)
    xlabel('延时k')
    ylabel('R(k)')
    axis([1,320,-2,2]);
    legend('N=320')
    subplot(4,1,3)
    plot(B1);
    xlabel('延时k')
    ylabel('R(k)')
    axis([1,320,-2,2]);
    legend('N=160')
    subplot(4,1,4)
    plot(C1);
    xlabel('延时k')
    ylabel('R(k)')
    axis([0,320,-2,2]);
    legend('N=70')
    附录B  语音合成主程序
    [y1,fs,bits]=wavread('one');      %读取语音一信号
    [y2,fs,bits]=wavread('two');      %读取语音二信号
    L1=length(y1);                    %测定语音一信号长度
    L2=length(y2);                    %测定语音二信号长度
    a1=y1.*hamming(L1);               %加窗预处理
    a2=y2.*hamming(L2);               %加窗预处理
    L1=length(a1);                    %测定语音一信号长度
    L2=length(a2);                    %测定语音二信号长度
    %采样信号的时域显示
    figure(1);
    subplot(211);
    plot(a1);
    title('语音一载波信号时域波形');
    subplot(212);
    plot(a2);
    title('语音二调幅信号时域波形');
    %傅里叶频谱绘制
    F1=fft(a1,L1);                    
    F2=fft(a2,L2);
    AF1=abs(F1);
    AF2=abs(F2);
    figure(2);
    subplot(211);
    plot(AF1);
    title('语音一载波信号幅频特性显示');
    subplot(212);
    plot(AF2);
    title('语音二调幅信号幅频特性显示');
    figure(3);
    freqz(F1);
    title('语音一载波信号FFT频谱显示');
    figure(4);
    freqz(F2);
    title('语音二载波信号FFT频谱显示');
    %获取语音一信号的开始位置
    for i=1:L1-4
         g(i)=a1(i).*a1(i+1).*a1(i+2).*a1(i+3).*a1(i+4);%认为连续4个幅值不为0的信号即为开始
         if g(i)~=0
             break;
         else i=i+1;
         end
    end
    I=i;
     
    % 获取语音二信号开始位置
    for j=1:L2-4
         m(j)=a2(j).*a2(j+1).*a2(j+2).*a2(j+3).*a2(j+4);
         if m(j)~=0
             break;
         else j=j+1;
         end
    end
    J=j;
    %语音二信号hilbert变换
    H=hilbert(a2);
    figure(5);
    plot(abs(H));
    title('语音二信号包络显示');
    %信号对齐,语音二包络调制语音一振幅
    max1=max(I,J);
    for k=1:L1-max1
        N(k)=a1(i).*H(j);
        i=i+1;
        j=j+1;
    end
    %N=N';
    N = N/(max(abs(N)) * 1.05);
    wavwrite(N,16000,16,'HC.wav');
    figure(6);
    plot(imag(N));
    title('合成信号时域显示');
    pause(1);
    sound(10*N,fs);
    FN=fft(N);
    figure(7);
    freqz(FN);
    title('合成声音信号FFT显示');
    figure(8);
    plot(abs(FN));
    title('合成声音信号的幅频特性');
    

    展开全文
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  • MATLAB 2018b 安装与简介

    万次阅读 多人点赞 2019-02-18 13:07:00
    另外matlab代码可以与其他语言集成,使您能够在Web、企业和生产系统中部署算法和应用程序。与matlab2018a相比,matlab2018b拥有更多数据分析、机器学习和深度学习选项,并且速度比以往更快。其亮点...

    matlab2018b、2019a安装教程

     

    该版本是mathworks官方开发的新版本的商业数学软件,可以帮助用户不仅仅将自己的创意停留在桌面,还可以对大型数据集运行分析,并扩展到群集和云。另外matlab代码可以与其他语言集成,使您能够在Web、企业和生产系统中部署算法和应用程序。与matlab2018a相比,matlab2018b拥有更多数据分析、机器学习和深度学习选项,并且速度比以往更快。其亮点包括增强的深度学习,可以更好的查看设计和构建您自己的模型、网络训练和可视化以及部署的最新功能。优化的Simulink智能编辑,通过点击创建新的模块端口,直接在图标上编辑模块参数。而5G Toolbox可以仿真、分析和测试5G通信系统的物理层,适用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等多个领域。

    下载地址:

    由于2018版本安装包丢失,现附上2019A版的下载链接,破解过程类似。

    请复制链接及提取码并打开,直接点击链接会被屏蔽

    链接:https://pan.baidu.com/s/1kENZPKNIpni3taiy-jE4ng 
    zwm3

    另附2018b版本下载链接:

    链接:https://pan.baidu.com/s/1n3feN1SUwbAIW19AePr6bg 提取码:b590

    感谢同学维护并分享资源!



    matlab2018b破解版安装教程:

    1、下载解压,得到mathworks matlab r2018b中文原程序和破解文件。

    2、首先用winrar解压“R2018b_win64.iso”文件,或者使用虚拟光驱加载,运行里面的“setup.exe”进行原版程序安装,首先选择使用文件安装秘钥选项,如下图所示:

    3、阅读并同意软件安装协议。

    4、在秘钥对话框中输入matlab2018b安装密钥【09806-07443-53955-64350-21751-41297】

    5、软件默认安装在C盘,因软件占用磁盘空间12G+,建议点击【浏览】更改软件安装位置。

    6、选择需要安装的产品后,点击下一步,建议全选。

    7、创建桌面快捷方式和开始菜单。

    8、确定安装信息。

    9、等待matlab2018b软件安装完成。

    10、注意:先不要启动软件,将破解补丁“netapi32.dll”复制到相对应的文件夹中
    默认路径为:C:\Program Files\MATLAB\R2018b\bin\win64

    11、现在启动软件,然后选择手动激活:

    12、许可证选择补丁文件夹下的“license_standalone.lic”。

    13、提示激活完成。

    14、至此,matlab2018b破解版完成激活,用户可以无限制免费使用。


    matlab2018b新功能:

    一、实时编辑器
    所创建的脚本不仅可以捕获代码,还可以讲述与人分享的故事。自动化的上下文提示可让您在编程时快速推进,并且将结果与可视化内容和您的代码一起显示。
           二、App Designer
    App Designer 让您无需成为专业的软件开发人员,即可创建专业的应用程序。拖放可视化组件来安排应用程序布局,并使用集成编辑器快速编写应用程序的行为。您可以使用 MATLAB Compiler 创建独立的桌面或 Web 应用程序以共享您的应用程序。

            三、数据分析
    您有了数据,不要将所有时间花费在为分析准备数据上。使用 MATLAB 中的新工具和功能来导入、清理、筛选和分组数据,并更快地开始分析。
           四、大数据
    无需学习大数据编程 — MATLAB 中的 tall 数组可让您使用惯用的代码和语法,即使您的数据集无法装入内存。MATLAB 支持您已在使用的存储系统,包括传统文件系统、SQL 和 NoSQL 数据库以及 Hadoop/HDFS。

          五、性能
    matlab2018b运行代码的速度几乎是两年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改。
         六、图形
    MATLAB 图形系统使创建和自定义绘图变得简单,且新的默认颜色、字体和样式使您的数据更容易解读。浏览新绘图,包括:
    1、geobubble
    2、wordcloud
    3、heatmap
    4、polarplot

    七、团队开发
    随着项目规模和复杂程度的增长,MATLAB 提供了支持协作软件开发实践的能力。
    1、面向对象编程
    2、源代码管理集成
    3、测试框架
    4、与 C/C++、Java、.NET 和 Python 集成
    八、硬件支持
    matlab2018b可以控制诸如 Arduino 和 Raspberry Pi 这样的流行微控制器,采集网络摄像头中的图像,甚至可以收集智能手机内置传感器中的数据。浏览受支持的硬件:
    1、Arduino
    2、Raspberry Pi
    3、USB 网络摄像头
    4、iPhone、iPad 和 Android 设备
    5、ThingSpeak IoT

    九、数据分析
    利用matlab2018b,不管您正在处理的是商业数据还是工程数据,您都可以自己做数据科学。无论是部署在传统 IT 平台上应用程序还是在嵌入式平台上应用程序,您都可以随时随地运行分析。
    十、深度学习
    matlab2018b使每个人都能进行深度学习,即使非专业人士也不例外。设计您自己的模型、访问最新模型或导入来自 Caffe 的预训练模型。使用 NVIDIA GPU 训练模型。自动生成嵌入式部署的 CUDA 代码。

    mathworks matlab r2018b更新日志

    一、桌面


    实时编辑器:使用其他子标题样式组织实时脚本
    实时编辑器:使用内部超链接在实时脚本中导航
    实时编辑器:以交互方式过滤表格输出,然后将生成的代码添加到实时脚本中
    实时编辑器:更快地创建新的和打开现有的实时脚本
    实时编辑器:更改文本或代码的大小写
    比较工具:合并两个版本的实时脚本或函数
    加载项管理器:安装和管理自定义工具箱的多个版本
    加载项管理器:将加载项保存到新的默认位置
    文档:以西班牙语查看MATLAB文档
    工具箱打包:使用自定义工具箱安装其他软件


    二、语言和编程


    string数组:string在MATLAB,Simulink和Stateflow中使用数组
    convertContainedStringsToChars 功能:在单元格数组或结构的任何级别转换字符串数组
    枚举:使用枚举提高集合操作的性能
    WSDL Web服务文档:必需的工具更新
    功能被删除或更改


    三、数学


    boundaryshape功能:polyshape 从二维三角测量创建一个对象
    polyshape 对象:指定在创建时保持共线点的时间 polyshape
    RandStream 对象:使用Threefry和Philox算法生成随机数
    GraphPlot 对象:使用字体属性自定义节点和边标签
    sinpi和cospi函数:计算π倍数的正弦和余弦


    四、图像


    轴交互:默认情况下启用平移,缩放,数据提示和三维旋转来探索数据
    轴工具栏:访问和自定义每个Axes对象的数据探索工具栏
    地理图:在交互式地图上创建线,散点图和点密度图,并控制地理轴的属性
    stackedplot功能:绘制表或时间表的变量,以便使用通用x轴进行比较
    scatterhistogram 功能:将分组数据可视化为具有边缘直方图的散点图
    sgtitle 功能:为子图网格创建标题
    xline和yline功能:向绘图添加垂直或水平线
    imtile 功能:将多个图像帧合并为一个矩形平铺图像
    数据提示:在数据提示中使用TeX或LaTeX标记,改善视觉外观
    功能被删除或更改


    五、数据导入和导出


    导入工具:从电子表格导入时生成改进的代码
    基于Web的数据:使用像亚马逊Web服务和Azure的Blob存储基于网络的数据源读取数据readtable,detectImportOptions, spreadsheetDatastore,imread,和 imfinfo
    write 功能:将各种格式的高阵列写入本地或远程位置
    stlread和stlwrite函数:读取和写入STL(Stereolithography)文件以进行三角测量
    TabularTextDatastore 对象:从非英语语言环境导入包含日期和时间的数据
    readtable和writetable功能:读取或写入电子表格文件,而无需在Windows平台上启动Microsoft Excel for Windows
    readtable 功能:使用导入选项管理空字段的导入
    科学文件格式库:CFITSIO库升级到版本 3.420
    功能被删除或更改


    六、数据分析


    矢量尺寸参数:一次操作多个尺寸,用于选定的缩小功能
    grouptransform 功能:按组转换表或时间表数据
    groupsummary 功能:对矩阵执行组摘要计算
    tall 数组:编写自定义算法以在高数组上运行
    tall阵列:在高层阵列操作具有更多的功能,包括conv2,wordcloud和 groupsummary
    rmoutliers 功能:删除数组,表或时间表中的异常值
    islocalmin和islocalmax功能:指定突出计算的数据范围
    表和时间表元数据:存储每个变量的自定义元数据
    timetable 数据类型:以常规时间步长存储行时间时节省内存
    timerange 功能:指定定义时间范围的时间单位
    convertvars 功能:将表或时间表变量转换为指定的数据类型
    table,timetable和 addvars函数:对输入名称使用单引号,而不是双引号字符串
    功能被删除或更改


    七、App Building


    App Designer:在App Designer画布上添加和配置日期选择组件
    App Designer:设计视图和代码视图中的统一属性检查器
    应用程序设计器:展开和折叠代码视图中的代码部分
    App Designer:将应用程序导出为代码文件
    应用程序设计器:使用代码分析器消息栏在代码中查找错误和警告
    App Designer:使用改进的代码建议和完成程序更快地编写应用程序
    App Designer:使用MATLAB首选项控制App Designer代码视图设置
    uigridlayout 功能:使用网格布局管理器配置应用布局
    滚动容器:启用滚动图形,面板,选项卡和按钮组容器
    图交互:使用使用该uifigure函数创建的图形,使用自定义鼠标和键盘交互创建应用程序
    显卡支持:使用集成地块成一个应用程序axes, polaraxes以及geoaxes功能
    工具提示:为应用中的UI组件创建自定义工具提示
    部署的Web应用程序:使用uigetfile和uiputfile功能访问已部署的Web应用程序中的文件
    在浏览器中运行应用程序:使用大多数现代浏览器在MATLAB Online或部署的Web应用程序中运行应用 程序
    uisetcolor 功能:以交互方式选择自定义颜色
    功能被删除或更改


    八、性能


    启动:提高MATLAB启动速度
    执行引擎:在使用冒号运算符时索引到具有改进性能的大型数组
    执行引擎:更快地调用内置函数
    实时编辑器:更快地创建新的和打开现有的实时脚本
    枚举:使用枚举改进集函数性能
    构建应用程序:App Designer中更快的画布交互
    运行应用程序:更快的应用程序启动时间
    sort 功能:更快地对矩阵和数组进行排序


    九、硬件支持


    MATLAB 在线:沟通与树莓派从硬件板 MATLAB 在线
    在Raspberry Pi硬件上部署MATLAB函数
    iOS和Android传感器:当您的设备无法访问网络时获取传感器数据
    iOS和Android传感器:将传感器日志从设备上传到MATLAB Drive


    十、高级软件开发


    选项卡完成:使用validateFunctionSignaturesJSON函数验证函数签名文件
    选项卡完成:用于functionSignatures.json 升级的JSON解析器
    Java SE 8:MATLAB支持,提供更高的安全性和对新Java功能的访问
    Python接口:在MATLAB和Python之间传递多维数字或逻辑数组
    C ++ MEX API:使用C ++ API从MEX文件中异步调用MATLAB
    单元测试框架:与更多插件和更智能的调度并行运行测试
    单元测试框架:在参数化测试中使用外部参数
    单元测试框架:基于共享夹具对测试套件进行排序
    单元测试框架:显式控制输出显示细节和记录的诊断级别
    单元测试框架:配置输出诊断的详细级别
    单元测试框架:使用约束时更快地比较值
    应用程序测试框架:以编程方式选择树节点
    性能测试框架:使用该TestCase.keepMeasuring方法更准确地测量快速代码的执行时间
    模拟框架:在模拟方法调用时调用函数
    模拟框架:按顺序验证模拟上的交互
    模拟框架:记录模拟对象交互的清晰历史
    matlab.test.behavior.Missing class:验证类满足缺失值行为合同
    MEX函数:使用Interleaved Complex API构建Fortran MEX文件
    编译器支持已更改,用于构建MEX文件和独立的MATLAB引擎和MAT文件应用程序
    系统对象:调用System对象时对输入的灵活要求
    系统对象创作:使用枚举在System对象中定义有限属性列表
    参考架构:在Amazon Web Services(AWS)和Microsoft Azure上部署和运行MATLAB
    Git Stashes:存储未提交的更改以供以后使用
    功能被删除或更改

    展开全文
  • 将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供大量内置函数,广泛应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作中。 地位高——在欧美已作为大学工科学生必修的计算机语言之一 (C, FORTRAN, ...

    一、概述

    MATLAB是一种以矩阵形式处理数据的科学计算软件。 将高性能的数值计算和可视化集成在一起,并提供大量内置函数,广泛应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作中。
    地位高——在欧美已作为大学工科学生必修的计算机语言之一 (C, FORTRAN, ASSEMBLER, MATLAB)。

    二、Matlab系统结构

    MATLAB系统由MATLAB开发环境、MATLAB语言、MATLAB数学函数库、MATLAB图形处理和MATLAB应用程序接口(API)五大部分组成。
    (1)MATLAB开发环境是一个集成的交互式工作环境。
    (2)MATLAB语言具有程序流程控制、函数、数据结构、输入输出和面向对象的编程特点,是基于矩阵/数组的语言。
    (3)MATLAB的数学函数库包含了大量的计算算法
    (4)MATLAB的图形处理系统能够将二维和三维数组的数据用图形表示出来。具备强大而智能化的作图(可视化)功能!
    (5)MATLAB应用程序接口使MATLAB语言能与C、FORTRAN等其他编程语言进行交互。

    三、MATLAB工具箱

    MATLAB工具箱提供了大量的函数,供用户直接使用,这些工具箱应用的算法是开放的、可扩展的,用户可以察看、修改,甚至允许开发自己的算法以扩充工具箱。
    目前MATLAB产品的工具箱有50多种,涵盖了数理、工学、经管、生物等学科领域。第三方的工具箱更多。

    四、可视化

    用四种方法描述cos(x)*sin(y)图形——
    Alt

    五、利用Simulink建模

    基于MATLAB的框图设计环境,对各种动态系统进行建模、分析和仿真的工具。它可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模。例如航空航天动力学系统、卫星控制制导系统、通讯系统、船舶及汽车等。

    Simulink提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面

    Simulink还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合,利用Simulink几乎可以做到不书写一行代码就能完成整个动态系统的建模工作。

    此外,Simulink的开放式结构允许用户扩充仿真环境的功能,可以将用户利用C、C++、Fortran语言编写的算法集成到Simulink框图中。

    六、MATLAB的桌面环境

    桌面环境实例

    七、Command Windows和MATLAB指令

    Command Windows = 命令窗口

    可直接进行数学运算:
    Alt
    自己去找资料熟悉软件的使用!!!

    八、解决工程/科学问题的一般方法

    1. 描述问题
      必要时可以画图辅助,问题说不清就不可能解决问题;
    2. 定义输入量(已知)和输出量(未知)
      注意输入输出量的单位,注意一些常量,列表表示;
    3. 开发/设计解决该问题的算法
      建立表达输入输出之间关系的方程,一般先用手工或计算器简单验算一下;
    4. 求解该算法(用MATLAB)
    5. 测试与验证算法
      判断结果是否有物理意义,和样例是否一致,结果是否是真正想要的,画图非常有助于判断结果是否合理。

    一个实例——
    Alt
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  • Matlab基础及应用教程

    2018-09-03 19:54:43
    第 1 章 MATLAB简介........................................1 1.1 MATLAB 的发展沿革...........................1 1.2 MATLAB 的特点及应用领域...............2 1.3 MATLAB 系统及工具箱..........................
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