MATLAB课程之第五章v2文件操作(1)本章非常实用，所以内容较多，这也是从理论走向实践的必经之路。离开了数据，你怎么进行实践操作？在计算机中，数据的形式就是文件！五个部分！每个部分都涉及一种常用的文件！先来看常用的音频文件！大家都爱听音乐的吧！现在的耳机已经都是无线耳机了，我们早年都是用有线耳机，这一切的变化都要归功于通信技术和芯片技术的发展啊！我们电子专业、通信专业的学生学的就是这个技术！自豪吧？当然了！学好了就在这个领域好好发展，贡献力量吧！数字世界的未来需要大家的参与！音频文件也有多种格式！目前，WAV格式比较常用！什么是采样率？这些知识都和数字信号处理有关联！大家在大三就要学这门课了！注意：因为MATLAB版本的更新问题，在2020a及以后版本中，原函数wavread()要换成函数audioread()。两函数的调用格式存在差别，可以在MATLAB命令窗口输入helpaudioread，可以了解区别。学会使用help是掌握MATLAB的必由路径。如果在文件里面加入噪声，那么听起来会有什么变化呢？噪声怎么加？randn函数就可模拟噪声！为什么讲音频文件？音频信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过声音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。同时，声音也是人与机器之间进行通信的重要工具，它是一种理想的人机通信方式，因而可为信息处理系统建立良好的人机交互环境，进一步推动计算机和其他智能机器的应用，提高社会的信息化程度。语音信号是基于时间轴上的一维数字信号，在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中，频域往往包含了更多的信息。对于频域来说，大概有8种波形可以让我们分析：矩形方波，锯齿波，梯形波，临界阻尼指数脉冲波形，三角波，余旋波，余旋平方波，高斯波。对于各种波形，我们可以用傅立叶变换进行分析，就是将时域的波形转化到频域结果。语音信号处理是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。虽然从事这一领域研究的人员主要来自信号与信息处理及计算机应用等学科，但是它与语音学、语言学、声学、认知科学、生理学、心理学等许多学科也有非常密切的联系。在上个世纪60年代，计算机的广泛应用推动了语音识别技术的发展，出现了多种语音信号分析方法，提出了动态规划(DP)和线性预测分析(LP)技术。其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题，对语音识别的发展产生了深远影响。70年代，语音识别理论取得了突破。LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术(DTW)基本成熟，特别是提出了矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。80年代，HMM模型和人工神经元网络(ANN)成功应用于实践，并于1988年由CMU研制出了非特定人、大词汇量、连续语音识别系统。它可以理解由1000个单词构成的4200个句子，被认为是语音识别历史上的一个里程碑。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本晦涩难懂的HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识。ANN和HMM模型建立的语音识别系统，性能相当。进入90年代，随着多媒体时代的来临，迫切要求语音识别系统从实验室走向实用。现在，人工智能语音系统已经进入了社会的方方面面！建议大家做一下这样的测试！对音频信号进行采集，然后使用MATLAB中的wavread函数对音频文件进行信号读取，并使用sound函数对信号进行播放，重点用于和对其添加噪声后的新信号进行对比。如何添加噪声？对音频文件读取出的信号进行加噪声处理。使用matlab中的相关命令。比如WGN、AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声，也可直接用randn函数产生高斯分布序列。扩展知识面！在MATLAB中，有哪些音频处理方法呢？音频分析在对音频信号进行处理之前，需要先对音频信号进行分析。音频分析的目的是了解音频信号的性质，如幅频特性(即信号在不同频段上信号的强度变化)和谱密度等。常用的音频分析方法有:(1)时域分析：使用时域分析方法可以获得信号的波形特性，如声音的语调和节奏等。这种方法通常直接分析音频信号的时间属性，例如音频信号的波形、功率、能量以及峰值等。(2)频域分析：使用频域分析方法可以获得音频信号的频域特性，如频率成分、谱密度和频率响应等，这些都有助于了解音频信号的特征。音频信号滤波音频信号滤波是指使用滤波器对音频信号进行处理，以去除噪音、增强信号、调整频率响应等。主要有以下几种滤波方式:(1)低通滤波器：通常是用于去除高频噪声，保留低频信号，也可以被用来过滤高频随机振动，并平滑低频的形状。(2)高通滤波器：通常是用于去除低频噪声，保留高频信号，也可以用来过滤低频随机振动，而保留高频的形状。(3)带通滤波器：用于去除不良频段信号，并提取出希望得到的通带内的信号。(4)带阻滤波器：也称为不仅通滤波器，用于去除在不希望得到的通带内信号，并弱化不良频段的信号。音乐合成音乐合成可以通过各种方式来实现，在MATLAB中主要使用合成器、算法来进行音乐合成。(1)音色合成:可以使用不同类型的信号(例如正弦信号、方波、sinc函数等)，然后用它来重构所需的声音，并混合必要的频谱(频率成)分)。(2)波场合成:将多个声波波形混合成单个波开形，通过加性混合器可以将多个声波波形添加在一起，形成单个混合的波形。音频信号压缩音频信号压缩是音频处理过程中必不可少的过程之一，它可以减小音频文件的大小，并增加存储空间的利用率。在MATLAB中，音频信号压缩可以通过以下几种方式来实现：(1)动态范围压缩(DynamicRangeCompressionDRC)：用于减小音频信号的动态范围，提高信号的平均功率，并使音频信号更具吸引力和响亮。(2)均衡器(Equalizer,EQ)：用于增强或减弱音频信号的各个频率段。这通常是通过使用滤波器来实现的。(3)无损压缩：无损压缩可以保留音频信号的所有信息，以最小化文件存储空间。音频降噪音频降噪是一种通过降低噪音水平来提高听音体验的技术。常见的音频降噪技术有基于时间的降噪与基于频率的降噪两种。在MATLAB中，可以使用以下工具箱和方法来实现音频降噪。(1)自适应降噪器(AdaptiveNoiseCancellingANC)：自适应降噪器通过对录制的音频数据进行过滤，消除来自环境噪音和杂音的干扰信号。(2)波形补偿技术(WaveformSynthesis)：波形补偿技术利用反馈控制方式，将零输出与期望输出进行比较，校准信号输出，外部干扰可以自动补偿或者消除。(3)经验模态分解(EMD)、小波降噪技术(WaveletDenoising)除噪：这两种方法可以用数学和数字信号处理来区分音频信号特征中的噪声和信号，然后消除噪声信号，降低杂音的影响。这么多内容？是的，什时候才能开始写这方面的程序呢？等学了《信号与系统》、《数字信号处理》就可以开始了！到时候，大家有兴趣，可以找我来指导！回顾一下函数的内容！这是一个系列视频！既带着大家扩展思维，也带着大家深入学习函数！欢迎大家在视频下面留言评论！教学相长！思维引导的内容会让你大开眼界！这是第一天的讲解！未完，待续！修订记录20230208完成初稿；20230826修订内容v2；来源：通信工程师专辑

每上一段课程后都需要复习一些概念，看看有没有掌握！！！这是一种好的学习方法，适用一生！在数字信号处理的速成课程中，理解概念的最佳途径是引导式的学习！用什么来引导？仿真！之前讲了采样、时频转换、频域观察，现在该讲滤波器了。本人认为本科生的数字信号处理主要就是时频转换和滤波器设计及使用两大部分！IIR滤波器！IIR数字滤波器是一种基于差分方程的滤波器，它通过将输入信号与过去输出信号的加权和来实现滤波效果。IIR滤波器根据其特定的传递函数形式，可以实现不同的滤波功能，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等。IIR滤波器的特点包括具有无限冲激响应、反馈结构以及较低的计算复杂度等。记住有反馈是其最大的特点，也是和下面讲的FIR滤波器最大的差异！FIR滤波器！有限长单位冲激响应滤波器，又称为非递归型滤波器，是数字信号处理系统中最基本的元件，它可以在保证任意幅频特性的同时具有严格的线性相频特性，同时其单位抽样响应是有限长的，因而滤波器是稳定的系统。在实际应用中，IIR滤波器可以用于信号滤波、音频处理、图像处理等领域。由于IIR滤波器具有高效性和灵活性，因此在数字信号处理中广泛使用。在IIR滤波器的设计中，常见的指标包括滤波器的通带、阻带、截止频率、衰减量、群延迟等。这些指标的选择和设计取决于具体的应用要求。与FIR滤波器相比，IIR滤波器具有更小的阶数和更高的频率选择性。因此，当需要对信号进行高效滤波和快速处理时，IIR滤波器通常是更好的选择。滤波器类型！四大类型：低通、高通、带通、带阻。各自的差异是什么？通带、过渡带、阻带的定义？归一化频率和采样频率的关系：fs/2。用fir1函数来实践一下吧！！！频率响应图！频率响应图的作用？如何生成呢？fir1是最常用的生成FIR滤波器系数的函数，基于窗函数的fir滤波器设计。那么滤波器阶数如何计算？效果如何评估呢？在电子系统中，频率响应通常指的是电路的输出随输入信号频率变化的情况。电路的频率响应可以用于描述滤波器、放大器、调制器等等电路。最早在模电这门课里面就有所接触了吧，到数字信号处理课程里面一样有用！此刻可以回忆一下模电课程！之前帮助大家回忆了数电课程！本专业设置的课程是循序渐进的，也是一环套一环！窗函数的类型！来源：通信工程师专辑

继续讲解！不知不觉中来到了2.4.6章节。盛夏也已到来！2023年7月，30度以上的温度已经是平常事，安心在家备课！学无止境，不断追求教学方法上的进步。最关键的原则就是因人而异，每一届的学生都有各自的特点。总体的特点就是课后不复习，很少练习。这个让我很头大。2.4.6部分特殊二维作图函数汇总bar––––绘制直方图polar––––绘制极坐标图hist––––绘制统计直方图stairs––––绘制阶梯图stem––––绘制火柴杆图rose––––绘制统计扇形图comet––––绘制彗星曲线area––––区域图pie––––饼图在MATLAB中，可以使用comet函数绘制二维彗星动画图。再来看看MATLAB中help里面自带的例子！是不是有点神奇？t=0:pi/100:2*pi;y=sin(t);x=cos(t);comet(x,y)创建y中数据对x中数据的彗星图。将y创建为正弦函数值向量，输入值介于0到2π之间。将x创建为余弦函数值向量，输入值介于0到2π之间。在各值之间使用递增量π/100。然后绘制数据图。动态图！有意思吧？新学一个magic函数！生成什么样的数据呢？这个函数也许会在考试中出现哦！数据有什么特征吗？图画好后，要修改？找谁？set函数来帮忙！预先了解一些扩展知识吧！也许大家以后会对人工智能感兴趣！在很多场合，二维图形远远满足不了用户的需求！为了可以呈现更加形象和逼真的三维图形，MATLAB提供了丰富的三维绘图函数。三维绘图可以看成二维绘图的拓展，一些绘制函数调用格式十分相似，很多图形绘制和设置函数也可以二、三维通用，但是三维图形仍有其特殊之处，例如需要进行二维图形所没有的视角、光照及透明度的设置。接下来以大家常用的三维曲线、网格和曲面图为重点进行讲解，介绍这些三维图形的绘制方法。平时大家只需要记住常用的几个函数即可，需要深入使用的时候，也需要通过互联网求助！这也是互联网时代的学习方式，这种方式非常便捷，减少了记忆的压力！首先是plot3函数！这个是常用函数！必须记住的那种！和二维绘制函数plot相对应，plot3函数是曲线绘制函数在三维空间中的扩展。两者的区别是：plot3增加了第三维的参数。plot3函数的常用调用格式为：plot(X,Y,Z,'s')X、Y和Z是同维向量时，分别以X、Y和Z的元素为x、y和z轴坐标。X、Y和Z是同维矩阵时，分别以X、Y和Z的对应列元素为x、y和z轴坐标，曲线条数等于矩阵的列数。plot3的用法与plot类似！！！未完，待续！修订记录20220527完成初稿；20220603修订内容；20230725更新至v2；来源：通信工程师专辑