模块二 (Part 1): 数据读取、处理与专业绘图

本节核心： 掌握使用MATLAB读取各类声学数据、利用向量化高效处理数据，并绘制专业、直观的声学图表。

2.1 读取与处理常见声学数据格式

在声学工作中，数据来源多样，格式不一。MATLAB提供了丰富的函数来处理这些常见格式。

文本文件 (.txt, .csv)

这是最常见的格式，常用于存储测试仪器导出的数据，如Klippel的TRF/LSI模块数据、AP测试数据等。

读取：

• • readmatrix: 读取纯数值的文本文件，非常方便。
• • readtable: 读取包含文本和数值的表格数据，结果为table类型，可以通过列名访问数据，推荐使用。
• • textscan: 更底层的函数，可以精细控制读取过程，处理复杂或不规范的文本文件。

写入：

• • writematrix / writetable: 将矩阵或表格数据写入文件。
• • fprintf: 精确控制输出格式，常用于生成格式化的报告文件。

代码示例：读取CSV格式的频响数据

音频文件 (.wav)

WAV是声学信号记录最常用的无损音频格式。

• • audioread: 读取WAV文件，返回音频数据（通常为-1到1之间的double类型）和采样率 Fs。
• • audiowrite: 将音频数据写入WAV文件。
• • audioinfo: 获取WAV文件的元数据，如采样率、位数、时长等。

代码示例：读取WAV文件并显示其时域波形

2.2 MATLAB数组与矩阵高级操作

高效处理声学数据的关键在于充分利用MATLAB的矩阵运算能力，避免使用for循环，这个过程称为"向量化"(Vectorization)。向量化代码更简洁、可读性更高，且执行效率远超循环。

• • 高级索引：逻辑索引 (Logical Indexing): 使用逻辑数组（true/false）来选取符合条件的元素，非常强大且常用。
• • 向量化运算： 直接对整个数组进行数学运算。
• • 常用函数： find, sum, mean, max, min, std, reshape等。

代码示例：向量化处理数据

2.3 MATLAB专业声学图表绘制

一张好的图表胜过千言万语。MATLAB可以绘制出版物质量的专业声学图表。

二维绘图：

• • plot: 绘制线性坐标图。
• • semilogx: X轴为对数坐标，Y轴为线性坐标（频响曲线常用）。
• • semilogy: Y轴为对数坐标。

极坐标图：

• • polarplot: 绘制极坐标图（指向性图常用）。

三维与特殊图表：

• • waterfall: 瀑布图，常用于展示累积频谱衰减(CSD)。
• • spectrogram: 计算并显示信号的短时傅里叶变换，即声谱图。
• • imagesc / surf / contour: 用于绘制声场分布等二维/三维数据。

图形定制与导出：

• • title, xlabel, ylabel, legend, grid on, xlim, ylim。
• • subplot / tiledlayout: 在一个窗口中绘制多个子图（tiledlayout是新版本中更推荐的方式）。
• • exportgraphics (推荐): 提供更多导出选项和更好的质量控制。

代码示例：绘制扬声器指向性图

代码示例：三维与特殊图表