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matlab声音信号相位差代码语音分离和增强 说明 该程序包含几种流行的方法及其变体，用于语音分离和增强。 该程序的目的是快速实现，测试和比较方法。 麦克风阵列的默认模型是6 + 1（外围+中央）圆形阵列。 测试数据是基于TIMIT数据库的ISM方法[1,2]生成的。 语音箱工具箱是必需的。 所有代码均由Ke Zhang用Matlab编写和更新。 如果您发现任何错误或错误，请与我联系。 主要方法列表： 波束成形： DSB MVDR 轻型商用车 最大信噪比/ GEVD 盲源分离（BSS）： ICA 艾娃 辅助IVA 过度IVA 劳协 快速MNMF 通常，波束成形中的方法使用源的导引矢量或其他空间信息来增强目标语音，而BSS方法仅使用源的数量，除了某些情况下，用于解决置换歧义。 用户指南 主要功能是command.m，您可以在其中设置声源的数量和角度（0-45-315度），并在列表中选择要测试的算法（将对应方法后面的值设置为1正在运行，则为0）。 可以在ISM_setup.m中设置仿真环境，例如用于混响的T60（支持0、0.3s，0.6s，0.9s），麦克风阵列的配置以及用于噪声添加的No

Python 版本： https : //github.com/nssh/dsp 该文件夹包含两个简单的函数（零交叉和能量）来计算 STE 和 STZCR。 脚本 zcr_ste_so.m 使用这两个和其他函数（包括）来计算 STE 和 STZCR “所以”这个词。 有关更多详细信息，请参阅相应的功能帮助。

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matlab_对信号的边际谱分析，三维能量谱分析以及时频分析

一、窗函数设计法原理 理想频率响应hd(n) 通过傅立叶反变换获得 而能实现的h(n)只能是因果的、有限长序列。 一般来说，理想频率响应 是分段常数型的，在边界频率处有突变点，所以，这样得到的理想单位脉冲响应hd(n) 一定是无限长序列，而且是非因果的。

matlab使用齿轮信号进行仿真，验证方法的准确性。

课程设计 基于8086 可以发生方波，正选波，锯齿波和脉冲波 调频调幅

对两段语音信号叠加后进行处理，实现信号的分离