MATLAB函数MAPMINMAX的语音信号处理矩阵归一化

Matlab的有噪语音信号分析与处理设计方案探讨。

北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》，全书保留原意，提供百度网盘链接，如链接失效请联系作者。

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该 Matlab 工具能够将语音信号中的激励特征与声道特征分离，并可以播放提取出的音调轮廓。

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这些是张雪英数字语音处理书中的一些例程。

这个工具箱包含了用Matlab编写的各种.m文件，用于语音信号的处理、分离、合成和识别。它提供了丰富的功能和工具，适合于需要高效处理语音信号的应用场景。

1.进行语音信号的采集；2.设计多种滤波器，用于语音信号的精确滤波；3.开发直观的可视化界面，展示语音信号及其滤波效果。

Sinkhorn-Knopp算法通过对矩阵A进行操作，找到对角矩阵D和E，使得经过归一化后的矩阵M = DAE，每一列和每一行的总和都为1。该方法通过交替归一化矩阵的行和列，实现矩阵归一化。这种算法高效且不需要对矩阵A进行转置或在每次迭代中执行完整的归一化。需要注意的是，A必须是非负矩阵。如果A中含有零，算法可能不会收敛，具体收敛性取决于零的分布。在实现时，可以设置最大迭代次数和容错值。这种归一化的矩阵被称为“双重随机矩阵”，即每一行和每一列的总和均为1。此类矩阵广泛应用于多个领域，例如网页排名。参考文献：Philip A. Knight (2008) "Sinkhorn–Knopp算法：收敛和应用"，SIAM矩阵分析与应用杂志30(1), 261-275，DOI：10.1137/060659624。