基音频率提取方法比较

为了合成表达说话人情感状态的语音，研究者提出了一种基于情感基音模板的合成方法。该方法构建了高兴、愤怒、悲伤和中立四种情感的韵母基音模板库和声调模型。通过对语音库中情感语音韵律特征参数的统计分析，利用基音同步叠加算法（PSOLA）合成带有情感色彩的语音。合成以音节为单位，根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征，从而合成各种情感的语音。仿真实验结果表明，使用情感基音模板合成的语音能够表达目标情感，通过韵律参数调节，可以合成更理想的情感语音。该方法可用于增强语音合成系统的表现力。

介绍一种基于过零检测的信号频率提取算法，通过识别信号 y 在时域上的过零点，计算信号频率。该算法适用于分析周期性时间信号。

在音频处理领域，小波水印算法是一种常见且有效的技术，用于数字水印的嵌入与提取。以下是基于MATLAB的实现过程： 步骤1：小波分解通过小波变换对原始音频信号进行分解，提取特定频段的信息，为后续水印嵌入做好准备。 步骤2：水印嵌入将指定的水印信息嵌入到音频信号的中低频分量中，确保水印在音频压缩或剪辑操作中具有较强的鲁棒性。 步骤3：重构音频应用逆小波变换重构音频，将水印信息与原音频信号合并，生成带有水印的音频。 步骤4：水印提取根据嵌入的方式，通过小波逆变换提取音频中的水印信息，并对其完整性和质量进行检测。 使用MATLAB实现以上过程，可通过内置的dwt和idwt函数进行小波分解与重构。 注意事项：1. 确保水印嵌入的频段合理，以增强抗干扰性。2. 测试不同的小波基函数和分解层数，以获得最佳嵌入效果。

此文档包含两种FEHD实现方式：一种是用于大型系统的FORTRAN版本，另一种是MATLAB版本，主要用于数据分析，特别是对多成分数据进行主要成分分析。建议优先选择FORTRAN版本以获得更好的性能。我们使用GNU编译器集合中的gfortran进行免费编译。

CSDN用户上传的视频均包含完整可运行的代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m和其他必要的调用函数。该代码适用于Matlab 2019b版本，操作简单，详细步骤如下：1. 将所有文件放入Matlab的当前文件夹中；2. 双击打开main.m文件；3. 点击运行按钮，等待程序执行完成以获取结果。如需更多仿真服务或定制需求，请私信博主或扫描视频中的QQ名片。

西奥多罗斯·詹纳科普洛斯的提供的Matlab代码，用于计算存储在WAV文件中的音频组的基本特征，在音频分类任务中扮演关键角色。特征包括能量、熵、标准偏差、平均信号能量比、过零率、光谱衰减、光谱质心等，通过简单的类可分性度量评估其用于分类的有效性。

人脸图像特征提取使用支持向量机、线性判别分析和四层前馈神经网络进行图像分类。通过训练支持向量机对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，实现了62.7%的最高准确率。实验探讨了使用PCA和LDA的非传统组合是否优于单独使用这两种方法。此外，测试了在有监督的类质心初始化下，使用聚类方法（如k均值和GMM）进行分类。Matlab要求包括：FDA LDA多类（1.7版）、计算机视觉系统工具箱（8.0版）、神经网络工具箱（11.0版）、统计和机器学习工具箱（版本11.2）。确保在计算机上运行时，CW2Data.mat与Matlab脚本位于同一文件夹中，按顺序运行Matlab步骤1至8。我们的数据挖掘管道利用定向梯度直方图（HOG）进行图像特征提取。

竞争性自适应重加权算法（CARS）利用自适应重加权采样（ARS）技术选取PLS模型中具有显著回归系数的波长点。该方法在特征波长提取方面具有重要应用价值。

WinCC 提供多种方式提取历史数据，包括： 使用 Tag Logging 功能记录指定变量的历史数据，并通过 WinCC 报表系统或 Excel 等工具进行查看和分析。 利用 WinCC 内置的脚本功能，编写 VBScript 或 C 脚本，自定义数据查询和导出逻辑，实现灵活的数据提取。 通过第三方软件或工具，例如数据库连接工具、OPC 客户端等，访问 WinCC 归档数据库，获取所需的历史数据。 选择合适的提取方法取决于具体需求，例如数据量、提取频率、分析目的等。