非平稳音频分析

NMF 的 Matlab 代码用于非平稳音频，挺实用的。它基于 GT-NMF 模型，结合了高斯时频，做了不错的概率推断。通过卡尔曼滤波器和期望传播方法，能够成千上万个数据点的信号，速度和内存消耗都做了好的优化。最酷的是，你可以直接用它来进行缺失数据合成、去噪、源分离等任务，不需要大改代码。代码包含在matlab/文件夹里，还附带了实验重现的脚本，挺方便的。如果你对卡尔曼滤波有兴趣，可以看看这篇卡尔曼滤波器原理浅析，学习下它在音频中的应用。

MATLAB 的音频采集和功能，做起来其实还挺顺的，尤其是结合 GUI 之后，交互体验一下子就上来了。这个项目整理得蛮全面的，从采集到再到可视化，逻辑清晰，对音频类项目入门友好。 音频采集这块用的是audiorecorder，配置参数后，点个按钮就能录音。你要是做教学或是语音识别类的项目，这玩意儿挺实用的。录音状态还能实时反馈，调试起来方便。 滤波器设计部分也比较好玩，支持 Butterworth、Chebyshev 这些经典滤波器，GUI 上调个截止频率，看看效果变化，蛮直观的。滤波后音频干净了不少，体验提升挺。 FFT 频谱我觉得是重点，fft函数加plot组合，分分钟就能出频谱图。你如果

传统统计分析中，时间序列数据结构中的每个变量有多个观察值，而每个变量只有一个样本观察值。平稳性是确保数据分析准确性的关键要素。

此工具利用.wav格式音频信号，寻找信号中的峰值与包络，并识别可能的喘息位置。同时，它还计算频谱图、带宽占用和功率。所有文件均以ZIP格式上传。

非频繁模式的关联算法，挺适合做冷门行为的挖掘。以前总关注那些“老是出现”的组合，像超市里牛奶和面包那种。但有时候，正是那些“不常见”的搭配，才更有意思。比如，一个用户平时啥都不买，突然买了防晒霜和登山杖，是不是藏着点故事？

本实验使用MATLAB分析和处理音频信号。通过傅里叶变换将音频信号转换为频域数据，然后利用低通滤波器去除噪声，最后通过傅里叶逆变换还原处理后的音频信号。

MATLAB代码实现声音分析，用于录音文件的频谱分析。该项目能够识别单词的平均声谱，并创建通用标识符，以应对不同声源录制的相似单词。项目报告包含MATLAB脚本和声音文件，存放在对应的代码和声音文件目录中。

介绍了MATLAB开发的音频信号处理代码，包括音频信号的采样方法、低通和高通滤波技术、带宽计算以及频谱图的生成和光谱分析。通过这些技术，用户可以实现对音频信号的精确处理和分析。

RohdeSchwarzUPL音频分析仪MATLAB驱动程序开发。Rohde&Schwarz公司的UPL音频分析仪MATLAB仪器驱动程序开发正在进行中。

数字逻辑答案的 MP3 资源，挺适合复习期末或做题的时候用的，不是传统意义上的音频学习，而是那种有人帮你读题的感觉，比较像你坐在考场前夜听朋友划重点。声音清晰、节奏也不快，适合一边听一边在草稿纸上推逻辑公式。搭配一些数字逻辑的资料用，效果还不错。 如果你平时刷题用的是 PDF 或者在线题库，建议你把这类音频也试试看，是做不动题的时候，听一听也能换换脑子。再配合下像MP3Gain这种工具，把音量统一一下，不然切换设备听音频的时候音量差别太大。 还有哦，如果你搞 MATLAB 也顺便用 MP3 格式做点数据，那mp3read和mp3write这两个函数挺好用的，起来也快，适合批量读取 MP3 信息