基于matlab的信号分析与处理,matlab在信号处理中的应用基础

　　一内容介绍我们研究了从两个全向麦克风之间的测量空间相干估计时间和频率相关的相干扩散比(CDR).我们使用复平面中的几何解释来说明几个已知的指挥员(Commander)估计量之间的关系，讨论估计量偏差的问题，并提出估计量的无偏版本。此外，我们证明了目标源的到达方向(方位)或噪声场的相干性的知识对于无偏指挥员(Commander)估计是足够的。最后，我们将指挥员(Commander)估计器应用于去混响问题，使用自动语音识别单词错误率作为客观性能测量。

　　2部分代码%估计值_ CDR _稳健值_无偏值

　　来自复合体的相干扩散比(CDR)的%无偏估计

　　利用信号和噪声的知识，混合（噪声)信号的相干性百分比

　　%连贯性。这是估计值_ cdr _无偏的一个变体，它表现得更好

　　实践中的%性能。等价于[1]中的CDRprop2 .

　　%

　　% CDR=estimate_cdr_nodiffuse(X，N，S)

　　% X:混合（噪声)信号的复相干性

　　% N:噪声分量的相干性（实值)

　　% S:信号分量的相干性（一级)

　　%

　　%引用：

　　%安德烈亚斯施瓦茨，沃尔特凯勒曼，"相干与散射功率比

　　"去混响估计百分比IEEE/美国计算机学会会刊.音频、语音和

　　% Lang .继续。2015年（正在审查);提供预印本：arXiv 1502.03784

　　% PDF:http://arxiv . org/PDF/1502.03784

　　%

　　% Andreas Schwarz (schwarz@lnt.de)

　　%多媒体通信和信号处理

　　%弗里德里希-亚历山大-埃尔兰根-纽伦堡大学(FAU)

　　% Cauerstr .德国埃尔兰根七号，邮编91058

　　函数CDR=estimate _ CDR _ robust _ unbiased(Cxx，Cnn，Css)

　　Css=bsxfun(@times，ones(size(Cxx))、Css)；

　　Cnn=bsxfun(@times，ones(size(Cxx))，Cnn)；

　　%限制创的大小以防止数值问题

　　magnitude _ threshold=1-1e-10；

　　临界=abs(Cxx)量级_阈值；

　　Cxx(临界)=幅度_阈值. Cxx * Cxx(关键)。/abs(Cxx(临界));

　　CDR=1 ./(-abs(Cnn-exp(1j*angle(Css))))./(Cnn .*cos(角度(Css))-1).*abs((exp(-1j*angle(Css)).*Cnn - (exp(-1i*angle(Css)).*Cxx)./(real(exp(-1i*angle(Css)).* Cxx)-1))；

　　%确保我们不会因为数字效应而得到任何负面或复杂的结果

　　CDR=max(real(CDR)，0)；

　　目标

　　3运行结果

　　四参考文献[1]施瓦茨和凯勒曼。消除混响的无偏相干扩散比估计。2014年电气电子工程师学会声信号增强国际研讨会。

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