語音信號畢業(yè)設(shè)計論文

1、1 緒論1.1 綜述 語音是人類信息活動的重要手段之一，語音不僅是人與人之間進行信息交流的最直接最方便的和最有效的工具。人機對話意味著計算機應該具有語音輸入和語音識別的功能，即計算機具有聽覺，能夠“聽懂”人話，這就是語音識別的功能。無論，人與人之間，還是人與計算機之間的語音通信，語音信號處理，特別是語音信號處理的理論和技術(shù)，都具有特別重要的作用。數(shù)字語音處理包含三個方面內(nèi)容：語音信號的數(shù)字表達方法語音信號的數(shù)字處理的各種方法以及數(shù)字語音處理理論和技術(shù)在各個領(lǐng)域的應用。這些內(nèi)容涉及到了數(shù)字信號處理計算機科學模式識別語音學生理學等學科，還涉及到通信和電子系統(tǒng)，信號和信息處理系統(tǒng)等具體的應用領(lǐng)域。對

2、于語音信號，數(shù)字處理比模擬處理具有更多優(yōu)點。這是因為：第一，數(shù)字技術(shù)能夠完成很多很復雜的信號處理工作；第二，通過語音進行交換的信息，本質(zhì)上具有離散的性質(zhì)，因為語音可以看成是語素的組合，這就特別適用于數(shù)字處理；第三，數(shù)字語音具有更高的可靠性價廉緊湊快速等特點，很容易完成實時處理要求；第四，數(shù)字語音具有在強干擾信道中傳輸?shù)奶攸c，易于和數(shù)據(jù)一起在通信網(wǎng)中傳輸，也易于進行加密傳輸，因此，數(shù)字語音也是主要研究方向。語音信號處理的方法是多種多樣的。和一般的數(shù)字與信號的處理相類似，其方法可以是時域的，也可以是頻域的，但都應考慮到語音信號本身的特點。語音信號是時變信號，只是在一個一個短段內(nèi)才可以看成平穩(wěn)的，因

3、此，短時處理是處理語音信號的一種基本方法。在時域內(nèi)，這就是各種短時處理技術(shù)的方法，如短時能量短是平均過零率及短時自相關(guān)函數(shù)等計算；在頻域內(nèi)，這就是短時傅立葉變換方法。線性預測技術(shù)本質(zhì)上屬于時域分析方法，但結(jié)果可以是頻域的參數(shù)。數(shù)字語音處理有著廣泛的應用領(lǐng)域，其中最重要的包括：語音壓縮語音合成、語音識別以及語音增強。這些方面的研究以深入到通信辦公自動化遠距離控制聲控電話撥號計算機語音應答，以及機器人聽覺和口語系統(tǒng)等實用的系統(tǒng)中。1.2主要研究內(nèi)容根據(jù)設(shè)計任務書的要求，本設(shè)計主要內(nèi)容如下：(1) 語音信號產(chǎn)生的數(shù)字模型，以及語音信號模型的建立機理。(2) 語音信號的時域分析。(3) 語音信號的頻域

4、分析。(4) 語音信號的線性預測技術(shù)。(5) matlab軟件編程。第三第四章主要是介紹如何將本不平穩(wěn)的語音信號轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)的語音信號，以及短時處理的一些基本理論和方法。第五章是本書要重點研究的內(nèi)容，也是語音處理一種非常重要的方法。 第六章是對matlab的一些基本介紹和程序上的運用。1.3語音處理技術(shù)的發(fā)展概況語音處理研究的歷史可追溯到1876年貝爾發(fā)明電話，那是首次采用聲電電聲轉(zhuǎn)換技術(shù)實現(xiàn)遠距離語音通訊。1939年h.dudley 研制成功了第一個聲碼器，這一發(fā)明奠定了語音數(shù)字模型的基本思想，在語音信號處理領(lǐng)域具有劃時代的意義。1958年duddley等人改進了數(shù)字實驗裝置，將語音分割為元音

5、和輔音等單元。六十年代以來，有關(guān)語音信號處理的論文數(shù)量達到高峰，但處理方多以軟件形式出現(xiàn)。八十年代以來出現(xiàn)的語音信號處理產(chǎn)品的熱潮.ibm于1997年推出的漢語聽寫機，為語音識別技術(shù)的實際應用開辟了新的道路。近幾年來，語音信號處理不僅在理論上取得了重大進步，而且其應用范圍也不斷擴大。如自動控制系統(tǒng)，公共交通中的自動報站各種場合的自動報警公安機關(guān)破案等國家安全事務有重要應用?，F(xiàn)在，語音信號處理的理論與方法已成為許多專業(yè)的共同基礎(chǔ)。2 語音信號的數(shù)字建模語音信號分析大體上有時域、頻域、倒譜域等分析方法。但是按語音學觀點，可將它分為模型分析法和非模型分析法兩種。模型分析法是依據(jù)語音信號的數(shù)學模型的理

6、論來求得這些模型參數(shù)，而將其它分析方法籠統(tǒng)地歸于非模型分析法中。模型分析法中的各種模型只適合于信號是平穩(wěn)或局部平穩(wěn)的情形。由于不同的語音是由人的口腔肌肉運動構(gòu)成聲道某種形狀而產(chǎn)生的響應，而這種肌肉運動相對于語音頻率來說是極緩慢的，因此一般認為在2040ms的短時間內(nèi)語音信號是平穩(wěn)的，所以完全可以用短時平穩(wěn)的分析方法。語音信號產(chǎn)生模型是對發(fā)聲器官的模擬和仿真。數(shù)字模型就是用數(shù)字處理方法實現(xiàn)這種物理系統(tǒng)的模擬，由此可估計出語音波形的參數(shù)，因此，這種數(shù)字模型也是語音參數(shù)模型。我們知道發(fā)聲器官能發(fā)出一系列的聲波是出于聲道受到氣流的激勵而產(chǎn)生的。聲道的一端是喉，另一端是嘴，其中包含有聲帶、聲門、口腔和鼻

7、腔等。根據(jù)聲帶振動與否，語音可分為濁音和清音兩大類。聲帶在氣流的作用下發(fā)生振動，從而產(chǎn)生準周期的聲波激勵，這種激勵經(jīng)過口腔和鼻腔的諧振作用而形成濁音，有時稱為有聲音。氣流經(jīng)過口腔的唇齒部分，如果引起湍流就產(chǎn)生摩擦音，有時因為唇部突然張開而形成爆破音。凡是聲帶不振動的聲音，統(tǒng)稱清音，有時也稱為無聲音。用數(shù)字方法模擬這種功能時，用準周期的脈沖序列來模擬聲帶振動的激勵，而用隨機噪聲模擬清音的激勵，口腔、鼻腔等所組成的聲道諧振特性可用時變數(shù)字濾波器來模擬。所謂建立數(shù)學模型，就是要尋找一種可以表達一定物理狀態(tài)下量與量的數(shù)學表示。建立了數(shù)學模型才能夠用計算機對語音信號進行模擬和處理。建立數(shù)學模型的基本原則

8、是要使這種關(guān)系不僅能具有最大的精確度，還要最簡單。數(shù)字濾波器的頻率響應受到一些參數(shù)的控制。不斷控制清濁音開關(guān)、激勵脈沖的周期以及噪聲源強度，同時隨著不同的發(fā)音改變?yōu)V波器特性，輸出的信號就是所要求的語音信號序列。通過對發(fā)音機理和語音信號的產(chǎn)生機理的分析，可以將語音信號分為三個部分，在聲帶以下，稱為“聲門子系統(tǒng)”，它負責產(chǎn)生激勵振動，是“激勵系統(tǒng)”；從聲門到嘴唇的呼氣通道是聲道，是“聲道系統(tǒng)”；語音從嘴唇輻射出去，所以嘴唇以外是“輻射系統(tǒng)”。如圖2-1所示為語音信號的產(chǎn)生模型：圖2-1 語音信號產(chǎn)生模型語音信號是一個局部平穩(wěn)的隨機信號，它的激勵參數(shù)和聲道濾波器的參數(shù)均隨時間而變化，但是由于發(fā)聲器官

9、的慣性使這些參數(shù)的變化速度受到限制， 對于聲道參數(shù)，在一較短的時間內(nèi)(1030ms)可近似認為是不變的，因此語音的短時分析幀長一般取為20ms左右。對于激勵源參數(shù)，大多數(shù)情況下這一結(jié)論也是正確的。但是有些音的變化速度特別快，例如塞音或塞擦音的爆破段，20ms的時間間隔就過長，這時取5ms的間隔更為恰當。模型中將語音信號截然分為受周期脈沖激勵和噪聲激勵兩種情況，與實際情況并不完全符合，將清濁音開關(guān)換為疊加號更為合適，這樣激勵信號可以是上述兩種激勵按任意比例相疊加，這更加符合實際情況(即使如此，這個模型也不能完全包括所有的情況)。除了這些限制以外，這個模型的局限性主要表現(xiàn)在它的傳輸函數(shù)不包含有限傳

10、輸零點，而像鼻音、擦音這樣一些音的聲道傳輸函數(shù)中是包含有限零點的。一種解決問題的方法是在聲道模型中引入若干有限傳輸零點，但是這將使模型復雜化。另一種方法是適當提高階數(shù)p，使得全極點模型能更好地逼近具有此種零點的傳輸函數(shù)。綜上所述，完整的語音信號得數(shù)字模型可以用三個子模型：激勵模型聲道模型和輻射模型的串聯(lián)來表示。它的傳遞函數(shù)可表示為：h（z）=au（z）v（z）r（z） （2-1）這里，u（z）是激勵信號，濁音時u（z）是聲門脈沖即斜三角脈沖序列的z變換；在清音的情況下，u（z）是一個隨機噪聲的z變換。v（z）是聲道傳輸函數(shù)，既可以用聲管模型，也可以用共峰模型來描述。實際上就是全集點模型： 應該

11、指出，式（2-1）所示模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)并不和物理過程相一致，但這種模型和真實的模型在輸出上是一致的。另外，這種模型是“短時”的模型，因為一些語音信號的變化是緩慢的，例如元音在1020ms內(nèi)其參數(shù)是假定不變的。這里聲道轉(zhuǎn)移函數(shù)v（z）是一個參數(shù)隨時間變化的模型。另外，這一模型認為語音是聲門激勵線形預測系統(tǒng)聲道所產(chǎn)生的；實際上，聲帶-聲道相互作用的非線形特征還有待研究。另外，模型中，用濁音和清音這種簡單的劃分方法是有缺陷的，對于某些音是不適用的，例如濁音當中的摩擦音。這種音要有發(fā)濁音和發(fā)清音的兩種激勵，而且兩者不是簡單的疊加關(guān)系。對于這些音可以用一些修正模型或更精確的模型來模擬.3 語音信號的時域分

12、析語言信號的時域分析就是分析和提取語音信號的時域參數(shù)。進行語音分析時，最先接觸到并且也是最直觀的是它的時域波形。語音信號本身就是時域信號，因而時域分析就是最早使用，也是應用最廣泛的一種分析方法，這種方法直接利用語音信號的時域波形。時域分析通常用于最基本的參數(shù)分析及應用，如語音的分割、預處理、大分類等。這種分析方法的特點是：（1）表示語音信號比較直觀、物理意義明確。（2）實現(xiàn)起來比較簡單、運算量少。（3）可以得到語音的一些重要參數(shù)。（4）只使用示波器等通用設(shè)備，使用較為簡單等。語音信號的時域參數(shù)有短時能量、短時過零率、短時自相關(guān)函數(shù)和短視平均幅度差函數(shù)等，這是語音信號的一組最基本的短時參量，在各

13、種語音信號數(shù)字處理技術(shù)中都要應用。在計算這些參量時使用的一般是方窗或汗明窗?，F(xiàn)在分別討論如下。3.1短時能量及短時平均幅度分析設(shè)語音波形時域信號為x(l)、加窗分鎮(zhèn)處理后得到的第n真語音信號為xn(m), 則xn(m)滿足下式： xn(m)=w(m)x(n+m) 0m0)。因此由式（5-16）看出 , k-10或l0)的情況下，h(z)只有極點，即 (5-20)相應的差分方程為 (5-21)信號的功率譜為 (5-22)這種形式的信號模型稱為全極點模型或自回歸模型（簡稱為ar模型）。p階自回歸模型一般表示為ar（p）。這是一種最重要，應用最廣的模型。對于ar(p)模型，式(6.20)中的bl應代

14、之以單位取樣序列，于是得到 (5-23) 考慮到h(k)的因果性，即當k0時有h(-k)=0；同時根據(jù)初值定理1知道 (5-24)所以，式(6.24)可簡: (5-25) 式中a0=1。這就是ar(p)模型的模型參數(shù)與信號自相關(guān)函數(shù)之間的關(guān)系式。將其與線性預測的yule-walker方程式(5-11)對照可以看出，如果線性預測和信號模型是對同一信號而言的，即兩個方程組中的已知數(shù)相同rzz(k-l)=r(k-l),那么兩組方程的解應當相同（可以證明，只要r（k-l）或rzz(k-l)是正定的，則兩組方程有唯一解），即 (5-26)這意味著，解最佳線性預測問題等效于解信號模型問題。具體地說，信號x

15、(n)的線性系數(shù)和它的ar(p)模型參數(shù)al相同，而預測誤差功率與模型的極力源的功率相同。一個平穩(wěn)隨機過程，如果它是p階自回歸過程，那么用一個ar（p）模型就能精確地描述它。在第二章曾經(jīng)討論過，語音信號可以看成是一個線性時變系統(tǒng)在準周期脈沖序列（相應于濁音）或隨機噪聲（相應與清音）激勵下所產(chǎn)生的輸出，參看圖2.1。在語音信號的這個數(shù)字模型中，時變線性系統(tǒng)綜合反映了輻射、聲門脈沖以及聲道的總的影響，并且對于除鼻音和摩擦音以外的大多數(shù)語音來說，都可以用一個全極點系統(tǒng)來表示。這個全極點時變線性系統(tǒng)的參數(shù)隨著時間的變化是非常緩慢的，因而可以近似地認為，在一 語音時間內(nèi)它是非時變的。這樣一來，圖2.1所

16、表示的語音信號模型，正是一個平穩(wěn)隨機過程的自回歸模型（在短時間內(nèi)可以近似的認為語音信號是平穩(wěn)的）。根據(jù)本節(jié)前面的討論，很容易理解，線性預測是描述語音信號的一種很精確的方法。對語音信號進行線性預測分析，其合理性和精確性可以從另一個角度來加以解釋。線性預測系數(shù)（等效于語音信號的模型參數(shù)）是根據(jù)最小均方誤差準則來決定的，而最小均方誤差恰等于信號模型的激勵源的方差；另一方面，語音信號模型的激勵源只能是準周期沖激序列或隨機白噪聲序列激勵，而這兩種序列的均方值都是最小的。由此可見，對語音信號進行線性預測分析是合理的。反過來說，如果用某個準周期沖激序列或隨機白噪聲序列激勵一個全極點系統(tǒng)，產(chǎn)生出某個信號，然后

17、根據(jù)該信號p個取樣值對信號的當前值進行預測，而且在均方誤差最小的意義上這種預測是最佳的，那么預測系數(shù)必將等于全極點系統(tǒng)的參數(shù)。最后需要指出，對語音信號x(n) 進行線性預測，實際上意味著建立一個由白噪聲源激勵一個全極點系統(tǒng)的自回歸模型，使得該模型產(chǎn)生的信號在z(n)的自相關(guān)函數(shù)與語音信號x(n)的自相關(guān)函數(shù)相匹配，或者說使得z(n)和x(n)的譜包絡(luò)相匹配。5.4 levinson-durbin 算法通過以上討論可以看到：求取信號的模型參數(shù)可以通過線性預測來完成，而線性預測系數(shù)以及預測誤差功率可以有式（5.11）所表示的yule-walker方程解出。本節(jié)討論由已知的自相關(guān)函數(shù)，通過解式(5.

18、11)以求取線性預測系數(shù)及預測誤差功率的方法。將式(5.11)寫成矩陣形式，并注意到平穩(wěn)隨機信號的自相關(guān)函數(shù)的對稱性質(zhì)，可以得到下面的結(jié)果： （5-27）值得注意的是，上列方程組的系數(shù)矩陣中，沿任何一條對角線上的元素都相同，這樣的矩陣稱為toeplitz矩陣，同時系數(shù)矩陣還是一個對稱矩陣。利用系數(shù)矩陣的對稱toeplitz性質(zhì)，提出了一種高效算法來求解該方程組，這就是著名的levinson-durbin算法，簡稱為levinson算法，該算法的運算數(shù)量級為o(p2)，而線性方程組的一般解法的運算量數(shù)量級為o(p3)，后者比前者要大的多。levinson算法是一個迭代計算過程。它從最低預測器開始

19、，由低階到高階，逐階進行遞推計算。即是說，總是由前一階段預測器求出了所要求的p階預測器的系數(shù)，而且得到了所有低階預測器的系數(shù)。在圖5-2中，最上面表示了過去p個取樣值預測當前值xn；下面依次畫出了1階、2階、3階、p階預測器的預測系數(shù)；旁邊寫出了個階預測誤差。預測系數(shù)有兩個下標，第一個下標表示階數(shù)，第二個下標表示該階預測器系數(shù)的序數(shù)。 1 1 1 1 圖5-2levinson算法遞推示意圖為了說明levinson算法的迭代計算過程，現(xiàn)在討論在已知第p階預測器系數(shù)后如何求出第p+1階預測器系數(shù)的問題。圖5.3表示了第p階預測器和第p+1階預測器，其中第p階預測器假定是已知的?，F(xiàn)在的問題是，如何根

20、據(jù)第p階預測器系數(shù)計算出第p+1階預測器的系數(shù)，說者說，如何找出二者的迭代計算關(guān)系式。levinson算法的推導方法有多種，下面介紹1980年提出的一種推導方法，稱之為缺口推導方法(gapped function method)23 1 1圖5-3 由p階預測器遞推p+1階預測器缺口函數(shù)定義為預測誤差與觀測數(shù)據(jù)（即xn-1,xn-2, ,xn-p）之間的相互關(guān)，即 （5-28）式中rex（k）代表與xn-1,xn-2, , xn-p之間的互相關(guān)函數(shù)，r（k-l）代表滯后為(k-l)時x(n)的自相關(guān)函數(shù)。根據(jù)正交定理(見式(5-6)可得到 (5-29)這是p階預測器應該滿足的條件?，F(xiàn)在的任務是

21、利用 造p+1階預測器的缺口函數(shù).顯然,gp+1(k)的缺口應該等于p+1.為此，先將對稱于縱軸進行折疊，得 ；然后將其右移p+1個單位，于是得到 現(xiàn)在 與 的缺口已經(jīng)對齊了。為了得到一個缺口寬度為p+1的新的缺口函數(shù)，可將 乘以某個常量 ,然后將其從 中減去，這樣便得到一個新的缺口函數(shù)，用 表示，即 （5-30）式中 的選擇應使缺口擴大一個單位（從原來的p增為p+1）。為此，選擇 使下式成立： （5-31）這就是說，選擇 使得 的缺口右邊的第一個取樣值經(jīng)加權(quán)后恰好等于 缺口右邊的第一個取樣值。式(5-31)即 （5-32）由此得到 （5-33）根據(jù)式（5-28）關(guān)于缺口函數(shù)的定義，可以得到

22、（5-34）將式(5-34)代入(5-33),得到 （5-35）這個加權(quán)系數(shù)稱做為反射系數(shù)。由式（6.10）知道，最小均方誤差等于 （5-36）為了區(qū)別不同階段的預測器的最小均方預測誤差，用下標來表示階，例如第p階預測器的最小均方預測誤差用 表示。于是，有聯(lián)系到缺口函數(shù)的定義式（5-28），式（5-36）也可以寫成類似地有 （5-37）將式（5-33）代入上式，得到 （5-38）這就是最小均方預測誤差的遞推計算公式。下面推導線性預測系數(shù)的遞推計算公式。首先寫出p階和p+1階線性預測器的缺口函數(shù)的定義式： （5-39）對上二式求z變換得到 （5-40）式中的和 是 和 的z變換； 是r(k)的z

23、變換，即信號x(n)的功率譜； 和 分別是序列 (l=0,1, ,p+1)的z變換，稱為預測多項式，即 （5-41）另一方面，取式（5-31）的z變換得到 （5-42）將式（5-40）代入式（5-42）,得 （5-43）考慮到自相關(guān)函數(shù)的對稱性,由上式可以得出這就是由p階預測多項式迭代計算p+1階預測多項式的公式。對上式取反z變換，便得到預測系數(shù)的迭代計算式 （5-44）或 （5-45）以上三個式子是相互等效的?？偟膩碚f，式(5-35)，（5-38），和（5-43）便構(gòu)成了完整的levinson迭代算法。迭代計算從零階即從p=0開始。零階預測即不做預測，這時預測多項式為 預測誤差為預測誤差功率

24、為以上便是迭代計算的初始條件。迭代計算步驟如下：（1） 初始化（2）假設(shè)已知p階預測器的參數(shù)，即已知 和 。（3）計算p+1階預測器的反射系數(shù)（4）計算p+1階預測器的預測多項式（5）計算p+1階預測誤差功率(式（5-38）)（6）返回第（2）步。當?shù)^程達到預先指定的階時，迭代計算終止。計算結(jié)束后，得到了以下三類結(jié)果： （1）各階預測器的預測系數(shù)。（2）各階預測器的反射系數(shù)。（2） 各階預測器誤差功率。5.5 線性預測的頻域解釋迄今為止，一直是在時域中根據(jù)差分方程和相關(guān)函數(shù)來討論線性預測問題。本節(jié)將從頻域的角度對線性預測做出解釋，從而得到更深刻的認識。對語音進行線性預測分析的結(jié)果，對應于每

25、一幀語音將得到一組線性預測系數(shù)。這組系數(shù)正是語音產(chǎn)生模型中全極點線性濾波器的參數(shù)。說的準確些，這組系數(shù)正是濾波器的傳輸函數(shù)的分母和多項式的系數(shù)。由于全極點濾波器是聲門，聲道的共振特性。當根據(jù)一幀語音取樣求得一組線性預測系數(shù)后，也就意味著求得了這真語音信號的產(chǎn)生模型中全極點線性濾波器的頻率特性。根據(jù)語音信號的產(chǎn)生模型，語音的功率譜等于激勵源的功率譜與全極點線性濾波器頻率特性的摸的平方的乘積。激勵源是（準周期）沖激序列或白噪聲，其功率譜是平坦的，因此語音的功率譜主要地由全極點濾波器的頻率特性所確定，這樣，線性預測可以看成是對語音信號的短時譜進行估計的一種有效方法。 6 算法的軟件實現(xiàn)本設(shè)計選擇了l

26、evinson-durbin算法，并對其進行了軟件實現(xiàn)。首先我先采用c語言對此算法進行了編程，然后又用vc語言使其生成一個動態(tài)鏈接庫，最后用matlab調(diào)用該動態(tài)鏈接庫，最終完成了matlab對該算法的軟件實現(xiàn)。在以下的章節(jié)，將對上述步驟做進一步的闡述。為了使運算結(jié)果清晰直觀，在matlab中還采用了界面顯示結(jié)果的方式，使得處理的運算結(jié)果更加直觀。關(guān)于圖形用戶界面的生成，雖然不屬于本設(shè)計的主體部分，但本設(shè)計也做了一定層面的研究。6.1 matlab語言簡介matlab是matrix和laboratory前三個字母的縮寫，意思是“矩陣實驗室”，是mathworks公司推出的數(shù)學類科技應用軟件。其

27、dos版本發(fā)行于1984年，現(xiàn)已推出了windows版本。經(jīng)過十多年的不斷發(fā)展和完善，它已成為國際上公認的最優(yōu)秀的科技應用軟件。它具有如下主要特點：1）具有豐富的數(shù)學功能，其中包括矩陣各種運算，如正交變換,三角分解，特征值，常見的特殊矩陣；包括各種特殊函數(shù)，如貝塞爾函數(shù)，勒讓德函數(shù)，伽嗎函數(shù)，貝塔函數(shù)，橢圓函數(shù)等；包括各種數(shù)學運算功能，如數(shù)值微分，數(shù)值積分，插值，求極值，方程求根，fft，常微分方程的數(shù)值解，殘數(shù)計算等等。也就是說，matlab給使用者提供了足夠多的數(shù)學工具，以便他們來解決各種各樣的理論問題和工程問題。2）具有很好的繪圖功能，可方便地畫出二維和三維圖形，如直角坐標曲線圖，極坐標

28、曲線，直方圖，對數(shù)坐標曲線，網(wǎng)格圖，三維曲面圖，等高線圖，區(qū)域圖等，同時屏幕上出現(xiàn)的各種圖形均可輸送到打印機直接打印，或輸送到windows的剪貼板內(nèi)供各種應用軟件調(diào)用。3）使用方便，便于掌握，便于修改，使用matlab語言編寫的程序可直接運行而無須進行編譯。具有很友好的圖形界面，且使用者可根據(jù)自己的需求方便的編寫出自己所希望的圖形界面。擴充性能很好，使用者可使用此語言編寫出自己所需的各種函數(shù)，同時采用一定的措施之后可以直接調(diào)用c語言的函數(shù)及fortran語言的子程序。4）具有若干功能強大的應用工具箱，如語音處理，通信，小波變換，圖象處理，統(tǒng)計，仿真，插值，符號運算，系統(tǒng)識別，系統(tǒng)優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)

29、絡(luò)，數(shù)據(jù)庫，功率系統(tǒng)，地圖，偏微分方程，系統(tǒng)控制，模糊邏輯等。5）可以直接處理計算機內(nèi)的聲音文件；安裝圖形處理工具箱后，可以直接處理各種格式的圖形文件，如：bmp,gif,pcx,和jpeg等等。matlab的命令又稱為函數(shù)，其名稱的后綴為.m。matlab語言采用解釋運行的方式，在這一點上它的運行方式與basic語言類似，在程序運行的過程中可以隨時顯示中間的結(jié)果，這樣便于查找程序中的錯誤。另外由于用matlab語言編寫的程序無須進行編譯，因此它本身就像一個超級的函數(shù)計算器。由于很多的matlab語言的命令與人們通常的書寫習慣類似，因此有人又稱之為演算紙似的科學工程計算語言。由于matlab語

30、言本身所具有的種種特點，它特別適合對電子系統(tǒng)進行信號處理，在通信等工具箱內(nèi)，設(shè)有專門為電子系統(tǒng)設(shè)計的各種專門的函數(shù)，可以進行各種模擬和數(shù)字濾波器的設(shè)計和分析。matlab語言的另一個突出的優(yōu)點就是便于學習，容易掌握。一般來說，一個初學者可在幾十分鐘內(nèi)學會并掌握它的基本操作命令，進而就可以解決一些比較煩瑣的數(shù)學運算問題，如矩陣求逆。由于matlab給使用者提供了極為豐富的，現(xiàn)成的數(shù)學工具，因此使用者無須掌握很復雜的編程技巧，如排隊，指針，堆棧等等。另外，matlab本身提供了十分明確，十分詳細的聯(lián)機幫助文件，便于使用者進行自學，而無須依賴教師指導。6.2 vc中mex程序的建立和設(shè)置 一個mex

31、程序?qū)嶋H上就是一個特別的dll，它的輸出函數(shù)為mexfunction。 那么在vc中就可用project wizard 建立一個dll工程，并為其指定輸出函數(shù)為mexfunction。1. 建立新的dll工程啟動vc，選擇菜單file/new,在projects頁面中選擇mfc appwizard(dll),輸入路徑名和工程名，并單擊ok按鈕。這里將工程命名為mextest。2. 設(shè)定輸出函數(shù) appwizard 將會自動生成如下幾個文件：* mextest.cpp* mextest.def * mextest.rc * stdafx.cpp需要mextest.def中指定該dll文件的輸出函

32、數(shù)，也就是mexfunction。為此，在vc的workspace欄中，單擊“fileview”屬性頁，展開“sourse files”欄，打開文件mextest.def，將其內(nèi)容進行編譯，在“exports”后面加入mexfunction一行。3. 環(huán)境設(shè)置 由于再編譯和連接mex程序的時候，需要用到matlab提供的若干頭文件和庫文件，因此應該對這些文件的路徑進行指定。在matlab6以前的版本中，沒有提供必要的庫文件，只提供了必要的def文件，必須由用戶自己用lib命令手工將def文件轉(zhuǎn)換為lib文件，步驟比較麻煩。在matlab6中，則直接提供lib文件，不需要用戶生成了。matlab對于不同版本的編譯器提供了不同的庫文件，分別放在