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1、安徽建筑大学毕业设计（论文）安徽建筑大学毕 业 设 计 (论 文)专 业 通信工程 课 题 基于MATLAB的语音信号的分析与处理 基于正交试验的特征选择方法的研究与实现 2013年 6月 1日 摘要 如何从较多的语音情感特征因素中实现最优化是情感识别过程中的重要环节。而正交实验设计就是研究多因素多水平一种设计方法，它是根据从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验。正交实验设计又称正交设计或多因素优选设计，是一种合理安排、科学分析各实验因素的一种有效的数理统计方法。它是在实践经验和理论认识的基础上，借助一种规格化的“正交表”，从众多的实验条件中确定出若干个代表性较强的实验条件，科学地安排实验
2、，然后对实验结果进行综合比较，统计分析，探求各因素水平最佳组合，从而得到最优或较优实验方案的一种实验设计方法。本文介绍分析了正交试验设计的基本思想原理，和对数据的分析方法。然后对提取的15个语音情感特征因素进行实例应用，即利用正交试验设计找出最优组合，提高情感识别的识别率。关键字：正交试验;正交表;因素;交互作用;最优组合 AbstractHow to get optimal emotion recognition from many voice emotional characteristics is an important part of the process, while the o
3、rthogonal experimental design is a approach of studying multi-level and multi-factor , which is based on a comprehensive experiment selected from a representative sample of the experiment. Orthogonal experimental design called orthogonal design or multifactor preferred design. It is a standardized o
4、rthogonal.We can get obtain optimal or optimum experimental program from Scientifically arranging experiments and statistical analysing.This article describes the analysis of the basic idea of orthogonal experimental design principles, and data analysis methods. There are 15 examples of application
5、of factors.use orthogonal design to find the optimal combination to improve emotion recognition rate.Keywords: orthogonal experiment; orthogonal larray; factor; interaction; optimal combinationII目录摘要IAbstractII1 绪论11.1 引言11.2正交设计的研究现状11.3 本文主要内容22 正交实验设计的原理32.1 正交法常用概念32.2正交法33正交试验设计的步骤93.1 确定试验指标93
6、.2 确定试验因素并选取适当的水平93.3 选用正交表103.4 表头设计103.5 编制试验方案114 实验数据分析124.1 实验数据的综合分析124.2 实验数据的统计分析135基于正交试验的特征选择195.1 问题分析195.2无交互作用处理19参考文献24致谢25附录一 数据处理程序262基于MATLAB的语音信号的分析与处理 -基于正交试验的特征选择方法的研究与实现电子与信息工程学院 通信工程专业 2009级2班 邵伟 指导教师 王坤侠1 绪论1.1 引言 如今，科学的快速进步带来各种各样革命性的产品，这些产品不是凭空而生，而是人类科学家经过多次成功与失败的试验总结完善而成的。试验
7、设计融会于各种学科领域，并非只存在于工学；它是一个理论到实践应用实施的过程，包括明确试验目的，制定可行试验方案，结合专业和统计学的知识，做出周密完整科学严谨的整个试验过程。但试验往往需要消耗大量人力物力和财力，所以实际试验过程中我们应该仔细分析导致试验结果的影响因素，挑选最合适的主干部分，用最优的方案去得到我们需要的试验结果。而正交试验设计可以满足上述特点，试验次数少，效率高，低成本。本文主要论述单指标正交试验设计及其结果的分析。 1.2正交设计的研究现状 试验设计是离散优化的基本方法，它从正交性，均匀性出发，利用拉丁方，正交表等作为工具来设计试验方案，实施广义试验，直接寻求最优点。试验设计作
8、为一门相对独立的学科，既是应用数学的一个新分支，也是试验优化的一个重要部分。20世纪20年代，英国学者R.A.fisher运用均衡排列的拉丁方，解决了长期未能解决的试验条件的不均匀问题，提出了方差分析，创立了试验设计（design of experiments）。在试验设计的发展道路上，Fisher创立的传统试验设计是第一个里程碑。正交表的构造和开发是第二个里程碑，日本田口式正交表试验设计法是突出的代表，而我国研创的正交试验法同日本田口式正交试验设计法相比，指导理论正确合理，程序简单，优化效率高，教育推广和普及更便利，从而使多因素优化从欧美式的艰辛探索方法中跳出，演化成简单易行，行之有效的工作
9、。我国的一些学者自20世纪50年代就开始研究试验优化，在理论研究，设计方法与应用技巧方面都有创新，构造了许多新的正交表，提出了“小表多排因素，分批走着瞧，在有苗头处着重加密，在过稀处适当加密”的正交优化基本原理和方法，- 1 -2提出了“直接看可靠又冒尖，算一算有效待检验”等行之有效的数据分析方法，提出了直接性和稳健性择优相结合的方法，提出了参数设计中多种减少外表设计试验点的新方法，还构造了系列的均匀设计表，创建了均匀设计法，这就形成了一套中国特色的试验设计法。我国对试验优化的发展和推广应用也做出了显著的贡献。尤其是20世纪70年代以来，试验优化的实际应用越来越广，取得了非常可喜的成果。国内正
10、交法的应用已有超过一万个自变量的例子。据粗略估计，仅正交试验设计的应用成果目前已超过十万项，经济效益在50亿元以上。但是与与开展这一工作最发达的国家相比，与我国应达到的应用规模相比，还有较大的差距。试验设计的现代发展稳健设计实际应用在我国才刚刚开始。因此，大力推广应用试验设计技术，对于促进我国科研、生产和管理等各项事业迅速而健康的发展，不仅具有普遍的实际意义，也具有一定的迫切性。1.3 本文主要内容 正交试验设计是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，是一种高效率、快速、经济的实验设计方法
11、。设计简单的2水平多因素正交表，资料中有的可以直接借用，没有的可以根据正交表设计原理自己构造。 然后进行表头设计，根据制表编制试验方案，严格按照试验方案进行试验。最后编写简单的MALTAB程序对正交表进行数据处理。 实验数据的综合分析和统计分析。1）综合分析： 每因素的最优水平及各因素的最优组合。 各因素对目标函数影响的大小顺序。 最优水平组合条件下目标函数估计值。2）统计分析： 因素效应值 试验误差 各因素对目标函数影响是否显著，利用实验值估计出的目标函数值的可靠性和估计给定水平组合条件下的目标函数的大概取值范围。 正交试验设计是实现特征选择的一种简单又快捷的方法。本文对正交试验设计的基本原
12、理、方法和步骤以及数据的处理进行简单的分析与研究，并在实践中解决实际问题。 2 正交实验设计的原理2.1 正交法常用概念 正交试验设计法，它以概率论数理统计，专业技术知识和实践经验为基础，充分利用标准化的正交表来安排试验方案。并对结果进行分析，来减少实验次数，缩短试验周期。若一个实验设计满足如下两条： 每因素的各水平在总实验中出现的次数相同； 每两个因素的各水平组合在总实验中出现的次数也相同。则称该设计为正交设计。通常上述条件 称为均衡搭配原则。正交法常用的概念： 1）指标。.正交设计中，根据试验目的而选定来考察或衡量试验结果好坏的特性值。指标和试验目的是相对应的。例如，试验目的是提高情感识别
13、率，则识别率就是试验要考查的指标。 2）因素。是实验中考查对试验指标可能有影响的原因或要素。通常用大写字母A,B,C等来表示。一个大写字母代表一个因素。还需要指出的是，试验设计中，因素与试验指标的关系虽然类似数学中的自变量与因变量之间的关系，但并非确定的函数关系，而是相关关系。因此，试验指标的处理必须运用数理统计的原理和方法。 3）水平。试验中选定的因素所处的状态和条件的不同可能引起试验指标的变化，因素的这些状态和条件称为水平。通常用“1”“2”“3”表示。同理一个因素也可分为4水平，5水平或者更多水平，以此类推。4）交互作用。 交互作用是指因素间的联合搭配对试验指标的影响作用。事实上，因素之
14、间总是存在着或大或小的交互作用，它反映了因素之间互相促进或互相抑制的作用，这是客观存在的普遍现象。2.2正交法2.2.1 正交表 正交法的基本工具是正交表。它是一种依据数理统计原理而制定的具有某种数字的标性质准化表格。正交表符号为：，其中字母L表示正交表，n表示试验次数，m为因素水平数，k为试验因素数。以基本的为例： 纵列数 （3个纵列，能安排3个因素） 因素水平数（本表为2水平） 横行数（4个横行，每行为一个试验方案） 正交表代号（Latin square）表2-1 正交表表2-2 表 1234111112122231333421235223162312731328321393221 表2-1是一个3列4行的矩阵，每一个因素
