麦克风阵列仿真的源代码

clc;clear all;close all;

set（0‘DefaultAxesFontName‘‘Times‘）;
set（0‘DefaultAxesFontSize‘10）;

%% load data to plot

dataVsFiltLenStr = ‘singleChannelEnhancementEvaluationVsFiltLen_20141216T120731.mat‘;
dataVsForgetNoiStr = ‘singleChannelEnhancementEvaluationVsForgetNoi_20141216T112900.mat‘;
dataVsForgetSigStr = ‘singleChannelEnhancementEvaluationVsForgetSig_20141216T112907.mat‘;
dataVsSnrStr = ‘singleChannelEnhancementEvaluationVsSnr_20141216T135825.mat‘;
dataVsTradeOffStr = ‘singleChannelEnhancementEvaluationVsTradeoff_20141216T113837.mat‘;
dataVsWinLenStr = ‘singleChannelEnhancementEvaluationVsWinLen_20141216T115430.mat‘;

%% plot results versus filter length
data = load（dataVsFiltLenStr）;

h2 = figure（2）;
h2.Position = [316 685 569 653];

h2s1 = subplot（211）;
plot（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.iSnrFbMean3））‘k--‘‘LineWidth‘1）;
hold on;
plot（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.oSnrMaxSnrFbMean3））‘bx-‘‘LineWidth‘1）;
plot（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.oSnrWienerFbMean3））‘r*-‘‘LineWidth‘1）;
plot（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.oSnrMinDisFbMean3）.‘）‘gs-‘‘LineWidth‘1）;
plot（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.oSnrMaxSnrFbMean3））‘b-‘‘LineWidth‘1）;
plot（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.oSnrMinDisFbMean3）.‘）‘g--‘‘LineWidth‘1）;
hold off;
grid on;

h2s1.XTick = data.nFiltGrid;

xlabel（‘Filter length‘）;
ylabel（‘Output SNR [dB]‘）;

legend（‘iSNR‘‘Max SNR‘‘Wiener‘‘Min Dis‘‘Location‘‘NorthWest‘）;

for ii = 1:length（data.nFiltGrid）
    tmp = 10*log10（mean（data.oSnrMinDisFbMean3））;
    hT = text（data.nFiltGrid（max（[2ii]））tmp（iimax（[2ii]））...
        [‘{it Q} = ‘num2str（data.nFiltGrid（ii））]...
        ‘FontName‘‘Times‘‘VerticalAlignment‘‘bottom‘...
        ‘HorizontalAlignment‘‘right‘）;
end

h2s2 = subplot（212）;
semilogy（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.dsdMaxSnrFbMean3））‘bx-‘‘LineWidth‘1）;
hold on;
semilogy（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.dsdWienerFbMean3））‘r*-‘‘LineWidth‘1）;
semilogy（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.dsdMinDisFbMean3）.‘）‘gs-‘‘LineWidth‘1）;
semilogy（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.dsdMaxSnrFbMean3））‘b-‘‘LineWidth‘1）;
semilogy（data.nFiltGrid10*log10（mean（data.dsdMinDisFbMean3）.‘）‘g--‘‘LineWidth‘1）;
hold off;
grid on;

h2s2.XTick = data.nFiltGrid;

xlabel（‘Filter length‘）;
ylabel（‘Signal reduction factor [dB]‘）;

legend（‘Max SNR‘‘Wiener‘‘Min Dis‘）;

for ii = 1:length（data.nFiltGrid）
    tmp = 10*log10（mean（data.dsdMinDisFbMean3））;
    hT = text（data.nFiltGrid（max（[2ii]））tmp（iimax（[2ii]））...
        [‘{it Q} = ‘num2str（data.nFiltGrid（ii））]...
        ‘FontName‘‘Times‘‘VerticalAlignment‘‘bottom‘...
        ‘HorizontalAlignment‘‘right‘）;
end

%% plot results versus noise forgetting factor
data = load（dataVsForgetNoiStr）;

h3 = figure（3）;
h3.Position = [316 685 569 653];
subplot（211）;
plot（data.forgetNoiGrid10*log10（mean（data.oSnrMaxSnrFbMean3））‘bx-‘‘LineWidth‘1）;
hol

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件        2784  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4singleChannelEnhancementEvaluationVsFiltLen.m
     文件        2516  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4singleChannelEnhancementEvaluationVsForgetNoi.m
     文件        2509  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4singleChannelEnhancementEvaluationVsForgetSig.m
     文件        2491  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4singleChannelEnhancementEvaluationVsSnr.m
     文件        2557  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4singleChannelEnhancementEvaluationVsTradeoff.m
     文件        2452  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4singleChannelEnhancementEvaluationVsWinLen.m
     文件       11256  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4stftEnhanceSignals.m
     文件        8397  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap4stftMeasurePerformance.m
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     文件        2606  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5multichannelEnhancementVSTimeDomainEvalVsForgetNoi.m
     文件        2607  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5multichannelEnhancementVSTimeDomainEvalVsForgetSig.m
     文件        2596  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5multichannelEnhancementVSTimeDomainEvalVsNSensors.m
     文件        2967  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5multichannelEnhancementVSTimeDomainEvalVsSnr.m
     文件        2266  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5multichannelEnhancementVSTimeDomainEvalVsTradeoffMu.m
     文件        2393  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5multichannelEnhancementVSTimeDomainEvalVsTradeoffRank.m
     文件        1935  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5multichannelEnhancementVSTimeDomainEvalVsWinLen.m
     文件        4636  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5postPlotBookMultChRoomSetupAndSignals.m
     文件        9276  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5postplotBookMultChTimeDom.m
     文件       31270  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5vsTimeDomEnhanceMultChanSignals.m
     文件        4960  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap5vsTimeDomMultichannelMeasurePerformance.m
     目录           0  2017-09-29 08:47  Audio Analysis Lab original codechap6
     文件        4117  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap6multichannelEnhancementEvaluationVsFiltLen.asv
     文件        2239  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap6multichannelEnhancementEvaluationVsFiltLen.m
     文件        2615  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap6multichannelEnhancementEvaluationVsForgetNoi.asv
     文件        2094  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap6multichannelEnhancementEvaluationVsForgetNoi.m
     文件        2094  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap6multichannelEnhancementEvaluationVsForgetSig.m
     文件        2089  2017-09-26 15:50  Audio Analysis Lab original codechap6multichannelEnhancementEvaluationVsSensors.m
............此处省略43个文件信息