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?? err均值系數5.m

?? 各種SVM分類算法
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clear all
 for i=1:20
   fname=sprintf('D:\\樣本\\speech with music\\%d.wav',i);
   x=wavread(fname);
   x=x(:,1);
   [c,l]=wavedec(x,3,'db4');
   ca=appcoef(c,l,'db4',3);%近似系數
   x=ca;
   enframex=enframe(x,128,64);%對信號x分幀處理,每幀有128個采樣點,相鄰幀之間有50%的疊加率
   [row,col]=size(enframex);%返回行,列,每一行代表一幀,每一列表示1到128個采樣點
   A=abs(enframex).^2;
   energy=zeros(row,1);
   for j=1:row
     energy(j)=sum(A(j,:));
   end
   for j=1:row
     s(j)=0;
     s(j)=s(j)+energy(j).*log10(energy(j));
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   Err=-s;
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  swmErrzhuzhi


clear
for i=1:20
   fname=sprintf('D:\\樣本\\speech\\%d.wav',i);
   x=wavread(fname);
   x=x(:,1);
   [c,l]=wavedec(x,3,'db4');
   ca=appcoef(c,l,'db4',3);%近似系數
   x=ca;
   enframex=enframe(x,128,64);%對信號x分幀處理,每幀有128個采樣點,相鄰幀之間有50%的疊加率
   [row,col]=size(enframex);%返回行,列,每一行代表一幀,每一列表示1到128個采樣點
   A=abs(enframex).^2;
   energy=zeros(row,1);
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   for j=1:row
     s(j)=0;
     s(j)=s(j)+energy(j).*log10(energy(j));
   end
   Err=-s;
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speechErrzhuzhi


clear
for i=1:20
   fname=sprintf('D:\\樣本\\music\\%d.wav',i);
   x=wavread(fname);
   x=x(:,1);
   [c,l]=wavedec(x,3,'db4');
   ca=appcoef(c,l,'db4',3);%近似系數
   x=ca;
   enframex=enframe(x,128,64);%對信號x分幀處理,每幀有128個采樣點,相鄰幀之間有50%的疊加率
   [row,col]=size(enframex);%返回行,列,每一行代表一幀,每一列表示1到128個采樣點
   A=abs(enframex).^2;
   energy=zeros(row,1);
   for j=1:row
     energy(j)=sum(A(j,:));
   end
   for j=1:row
     s(j)=0;
     s(j)=s(j)+energy(j).*log10(energy(j));
   end
   Err=-s;
  musicErrzhuzhi(i,1)=mean(Err);
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musicErrzhuzhi

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