完全一致の検索

信号の"数値的に厳密な" 一致を検索する場合は、strfindを使用して一致を実行することができます。

たとえば，のデータベクトルがあり，

data = [1 4 3 2 55 2 3 1 5 2 55 2 3 1 6 4 2 55 2 3 1 6 4 2];

次の信号の場所を検索する場合

signal = [55 2 3 1];

信号とデータが数値的に厳密である限り、strfindを使用して、データ内の信号が存在する場所の開始インデックスを見つけることができます。

iStart = strfind(data,signal)

iStart =1×35 11 18

最も一致度の高い信号の検索

strfindは、"数値的に厳密な" 一致に適しています。ただしこの方法は、信号内の量子化ノイズまたはその他のアーチファクトによりエラーが発生する可能性がある場合には失敗します。

たとえば、次の正弦波があるとします。

data = sin(2*pi*(0:25)/16);

次の信号の位置を検索する場合

signal = cos(2*pi*(0:10)/16);

strfind5番目番目でするデータ内のを见つけることができませ。。

iStart = strfind(data,signal)

iStart = []

丸め誤差により、すべての値が数値的に等しいとは限らないため、strfindはデータ内の信号を見つけることができません。これを確認するには、一致領域で信号からデータを減算します。

数据（5:15） - 信号

ans =1×1110-15× 0 0 0 0.0555 0.0612 0.0555 0 0.2220 0 0.2220 0

1E-15のでの差が。。。

これを修正するには、findsignalを使用できます。これは、既定でデータ全体で信号をスイープし、各位置で信号とデータ間の二乗和を局所的に計算して最も低い和を求めます。

次のようにfindsignalを呼び出す，适一致所强调表示れた，信号ととデータのプロットプロットを生成するする

findsignal(data,signal)

しきい値未満で最も近い一致の検索

既定では、findsignalは常にデータ最も近いをます最二乘和のの范囲を指定しして，，复数の一致一致をを

data = sin(2*pi*(0:100)/16); signal = cos(2*pi*(0:10)/16); findsignal(data,signal,'MaxDistance',1e-14)

findsignalは近い順に一致を返します。

[iStart, iStop, distance] = findsignal(data,signal,'MaxDistance',1e-14); fprintf('iStart iStop total squared distance\n')

iStart iStop total squared distance

fprintf('%4i %5i %.7g\n'，[我开始;我停下;距离]）

53 63 0 69 79 0 85 95 0 5 15 1.776357e-15 21 31 1.776357e-15 37 47 1.776357e-15

変化するオフセットを使用した複素信号軌跡の検索

次の例は，関数findsignalを使用して、既知の軌跡をトレースする信号を検出します。ファイル "cursiveex.mat" には、紙に単語 "phosphorescence" を描いたときのペン先の ｘ と ｙ の位置の記録が含まれています。x,y データは、複素信号の実数部と虚数部としてそれぞれ符号化されます。

loadcursiveexplot(data) xlabel('real'）ylabel（“图像”)

テンプレート信号として、同じ筆者が文字 "p" をトレースしました。

情节（信号）标题（'信号'）xlabel（'real'）ylabel（“图像”)

findsignalを使用すると、データ内の最初の "p" を非常に簡単に見つけることができます。これは信号の値がデータの最初に非常に良く整列しているからです。

findsignal(data,signal)

ただし、2 番目の "p" には、findsignalによる識別を困難にする 2 つの特性があります。これには重要ながらも最初の文字から一定のオフセットがあり、文字の部分はテンプレート信号とは異なる速度で描かれています。

文字全体に一致することに关心がある场合はウィンドウ处理处理さされれれたた局所的的な平均平均をを信号信号とデータデータ要素のの両方両方両方からできできできでき

が描か际の速度の违いのを軽减する検索検索をを実行実行するするする际际际にに信号ををををををを通通通通

findsignal(data,signal,'TimeAlignment','dtw',...'Normalization','center',...'NormalizationLength',600,...'MaxNumSegments',2)

時間について引き伸ばされたパワー信号の検索

次の例は，findsignalを使用して、フレーズ内で発声された単語の位置を見つける方法を示します。

以下のファイルには、次のようなフレーズのオーディオの録音が含まれています。同じ話者による "Accelerating the pace of engineering and science" と "engineering" というフレーズです。

load口号Soundsc（短语，fs）Soundsc（hotword，fs）

同じ話者でも、文やフレーズで発声された個々の単語の発音が異なることはよくあります。この例では、話者は "engineering" を 2 つの異なる方法で発音しています。話者はフレーズ内でこの単語をおよそ 0.5 秒かけて発音し、2 番目の音節 ("en-GIN-eer-ing") にアクセントを置いています。同じ話者が単語を個別に発音した場合には、0.75 秒かかっており、3 番目の音節 ("en-gin-EER-ing") にアクセントを置いています。

こうした局所的なばらつきを時間とボリュームの両方で補正するため、スペクトログラムを使用して、時間と共に進展するスペクトルのパワー分布をレポートすることができます。

はじめに、スペクトログラムを非常に粗い周波数分解能と共に使用します。これは、口腔と鼻腔の広帯域の共鳴音をそのままにして、声道の狭い帯域の声門パルスを意図的にぼかすことで行われます。これにより、単語の発声された母音に固定できます。子音 (特に破裂音と摩擦音) は、スペクトログラムを使用して識別するのは非常に困難です。次のコードは、スペクトログラムを計算します。

Nwindow = 64; Nstride = 8; Beta = 64; Noverlap = Nwindow - Nstride; [~,~,~,PxxPhrase] = spectrogram(phrase, kaiser(Nwindow,Beta), Noverlap); [~,~,~,PxxHotWord] = spectrogram(hotword, kaiser(Nwindow,Beta), Noverlap);

これでフレーズと検索語のスペクトログラムが入手できたので、動的タイム ワーピングを使用して単語の長さにおける局所的なばらつきを説明することができます。同様に、パワー正規化を対称カルバック・ライブラー距離と併用して、パワー内のばらつきを説明することができます。

[istart,istop] = findsignal(PxxPhrase, PxxHotWord,...'Normalization','power','TimeAlignment','dtw','Metric',“ symmkl')

istart = 1144

istop = 1575

識別された単語をプロットして再生します。

findsignal(PxxPhrase, PxxHotWord,'Normalization','power',...'TimeAlignment','dtw','Metric',“ symmkl')

Soundsc（短语（nstride*istart-nwindow/2：nstride*istop+nwindow/2），fs）