我也有一些代码阻止使用并行计算处理 xcorr 命令。我想测试具有较低 S/N 的数据的互相关性有多强。
唯一的问题是我不太清楚如何应用它。我有一个带有动物叫声的音频文件。它主要是间歇性呼叫的噪音。所有呼叫都有不同的 S/N。如果您查看动物呼叫的短期傅立叶变换频谱图，您会看到一个具有不同强度分布的斑点。
我想降低这些调用的 S/N，以便强度分布的形状仍然相同，只是它们的强度更小。
为了成功降低音频的 S/N，我假设我也不想更改背景噪声值，因此只有呼叫本身的幅度降低，而不是噪声。
我不太清楚我该如何编程，请问我可以得到一些帮助吗？
【问题讨论】：
标签： matlab audio signals signal-processing noise
我认为您可以放心地为整个样本添加额外的噪声，这在测试稳健性时很常见：如果您的原始样本有 50 个单位**的信号和 50 个单位的噪声（SNR 为 50/50），那么添加假设 100 个单位的噪声将导致 SNR 或 50/150，后者更低。
**讨论什么构成一个单位 - 功率与电压、dBs 或其他什么，这只是为了举例。
如果您添加的噪声类型很重要，那么也许您可以从没有样本的部分中复制一些 - 在创建测试用例时手动执行此操作通常足够有效。或者rand 会给你随机数，rng 会让你控制分布。
另一种方法可能是将压缩函数应用于光谱仪，然后应用逆变换将其带回时域。谨防使用修改后的训练数据版本来测试算法，如果您有足够的数据，最好保留一些用于测试。
【讨论】：
norm 和var 的两种方法，matlab 的snr 也提供了各种方法 - 请参阅doc snr 以获取列表。在链接的文章中，他们链接到另一个关于其中一些方法的文章，这也值得一读。
要使用声音文件编辑器（加上一个充满所需分布和类型的噪声的文件）来做到这一点，首先调低原始文件的电平，直到信号达到所需的较低电平，然后混入噪声文件以将噪声恢复到原始水平（通过设置适当的混音器参数）。所得混合物的 S/N 较低。
【讨论】：