1、“.....而求出如下所示的美尔倒谱系数式中表示倒谱系数，表示美尔倒谱系数，为迭代次数，为倒谱阶数，般。迭代时从大到取值，最后求得的美尔倒谱系数放在里。当抽样频率分别为时，取,这样可以近似于美尔尺度。在本文中其代码为对于阶数为，要特殊处理桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页其他情况采用下列算法得倒谱倒谱距离的检测算法步骤在倒谱距离检测的算法中，首先需计算出的每帧的系数噪声倒谱系数估计值等，然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估计值通过公式计算出倒谱值，然后才能对语音信号进行端点检测，其检测算法思路如下预处理。对采样信号进行预加重处理,然后分帧加窗,帧长取个采样点,帧移对每帧信号加点窗。估计噪声倒谱系数和倒谱距离。数取，抽样信号起始帧是背景噪声，利用这帧的前帧倒谱系数的统计平均值作为背景嗓声倒谱系数的估计值用向量表示。时采用式计算这帧的后帧倒谱距离平均值作为背景噪声倒谱距离的估计值，其中表示当前帧的倒谱系数，为对应于的倒谱系数。逐帧计算值......”。

2、“.....然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估值通过式计算倒谱距离。确定判决门限。采用类似于短时能里检测法的动态门限判决准则，设定两个门限和,式中为噪声倒谱距离估值，分别为两个门限的乘系数，且，以保证，这里取，。根据各帧的值进行端点检测。如果当前帧的值大于，则记录该帧位置为，然后继续计算后面各帧的值，若在该帧之后若干帧以内,有连续三帧的值都大于，则认为为语音的起点，否则继续搜索。终点的检测可类比起点的检测得到。根据倒谱距离的计算公式，文中计算倒谱距离主要代码如下,计算倒谱距离桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页本文在进行端点检测之前，先对语音信号进行预处理即对其分帧加窗，在本文中帧长为，帧移为，汉明窗。然后计算出背景噪声倒谱系数的估计值系数逐帧计算倒谱系数，最后根据倒谱距离计算出倒谱值,然后设置两个门限和，再根据个帧的倒谱值进行端点检测。其中为比较低的门限，其数值比较小，对信号的变化比较敏感，很容易就会超过。是比较高的门限，数值比较大，信号必须达到定的强度，该门限才可能被超过。低们限被超过未必就是语音信号的开始，有可能是时间很短的噪声引起的......”。

3、“.....整个语音信号的端点检测可以分为四段静音过度段语音段结束。程序中使用个变量来表示当前所处的状态。在静音段，如果倒谱值超越了低门限，就应该开始标记起始点，进入过渡段,并更新当前状态。在过渡段中，由于参数的数值比较小，不能确信是否处于真正的语音段，若在那帧之后若干帧以内，连续几帧都大于，就可以确信进入语音段落。若倒谱值连续大于则保持在语音段。若倒谱值回落到以下，而且总的记时长度小于最短时间门限，则认为这是段噪音，继续扫描以后的语音数据，否则就标记为结束端点，并返回。基于倒谱语音端点检测实验分析倒谱能很好表示语音的特征，因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量，在噪声环境下短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段，因此采用倒谱系数来作为端点检测的参数。倒谱特征的语音端点检测方法与双门限算法类似，其中红色竖线表示语音起点线，绿色竖线表示终点线，其检测波形如下图所示图原始语音信号倒谱法语音端点检测波形图桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页图下谱法语音端点检测波形图图下倒谱法语音端点检测波形图上图为较纯净的原始语音信号采用倒谱法进行语音端点测检的仿真图......”。

4、“.....从图中还可以看出在语音部分倒谱值较大，而在静音段倒谱值很小，所以可以用这个特性来区分语音段和非语音段。从上图中可以看出在高信噪比时倒谱语音端点检测算法检测效果与较纯净的原始语音信号检测结果差不多，都能很好的检测出各语音段的起止点。上图为低信噪比条件下倒谱法语音端点检测的仿真图，从图中检测结果可以看出信噪比时该算法根本无法检测出语音信号的起始点和终止点。从以上仿真图可以看出基于倒谱特征语音端点检测在较纯净的语音信号和高信噪比条件下其端点检测结果很好，而在低信噪比条件下完全没有检测出语音的端点。由此可见这种方法在较纯语音信号和高信噪比时，能十分有效的检测出语音信号的端点，但是随着信噪比的下降，其检测结果率明显变差，特别是在噪声很大时，完全不能检测出语音端点，说明在大噪声环境下不适合用该方法进行语音端点检测。基于谱熵的语音端点检测传统的语音端点检测算法，如基于短时能量以及短时过零率的检测方法，虽然计算桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页简便，但是在低信噪比的情况下，该算法的检测效果就会很差，基于模式识别的方法准确性较好，但是相对来说计算量大......”。

5、“.....很难应用于语音信号处理系统当中去。为了解决语音信号能量小易被淹没以及避免大量运算，本章介绍种基于语音熵的语音端点检测算法。谱熵定义所谓熵就是表示信息的有序程度。在信息论中，熵描述了随机事件结局的不确定性，即个信息源发出的信号以信息熵来作为信息选择和不确定性的度量，是由引用到信息理论中来的。年，首次提出基于熵的语音端点检测方法，在实验中发现语音的熵和噪声的熵存在较大的差异，谱熵这特征具有定的可选性，它体现了语音和噪声在整个信号段中的分布概率。谱熵的计算方法如下首先通过快速傅立叶变换得到每帧信号的频谱，其中每个频谱向量的系数表明了该帧信号在该频率点的大小分布。然后计算每个频谱分量在每帧总能量中所占的比例，将其作为信号能量集中在频率点的概率，其概率密度函数定义为式中是的能量，是相应的概率密度，是中频率成分的所有点数。由于语音信双门限端点检测算法和倒谱端点检测算法好。第四章总结与展望语音信号端点检测是语音信号处理中非常重要的项预处理技术，因此是语音信号处理中不可缺少的步。本文主要围绕端点检测方法进行研究，具体所做的工作主要有以下几个方面介绍了语音信号处理中的些基础处理知识......”。

6、“.....使得整个系统硬件过于繁杂。这些问题都是需要进步研究改进的。致谢本次毕业设计是在我的指导老师李海波老师的悉心指导下完成的，当我在设计原理和硬件的运用上遇到困难时，她总会不厌其烦的为我解答，在元器件的选择上，李老师也给予了很大的帮助。另外还要感谢和我起参加设计的同学们和老师，谢谢你们直以来的关心和关怀，特别感谢李伟同学，在的运用上给予了我很多指导。在此还要感谢陪我走过大学年的所有同学，你们给了我很多美好的回忆，谢谢你们。最后，再次感谢在此次毕业设计中给予我帮助的人。参考文献毕业设计加热炉参数检测和炉温控制系统设计袁宏斌，刘斐，牛双国等西门子应用教程北京机械工业出版社，刘华波西门子编程及应用案例精选北京机械工业出版社，热电阻测温电路调试体会李方园西门子从入门到实践北京电子工业出版，陈忠平，周少华，侯玉宝，李锐敏西门子系列自学手册北京人民邮电出版社，向晓汉等西门子高级应用实例精讲北京机械工业出版社，可编程控制器系统手册西门子公司,严盈富西门子入门北京人民邮电出版社，张扬，蔡春伟，孙建明原理与应用系统设计北京机械工业出版社，田淑珍原理及应用北京机械工业出版社，吴志敏......”。

7、“.....庄其仁,吴志华基于的参数自整定方法控制与检测,龚仲华应用技术通用篇北京人民邮电出版社，使用手册威纶公司高鸿斌，孔美静，赫孟合西门子与工业控制网络应用北京电子工业出版社，附录置界面依次放个位切换开关运行，手动其中参数如下表表开关参数配置表开关读取地址输出地址属性开关类型运行切换开关手动切换开关切换到图形页,选中使用位图复选框,并按下位图库按钮图开关元件位状态图形选择界面这时将弹出位图库对话框在图库中选择所需要的图标，如下图图位图库然后将返回到图形选择对话框,按下确定在屏幕上按下鼠标左键,把元件放置如下所示图开关放置后的触摸屏图功能元件和文本文件的放置和切换开关元件的放置样,其对应的属性如下表表文本元件和功能元件配置表文本文件后显示元件元件读取地址字数显示数值数值显示元件单精度浮点数值显示元件单精度浮点数值显示元件单精度浮点当前温度数值显示元件单精度浮点设定温度数值输入元件单精度浮点灯泡电压数值输入元件单精度浮点功能键元件的功能属性是切换窗口切换的窗口的编号为。最后触摸屏窗口显示应如下图触摸屏窗口显示图新建窗口以显示温度变化速度曲线......”。

8、“.....而计算机的通信端口是端口，所以连接的时候要使用变送电缆。当硬件连接完毕后在软件上设置通信，单击通信，设置借口，然后双击刷新，完成后确定即可第二步下载程序，单击工具栏中的下载按钮即可第三步实施监控和调试，单击工具栏的监控，此时计算机中显示的运行状态，显示屏幕上被点亮的原件表示接通状态。程序中设定值的变量存储器是，可以对其进行状态强制更新，此时输出的控制值也应该改变以减小设定值和当前值的差值，输出的温度值也会随之改变。基于系列触摸屏的监控软如技大学毕业设计论文第页共页当时采用下述算法美尔倒谱系数将倒谱系数按符合人耳听觉特性的美尔尺度进行非线性变换，而求出如下所示的美尔倒谱系数式中表示倒谱系数，表示美尔倒谱系数，为迭代次数，为倒谱阶数，般。迭代时从大到取值，最后求得的美尔倒谱系数放在里。当抽样频率分别为时，取,这样可以近似于美尔尺度。在本文中其代码为对于阶数为，要特殊处理桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页其他情况采用下列算法得倒谱倒谱距离的检测算法步骤在倒谱距离检测的算法中......”。

9、“.....然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估计值通过公式计算出倒谱值，然后才能对语音信号进行端点检测，其检测算法思路如下预处理。对采样信号进行预加重处理,然后分帧加窗,帧长取个采样点,帧移对每帧信号加点窗。估计噪声倒谱系数和倒谱距离。数取，抽样信号起始帧是背景噪声，利用这帧的前帧倒谱系数的统计平均值作为背景嗓声倒谱系数的估计值用向量表示。时采用式计算这帧的后帧倒谱距离平均值作为背景噪声倒谱距离的估计值，其中表示当前帧的倒谱系数，为对应于的倒谱系数。逐帧计算值。逐帧计算倒谱系数,然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估值通过式计算倒谱距离。确定判决门限。采用类似于短时能里检测法的动态门限判决准则，设定两个门限和,式中为噪声倒谱距离估值，分别为两个门限的乘系数，且，以保证，这里取，。根据各帧的值进行端点检测。如果当前帧的值大于，则记录该帧位置为，然后继续计算后面各帧的值，若在该帧之后若干帧以内,有连续三帧的值都大于，则认为为语音的起点，否则继续搜索。终点的检测可类比起点的检测得到。根据倒谱距离的计算公式，文中计算倒谱距离主要代码如下......”。