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测定データ内の信号の検出
データを诚信し，それが测定済みのよりストリームに必要必要あるとしを知るノイズ破损ているいるますもも。
卓上で回転するリングの录音データをワークスペースに読み込みます0.1秒分のフラグメントを切り取り，聴いてみましょう。
加载（全文件（MatlaBroot，'例子'那'信号'那'ring.mat'））时间= 0：1 / FS :(长度（y）-1）/ fs;m = min（y）;m = max（y）;full_sig = double（y）;timea = 7;timeb = 8;Snip = Timea * FS：TimeB * FS;片段= full_sig（snip）;％听到，键入soundsc（片段，fs）
信号とてます。
图（时间，full_sig，[timea timeb; timea timeb]，[m; m m]，'r--'）Xlabel（'时间（s）'）ylabel（'干净的'）轴紧的
绘图（Snip / FS，片段）XLabel（'时间（s）'）ylabel（'干净的'） 标题（'分段'）轴紧的
完全完全信号およびフラグメントの相相をし，プロットプロットます。
[Xcorr，LAG] = XcorR（full_sig，片段）;绘图（LAGS / FS，XCORR）网格XLABEL（'滞后（s）'）ylabel（'干净的'）轴紧的
相互相关が最大大に遅れは，各信号の开始の间の时空
[〜，i] = max（abs（xcorr））;maxt = lags（i）;试验=南（大小（全_sig））;试验（maxt + 1：maxt +长度（片段））=片段;绘制（时间，full_sig，time，试用）xlabel（'时间（s）'）ylabel（'干净的'）轴紧的
手顺，ノイズを信号。
noiseamp = 0.2 * max（abs（碎片））;片段=片段+ noiseamp * randn（尺寸（片段））;full_sig = full_sig + noiseamp * randn（size（full_sig））;％听到，键入soundsc（片段，fs）图（时间，full_sig，[timea timeb; timea timeb]，[m; m m]，'r--'）Xlabel（'时间（s）'）ylabel（'嘈杂'）轴紧的
ノイズレベルが高い场合でも，次の手顺により欠损フラグメントが検出されます。
[Xcorr，LAG] = XcorR（full_sig，片段）;绘图（LAGS / FS，XCORR）网格XLABEL（'滞后（s）'）ylabel（'嘈杂'）轴紧的
[〜，i] = max（abs（xcorr））;maxt = lags（i）;试验=南（大小（全_sig））;试验（maxt + 1：maxt +长度（片段））=片段;图绘图（时间，full_sig，time，试用）xlabel（'时间（s）'）ylabel（'嘈杂'）轴紧的
参考
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