本文介绍了如何使用MFCC和Mel频率倒谱系数进行垃圾分类，通过Matlab代码示例展示了信号处理和机器学习在环保领域的实践，利用声音信号特征提取实现垃圾类型区分。
基于MFCC和Mel频率倒谱系数的垃圾分类算法实现（附带Matlab代码）
垃圾分类是一项重要的环境保护任务，可以帮助我们有效地处理和管理垃圾。近年来，利用机器学习和信号处理技术来实现垃圾分类的研究也越来越多。在本文中，我们将介绍如何使用MFCC（Mel频率倒谱系数）和Mel频率滤波器组来实现垃圾分类，并提供相应的Matlab代码。
MFCC是一种常用的语音信号处理技术，它能够提取语音信号中的关键特征。而Mel频率倒谱系数是MFCC的一部分，它通过将频谱上的能量值转换为梅尔刻度来描述频率信息。在垃圾分类中，我们可以将MFCC和Mel频率倒谱系数应用于声音信号的特征提取，以帮助我们区分不同类型的垃圾。
下面是使用Matlab实现基于MFCC和Mel频率倒谱系数的垃圾分类算法的示例代码：
% 设定参数
fs = 44100; % 采样率
frameSize = 10
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