数据压缩作业第一周：清浊音时频特性分析与RGB文件熵计算

一、使用audacity分析浊音、清音、爆破音的时频特性

1.a

频谱图：

 时域波形：

浊音的时域波形具有周期性，频谱具有较明显的共振峰，频谱能量分布较均匀。

2.清音s

频谱图：

 时域波形：

 清音的时域波形几乎没有起伏，无周期性变化，

频谱无明显共振峰，低频部分能量较高，随后逐渐减小。

3.爆破音p

频谱图：

 时域波形：

 爆破音的时域波形有短暂的明显起伏，而后归于平稳，

频谱图低频部分能量均匀，随后逐渐减小。

二、RGB文件熵计算

test文件分辨率为256*256，数据格式为每个像素占用3字节。

RGB文件为三通道，按照BGRBGRBGR……排列而成。

代码如下：

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
using namespace std;

int main()
{
	//原图宽高
	int height = 256;
	int width = 256;
	
	unsigned char* Y_in;
	unsigned char* R_in;
	unsigned char* G_in;
	unsigned char* B_in;

	//装入原图和rgb通道数据
	Y_in = new unsigned char[256 * 256 * 3];
	R_in = new unsigned char[256 * 256];
	G_in = new unsigned char[256 * 256];
	B_in = new unsigned char[256 * 256];

	FILE* fp;
	fopen_s(&fp, "D:\\大三\\数据压缩\\第一周作业\\test.rgb", "rb");

	fread(Y_in, sizeof(unsigned char), 256 * 256 * 3, fp);

	//概率
	double pro_R[256] = { 0 };
	double pro_G[256] = { 0 };
	double pro_B[256] = { 0 };

	//熵
	double HR = 0;
	double HG = 0;
	double HB = 0;

	int i, j;
	//数组存储rgb
	for (i = 0, j = 0; i < 256 * 256 * 3; i = i + 3, j++)
	{
		B_in[j] = *(Y_in + i);
		G_in[j] = *(Y_in + i + 1);
		R_in[j] = *(Y_in + i + 2);
	}
	//分别统计次数
	for (i = 0; i < 256; i++)
	{
		for (j = 0; j < height * width; j++)
		{
			if (R_in[j] == i)
				pro_R[i]++;
			if (G_in[j] == i)
				pro_G[i]++;
			if (B_in[j] == i)
				pro_B[i]++;
		}
	}
	//计算概率
	for (i = 0; i < 256; i++)
	{
		pro_R[i] = pro_R[i] / double(height * width);
		pro_G[i] = pro_G[i] / double(height * width);
		pro_B[i] = pro_B[i] / double(height * width);
	}
	//计算熵
	for (i = 0; i < 256; i++)
	{
		if (pro_R[i] != 0)
			HR += -pro_R[i] * log2(pro_R[i]);
		if (pro_G[i] != 0)
			HG += -pro_G[i] * log2(pro_G[i]);
		if (pro_B[i] != 0)
			HB += -pro_B[i] * log2(pro_B[i]);
	}
	//输出
	cout << "H(R)=" << HR << endl;
	cout << "H(G)=" << HG << endl;
	cout << "H(B)=" << HB << endl;
}

输出结果为：