xen下安装虚拟操作系统fedora5.0

本文介绍如何在VMware虚拟机中添加虚拟硬盘,并详细说明了使用fdisk进行分区、mkfs进行格式化以及mount命令挂载分区的方法。此外还涉及了Xen虚拟操作系统的安装与配置。

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  1.  
    1. Vmware 虚拟的系统中加入一块虚拟硬盘:

      1. 打开Vmware 设置Hard Disk 点击下方的Add 添加一个虚拟硬盘;

      2. 进入系统,新硬盘为sdb ,格式化并挂载它

#fdisk /dev/sdb

进入 fdisk 模式:

Command (m for help):p  // 查看新硬盘的分区

Command (m for help):n  // 创建新分区可以用 m 命令来看 fdisk 命令的内部命令; n 命令创建一个新分区; d 命令删除一个存在的分区; p 命令显示分区列表; t 命令修改分区的类型 ID 号; l 命令显示分区 ID 号的列表; a 命令指定启动分区; w 命令是将对分区表的修改存盘让它发生作用。 

Command action

   e   extended   // 输入 e 为创建扩展分区

   p   primary partition (1-4)   // 输入 p 为创建主分区,这里我们选择 p

Partion number(1-4) 1  // 第一个扩展分区,按你需求可以最多分 4 个主分区

First Cylinder(1-1014,default 1):  1  // 第一个主分区起始的磁盘块数

Last cylindet or +siza or +sizeM or +sizeK: +1024MB  // 可以是以 MB 为单位的数字或者以

磁盘块数,这里我们输入 +1024MB 表示分区大小为 1G

这样我们就创建完一个分区,如果要创建更多分区可以照上面的步骤继续创建。
创建完后用w 保存分区。

Command (m for help): w

The partition table has been altered!

Calling ioctl() to re-read partition table.

Syncing disks.

这样就分区完,我们还要进行格式化

#mkfs -t ext3 -c /dev/sdb1  // 如果有多个分区,则分区修改为 sdb2 这样

格式化完后我们需要进行挂载分区,

#mkdir /mnt/tmp // 创建 /tmp 目录,我们将把新的分区挂到 tmp

#mount /dev/sdb1 /mnt/tmp // /dev/sdb1 挂载到 /tmp

  1.  
    1.  
      1. 安装虚拟操作系统,参见《Xen 初学者指南》第六、七章;

      2. 按照相应配置文件启动虚拟操作系统:xm create -c /opt/fedora5vm/fc5vm.cfg 。发现出现找不到Device0vif )的问题,也说hotplug 有问题。修改fc5vm.cfg ,注释掉vif=[‘’]dhcp=”dhcp” ,修改disk = ['phy:sdb1,sda1,w', 'phy:sda5,sda2,w']

      3. 重新启动虚拟操作系统,显示建议安装xen friendly 库,continuing 一个非常长的过程……

      4. 在配置文件中加入这一行:extra = 'xencons=tty' ,重新启动,ok 啦,root 登录。

      5. 在虚拟操作系统上安装桌面访问及远程访问:

        1. 我们要把被虚拟的操作系统看作是一台独立的计算机。计算机与计算机之间通过什么来访问?ssh 或者vnc 。所以我们要在操作系统上安装vncserversshd

          1. Fedora 系统:yum install vnc

          2. Debian 系统:apt-get install vncserver

          3. 当然客户端也要装vncview 才行。

        2. 连接sshd 服务器:

          1. ssh 用户名@ip

在MATLAB中处理音频文件并进行特征提取和重构的过程通常涉及以下几个步骤: 1. **读取音频文件**:首先使用`audioread`函数从文件中加载音频数据,它返回一个包含时间序列信号的向量和采样率。 ```matlab [signal, Fs] = audioread('your_audio_file.wav'); % 替换 'your_audio_file.wav' 为实际文件名 ``` 2. **预处理与分帧**:对信号进行预加重、滤波等操作,并将其划分为固定长度的小片段(帧),这通常是通过`buffer`函数完成的。 ```matlab frame_length = 1024; % 帧大小,可以根据需要调整 overlap = 500; % 重叠部分,一般大于0防止信息丢失 frames = buffer(signal, frame_length, overlap); ``` 3. **特征提取**:选择适当的特征提取技术,比如MFCC(梅尔频率倒谱系数)、PLP(感知线性预测)或其他频域或时频分析方法。使用`spectrogram`或`melSpectrogram`可以获取到Mel频率倒谱图。 ```matlab [S, F, T] = melSpectrogram(frames, [], [], Fs, 'Window', 'hann'); ``` 4. **特征处理**:对提取出的特征进行归一化、降维或进一步分析(如PCA或LDA),以便于后续的模型训练。 5. **模型学习与合成**:如果已经有了模型(例如神经网络),可以使用这些特征作为输入训练生成新的声音。如果没有,可以使用现成的声码器(如 Griffin-Lim 算法)或GANs来尝试重建语音。 ```matlab reconstructed_signal = griffinlim(S); % 使用Griffin-Lim算法进行逆变换 ``` 6. **保存或播放**:最后,你可以将重构后的信号写回一个新的音频文件,或者直接通过音频播放器播放。 ```matlab reconstructed_audio = resample(reconstructed_signal, Fs, Fs_new); % 根据需要调整新采样率 audiowrite('reconstructed_audio.wav', reconstructed_audio, Fs_new); % 写入新文件 ```
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