matlab課程設(shè)計報告--基于matlab有噪聲語音信號處理

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文檔簡介

1、　　Matlab課程設(shè)計報告　　題目:基于MATLAB有噪聲語音信號處理　　系（院）：計算機與信息工程學院 　　專業(yè)：通信工程 　　班級：

2、 　　指導教師： 　　學年學期: 2011 ~ 2012 學年第 2 學期　　簡介：　　我們通信工程專業(yè)在實踐中經(jīng)常碰到需要對已接收信號進行處理的情況

3、，而濾波器設(shè)計在數(shù)字信號處理中占有極其重要的地位。本課題基于MATLAB有噪音語音信號處理的設(shè)計與實現(xiàn)，綜合運用數(shù)字信號處理的理論知識對加噪語音信號進行時域、頻域分析和濾波。通過理論推導得出相應結(jié)論，再利用MATLAB作為編程工具進行計算機實現(xiàn)。在設(shè)計實現(xiàn)的過程中，我們使用雙線性變換法設(shè)計IIR數(shù)字濾波器，對模擬加噪語音信號進行低通濾波、高通濾波及帶通濾波，并利用MATLAB作為輔助工具完成設(shè)計中的計算與圖形的繪制。

4、　　1 緒論：　　數(shù)字信號處理是利用計算機或?qū)Ｓ锰幚碓O(shè)備，以數(shù)值計算的方法對信號進行采集、抽樣、變換、綜合、估值與識別等加工處理，借以達到提取信息和便于應用的目的。數(shù)字濾波器, 是數(shù)字信號處理中及其重要的一部分。本課題采用IIR濾波器對加噪聲音信號進行處理。　　IIR濾波器采用遞歸型結(jié)構(gòu)，即結(jié)構(gòu)

5、上帶有反饋環(huán)路。IIR濾波器運算結(jié)構(gòu)通常由延時、乘以系數(shù)和相加等基本運算組成，可以組合成直接型、正準型、級聯(lián)型、并聯(lián)型四種結(jié)構(gòu)形式，都具有反饋回路。同時，IIR數(shù)字濾波器在設(shè)計上可以借助成熟的模擬濾波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和橢圓濾波器等，有現(xiàn)成的設(shè)計數(shù)據(jù)或圖表可查，在設(shè)計一個IIR數(shù)字濾波器時，我們根據(jù)指標先寫出模擬濾波器的公式，然后通過一定的變換，將模擬濾波器的公式轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器的公式。<p&g

6、t;　　2.原始語音信號采集與處理　　2.1語音信號的采集　　由于MATLAB只識別格式為.wav的聲音文件，我們利用PC機上的聲卡和WINDOWS操作系統(tǒng)進行數(shù)字信號的采集。啟動錄音機進行錄音，以文件名“Orisound”保存入原程序所屬的文件夾中?？梢钥吹?文件存儲器的后綴默認為.wav ,這是WINDOWS操作系統(tǒng)規(guī)定的聲音文件存的標準。</

7、p>　　程序流程圖：　　2.2語音信號的時頻分析　　利用MATLAB中的“wavread”命令來讀入（采集）語音信號，將它賦值給某一向量。再對其進行采樣，記住采樣頻率和采樣點數(shù)。　　對語音信號Orisound.wav進行采樣其程序如下：</p

8、>　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’); %把語音信號加載入MATLAB仿真軟件平臺中　　畫出語音信號的時域波形，再對語音信號進行頻譜分析。在本次設(shè)計中，我們利用fft函數(shù)對語音信號進行快速傅里葉變換，就可以得到信號的頻譜特性。程序如下：　　[y,fs,nbits]=wavread(‘Oris

9、ound’); %語音信號的采集　　sound(y,fs,nbits); %語音信號的播放　　n=length(y) ; 　　Y=fft(y,n); %快速傅里葉變換&l

10、t;b>　　figure;　　subplot(2,1,1);　　plot(y);　　title(‘原始信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 78000 80000 -1 1]

11、);　　grid;　　subplot(2,1,2);　　plot(abs(Y));　　title(‘原始信號頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　axis([ 0 150000

12、 0 4000]);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　2.3語音信號加噪與頻譜分析　　利用MATLAB中的隨機函數(shù)Randn（m,n）產(chǎn)生噪聲加入到語音信號中，模仿語音信號被污染，并對其頻譜分

13、析。主要程序如下：　　[y,fs,nbits]=wavread('OriSound');　　sound(y,fs,nbits); 　　n = length (y) ; 　　Noise=0.2*randn(n,2);

14、　　s=y+Noise;　　sound(s);　　figure;　　subplot(2,1,1);　　plot(s);

15、;　　title('加噪語音信號的時域波形','fontweight','bold');　　axis([ 78000 80000 -1 1]);　　grid;　　S=fft(s);

16、　　subplot(2,1,2);　　plot(abs(S));　　title('加噪語音信號的頻域波形','fontweight','bold');　　axis([ 0 150000 0 4000]);&

17、lt;b>　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　3設(shè)計數(shù)字濾波器　　3.1 數(shù)字濾波器設(shè)計的基本思路　　數(shù)字濾波器的實現(xiàn)有兩個關(guān)鍵步驟：一個從數(shù)字域到模擬域間的變換，這個

18、變換實現(xiàn)了數(shù)字濾波器技術(shù)指標到模擬濾波器技術(shù)指標的轉(zhuǎn)換，同樣也實現(xiàn)了模擬濾波器系統(tǒng)函數(shù)到數(shù)字濾波器系統(tǒng)函數(shù)的轉(zhuǎn)換；另一個是從模擬濾波器技術(shù)指標到滿足該指標的模擬濾波器的設(shè)計。　　3.2 模擬濾波器概述　　用模擬—數(shù)字變換法設(shè)計IIR數(shù)字濾波器，首先必須設(shè)計一個模擬濾波器，它有許多不同的類型，主要有以下兩種類型：

19、?。?）、巴特沃思（Botterworth簡寫B(tài)W）濾波器。BW濾波器是根據(jù)幅頻特性在通帶內(nèi)具有最拼圖特性而定義的濾波器，對一個N階低通濾波器來說，所謂最平坦特性就是模擬函數(shù)的前（2N-1）階導數(shù)在處都為零。BW濾波器的另一個特性是在通帶和阻帶內(nèi)的幅頻特性始終是頻率的單調(diào)下降函數(shù)，且其模擬函數(shù)隨階次N 的增大而更接近于理想低通濾波器。　?。?）、切比雪夫（Chbyshev簡寫為CB）濾波器。CB

20、低通濾波器的模擬函數(shù)由切比雪夫多項式定義，且在通帶內(nèi)的幅頻響應是波動的，在阻帶則單調(diào)變化。　　3.3設(shè)計IIR濾波器　　目前IIR數(shù)字濾波器設(shè)計的最通用的方法是借助于模擬濾波器的設(shè)計方法。模擬濾波器設(shè)計已經(jīng)有了一套相當成熟的方法，它不但有完整的設(shè)計公式，而且還有較為完整的圖表供查詢，因此，充分利用這些已有的資源將會給數(shù)字濾波器的設(shè)計帶來很大方便。IIR數(shù)

21、字濾波器的設(shè)計步驟是：　?。?）、按一定規(guī)則將給出的數(shù)字濾波器的技術(shù)指標轉(zhuǎn)換為模擬低通濾波器的技術(shù)指標；　?。?）、根據(jù)轉(zhuǎn)換后的技術(shù)指標設(shè)計模擬低通濾波器；　?。?）、再按一定規(guī)則將G(s)轉(zhuǎn)換成H(z)。　　若設(shè)計的數(shù)字濾波器是低通的，那么上述設(shè)計工作可以結(jié)束，若所設(shè)計

22、的是高通，帶通或帶阻濾波器，那么還有步驟（4）：　　（4）、將高通、帶通、或帶阻數(shù)字l不去的技術(shù)指標先轉(zhuǎn)化為低通模擬濾波器的技術(shù)指標，然后按照上述步驟（2）設(shè)計出低通，再將轉(zhuǎn)換為所需的H(z)。　　利用模擬濾波器設(shè)計IIR數(shù)字低通濾波器的步驟：　?。?）確定數(shù)字低通濾波器的技術(shù)指標：通帶邊界頻率、通帶最大衰減，阻

23、帶截止頻率、阻帶最小衰減。　　（2）將數(shù)字低通濾波器的技術(shù)指標轉(zhuǎn)換成相應的模擬低通濾波器的技術(shù)指標。　　（3）按照模擬低通濾波器的技術(shù)指標設(shè)計及過渡模擬低通濾波器。　　（4）用雙線性變換法，模擬濾波器系統(tǒng)函數(shù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字低通濾波器系統(tǒng)函數(shù)。　　程序如下：&

24、lt;/b>　　Ft=8000;　　Fp=1000;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　w

25、s=2*pi*Fs/Ft;　　fp=2*Ft*tan(wp/2);　　fs=2*Fs*tan(wp/2);　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’); 　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’);

26、　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);　　[h,w]=freqz(num11,den11);　　figure;　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));　　le

27、gend(‘IIR低通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　3.2驗證所設(shè)計的濾波器：　　為了驗證濾波器的可使用性，我們用常用的sin函數(shù)

28、來進行驗證。其具體程序及運行結(jié)果如下：　　t=[0:1/1023:1];　　s=sin(2*pi*t);　　N=length(s);　　y=s+0.5*rand(1,N);　　subplot(2,1,1);

29、　　plot(y);　　title('加噪語音信號的時域波形','fontweight','bold');　　S=fft(y); 　　subplot(2,1,2);

30、　　plot(abs(S));　　title('加噪語音信號的頻域波形','fontweight','bold');　　Ft=8000;　　Fp=1000;</p&g

31、t;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率

32、　[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %求S域的頻率響應的參數(shù) 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應S域到Z域的變換 　　z11=filter(num11,den11,s);　　sound(z1

33、1);　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號　　figure;　　subplot(2,2,1);　　plot(abs(S),'g');　　title('濾波

34、前信號的頻譜','fontweight','bold');　　grid;　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m11),'r');　　title('濾波

35、后信號的頻譜','fontweight','bold');　　grid;　　subplot(2,2,3);　　plot(y);　　title('濾波

36、前信號的波形','fontweight','bold');　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z11);　　title('濾波后的信號波形','

37、fontweight','bold');　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　由所得結(jié)果可知，所設(shè)計的濾波器符合要求。　　4 濾波&l

38、t;/p>　　用設(shè)計好的IIR低通濾波器對加噪的語音信號進行濾波，程序如下：　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’); %IIR低通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　Noise=0.2*randn(n,2);

39、 %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲　　S=fft(s); 　　Ft=8000;　　Fp=1000;

40、;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);%求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率　　[b11,a11]

41、=butter(n11,wn11,’s’); %求S域的頻率響應的參數(shù) 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應S域到Z域的變換 　　z11=filter(num11,den11,s);　　sound(z11);<

42、;p>　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號　　figure;　　subplot(2,2,1);　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);&

43、lt;/p>　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m11),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontw

44、eight’,’bold’);　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);　　plot(s);

45、　title(‘濾波前信號的波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z11);&l

46、t;p>　　title(‘濾波后的信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　經(jīng)過以上

47、的加噪處理后，可在Matlab中用函數(shù)sound對聲音進行回放。其調(diào)用格式：sound(y,Fs)，sound(y)和sound(y,Fs,bits)。可以察覺濾波前后的聲音有明顯的變化。　　5.創(chuàng)建GUI界面　　總結(jié)　　本次設(shè)計通過選擇

48、一個語音信號作為分析的對象，對其進行頻譜分析；利用MATLAB中的隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲加入到語音信號中，模仿被噪聲干擾的語音信號，并對其進行頻譜分析；運用數(shù)字信號處理理論設(shè)計IIR數(shù)字濾波器，并對被噪聲污染的語音信號進行濾波，分析濾波后信號的時域和頻域特征，回放語音信號。最后，設(shè)計一個信號處理系統(tǒng)界面返回。　　我們四個人共同完成這個課程設(shè)計，分工是很重要的，首先我們確定了大致的方向，我們要做低通，

49、帶通以及高通三種濾波器，此外還有界面的設(shè)計，程序的整合，以及課程報告的編寫等方面的內(nèi)容，我們的具體分工如下：　　聲音信號的讀入以及ppt的制作：翁淦泉1062310209　　低通，帶通，高通濾波器的設(shè)計及相關(guān)程序的編寫：馮竹青1062310202，賀靜文1062301203　　最后整合及界面的設(shè)計：王雅青1062

50、310208　　課程報告：賀靜文　　參考文獻　　1、張志涌楊祖櫻 MATLAB教程R2011a 北京航空航天大學出版社　　2、高西全，丁玉美.數(shù)字信號處理（第三版）[M].西安：西安電子科技

51、大學出版社，2008.8　　3、蔣瑞艷振動，噪聲處理系統(tǒng)[J]. 大連理工大學學院學報(自然科學版) 2002　　4、馬超高世倫基于MATLAB的噪聲信號采集與分析系統(tǒng)研究[J]. 華中科技大學能源與動力工程學院院報 2004.5　　5、李正周.MATLAB數(shù)字信號處理與應用[M].北京:清華

52、大學出版社，2008　　6、高萍,祖靜.基于MATLAB小波去噪技術(shù)淺析[J].科技信息(學術(shù)版),2006(11)1-3.　　7、劉智基于MATLAB的機械噪聲分析與處理[J]. 華中江師范學院學報(自然科學版) 2010（4）　　附錄<p&

53、gt;　　附錄（I）設(shè)計IIR數(shù)字濾波器　　%=========================IIR低通濾波器=======================　　Ft=8000;　　Fp=1000;<p&g

54、t;　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;　　fp=2*Ft*tan(wp/2);　　fs=2*Fs*tan(wp/2);　　[n11,wn11]

55、=buttord(wp,ws,1,50,’s’); 　　[b11,a11]=butter(n11,wn11,’s’); 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5);　　[h,w]=freqz(num11,den11);

56、figure;　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));　　legend(‘IIR低通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：&

57、lt;/b>　　%======================IIR高通濾波器========================　　Ft=8000;　　Fp=4000;　　F

58、s=3500;　　wp1=tan(pi*Fp/Ft);　　ws1=tan(pi*Fs/Ft);　　wp=1;　　ws=wp1*wp/ws1;　　[n13,wn13]=che

59、b1ord(wp,ws,1,50,’s’);　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,’s’); 　　[num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13);　　[num13,den13]=bilinear(num,den,0.5); 　　[h,w]

60、=freqz(num13,den13);　　figure;　　plot(w*21000*0.5/pi,abs(h));　　legend(‘IIR高通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);　　axis([0 1100

61、0 0 1.5]);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　%======================IIR帶通濾波器==========================　　F

62、p1=1200;　　Fp2=3000;　　Fs1=1000;　　Fs2=3200;　　Ft=8000;

63、;　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft);　　wp2=tan(pi*Fp2/Ft);　　ws1=tan(pi*Fs1/Ft);　　ws2=tan(pi*Fs2/Ft);　　w=wp1*wp2/ws2;&l

64、t;p>　　bw=wp2-wp1; %有效通帶頻率　　wp=1;　　ws=(wp1*wp2-w.^2)/(bw*w);　　[n12,wn12]=buttord(wp,ws,1,50,’s’); 　　[

65、b12,a12]=butter(n12,wn12,’s’);　　[num2,den2]=lp2bp(b12,a12,sqrt(wp1*wp2),bw);　　[num12,den12]=bilinear(num2,den2,0.5);　　[h,w]=freqz(num12,den12);&l

66、t;p>　　figure;　　plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));　　axis([0 4500 0 1.5]);　　legend(‘IIR帶通濾波器’,’Location’,’NorthWest’);<b

67、>　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　附錄（II）比較濾波前后語音信號的波形及頻譜　　% ======================雙線性變換法=======================　　%****

68、*********************低通濾波器************************　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’); %IIR低通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　Noise=0.2*randn(n,2);

69、%隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲　　S=fft(s); 　　Ft=8000;　　Fp=1000;

70、　　Fs=1200;　　wp=2*pi*Fp/Ft;　　ws=2*pi*Fs/Ft;　　[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,’s’);%求低通濾波器的階數(shù)和截止頻率　　[b11,a11]=b

71、utter(n11,wn11,’s’); %求S域的頻率響應的參數(shù) 　　[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應S域到Z域的變換 　　z11=filter(num11,den11,s);　　sound(z11);<p

72、>　　m11=fft(z11); %求濾波后的信號　　figure;　　subplot(2,2,1);　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);<

73、;/p>　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m11),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontwei

74、ght’,’bold’);　　axis([ 0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);　　plot(s);　　t

75、itle(‘濾波前信號的波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z11);<

76、p>　　title(‘濾波后的信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　附II-1

77、雙線性低通濾波器比較　　%**********************高通濾波器*****************************　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’); %IIR高通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度&l

78、t;p>　　Noise=0.2*randn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲　　S=fft(s); %傅里葉變換　　Fp1=1200;

79、　Fs1=1000;　　Ft=8000;　　wp1=tan(pi*Fp1/Ft);　　ws1=tan(pi*Fs1/Ft);　　wp=1;<p&g

80、t;　　ws=wp1*wp/ws1;　　[n13,wn13]=cheb1ord(wp,ws,1,50,’s’); %求模擬的低通濾波器階數(shù)和截止頻率　　[b13,a13]=cheby1(n13,1,wn13,’s’); %求S域的頻率響應的參數(shù)　　[num,den]=lp2hp(b13,a13,wn13);

81、 %將S域低通參數(shù)轉(zhuǎn)為高通的　　[num13,den13]=bilinear(num,den,0.5); %利用雙線性變換實現(xiàn)頻率響應S域到Z域轉(zhuǎn)換　　z13=filter(num13,den13,s);　　sound(z13);　　m13=fft(z13); %

82、求濾波后的信號　　figure;　　subplot(2,2,1);　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);　　ax

83、is([0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m13),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);

84、;　　axis([0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);　　plot(s);　　title(‘濾波前信號的波形’,’fontw

85、eight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z13);　　title(‘濾波后的信號波形

86、’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　附II-2 雙線性高通濾波器比較

87、　　%**********************帶通濾波器*****************************　　[y,fs,nbits]=wavread (‘OriSound’); %IIR帶通　　n = length (y) ; %求出語音信號的長度　　Noise=0.

88、2*randn(n,2); %隨機函數(shù)產(chǎn)生噪聲　　s=y+Noise; %語音信號加入噪聲 　　S=fft(s); %傅里葉變換　　Ft=8000;　　Fp=1000;

89、　　Fs=1200;　　wp=2*Fp/Ft;　　ws=2*Fs/Ft;　　rp=1;　　rs=50;</b&

90、gt;　　p=1-10.^(-rp/20); %通帶阻帶波紋　　q=10.^(-rs/20);　　fpts=[wp ws];　　mag=[1 0];　　dev=[p q];　　[n

91、21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev);%由kaiserord求濾波器的階數(shù)和截止頻率　　b21=fir1(n21,wn21,kaiser(n21+1,beta)); %由fir1設(shè)計濾波器　　z21=fftfilt(b21,s);　　sound(z21);&l

92、t;/p>　　m21=fft(z21); %求濾波后的信號　　figure(4);　　subplot(2,2,1);　　plot(abs(S),’g’);　　title(‘濾波前信號的頻譜’,’fontweight’,’bold’);<

93、;/p>　　axis([0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,2);　　plot(abs(m21),’r’);　　title(‘濾波后信號的頻譜’,’fontwei

94、ght’,’bold’);　　axis([0 150000 0 4000]);　　grid;　　subplot(2,2,3);　　plot(s);　　t

95、itle(‘濾波前信號的波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　subplot(2,2,4);　　plot(z21);<

96、p>　　title(‘濾波后的信號波形’,’fontweight’,’bold’);　　axis([95000 100000 -1 1]);　　grid;　　程序結(jié)果如下圖：　　附II-3

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