简要介绍下如何更改matlab启动后的默认目录
对于2013b及更早的版本，在matlab命令行输入(将THE NEW FOLDER替换为你的目录)：
userpath('THE NEW FOLDER')
对于2014a和以后的版本，可以直接用图形界面设置，如下图：
主界面的Preferences，点进去后左侧选MATLAB底下的General，然后右侧就是了。可以选择默认目录，最后一次的工作目录或者指定一个~方便多了！
文章改变自 https://marcowuen.wordpress.com/2014/10/13/howto-changing-matlabs-default-startup-folder/
貌似2014a也能激活的呢
各院（系）、学科组：
学校已同美国 MathWorks 公司达成协议，为全校所有师生提供该公司最新中文和英文
版 MATLAB 家族产品作为教学和科研之用，我校是中国大陆首个采用 MATLAB 和 Simulink
校级许可证的高校（http://www.mathworks.cn/company/newsroom/article89338.html）。
目前 MATLAB R2013b 网络共享版已经在学校高性能计算平台安装完毕，师生可以随时
登陆使用，没有授权个数限定。为了发挥高性能计算平台的并行处理能力，还安装了支持高
达400核并行计算的 MATALB 分布式计算服务器，以帮助各位师生求解大规模问题。
考虑到各院（系）、学科组具有各自教学科研需求，为支持各单位本科生、研究生教学
要求以及学科科研发展， MathWorks 还为所有机房，实验室和个人设备提供了 MATLAB 网
络版和单机版，软件，激活码和安装文件都备份在高性能平台，大家可以自行下载安装。
同时，为了进一步提高高性能计算平台的利用效率，提高师生们使用 MATLAB 的水平，
将定期邀请 MathWorks 技术专家来学校做产品培训和技术交流，欢迎各单位师生遴选专题
并积极参加。
平台项目联系人：刘加彬，E-mail：[email protected]；电话：83792693；
高性能技术联系人：张竞慧；联系方式：[email protected]；
安装盘下载路径：http://10.128.201.8/matlab_r2013b_windows.iso；
安装手册下载路径：http://sbc.seu.edu.cn/s/266/t/2024/9f/b4/info106420.htm 。
东南大学实验室与设备管理处
2014年3月18日印发
Matlab真是用来测试算法的好东西啊~一些很基础的东西都提供了~
我是在R2014a中使用的，可能是要装统计学模型的什么插件，不过我之前安装的时候把各种插件都选了，所以没啥问题啦~
主要函数有这么几个：
这个是用来拟合GMM模型的，其中X是训练集数据(一行是一个观测值observation，每列一个特征feature)，看官方介绍
http://www.mathworks.cn/cn/help/stats/fitgmdist.html#namevaluepairarguments
GMModel = fitgmdist(X,k)
参数k是高斯分量GM Component的个数，这个要根据实际情况调整的~
可以附带各种参数的，如果训练中迭代到第xxx步出错的话，应该是一个singular(奇点?)的问题，因为在概率分布函数中有个sigma值是做分母的。貌似如果你的观测值里有个和mu的值很像的话，sigma算出来很接近0，0分母是0了就会造成各种问题。
因为是花半个小时看的这个东西，所以没怎么学会就在用了，这次拿GMM是做对照实验的所以弄得不够深入，强烈推荐看这个：
http://freemind.pluskid.org/machine-learning/regularized-gaussian-covariance-estimation/
如果碰到Singular问题，可以考虑修改几个参数，如SharedCov，Regularize来规避，不过其性能可能会受到不同程度影响（有好有坏）。
拿测试例去测试训练好的GMM模型用到这个函数。高斯混合模型成型后是有个概率分布的，按照其理念，对陌生的测试例使用这个概率分布函数就能算出类似“支持度”的东西啦~
最简单的方法就是，每个分类训练一个GMM，然后测试时算出各种分类的支持度，具体怎么决策就是另外一回事了，光决策还有算法的说~最简单的就是挑支持度最大的分类作为结果。
可以参考这个：
http://www.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/168336
用法就是
pdf(obj, X)
obj就是之前算出的那个GMM啦~X是测试例，支持向量或者多个观测值的矩阵的。
今天语音转换出来的wav文件能用其他播放器打开，但是openSMILE和matlab读入都报错，弄了快两个小时终于搞定了。
先说第一个问题，就是Data compression format (Format #65534) is not supported
这个问题可能是音频文件的位宽度带来的问题，建议用转换工具把位宽度转换成24bits以下，最好是16bits。
然后我matlab能用wavread/audioread读取音乐文件了，但是openSMILE还是报错，提示文件头不对
用了个猥琐办法解决，就是matlab读入后再把文件写一遍（wavwrite），然后竟然尼玛好了。
估计openSMILE对文件头的要求太高吧。
这个老师原本是台湾清华大学的，之前的资料地址是http://neural.cs.nthu.edu.tw/jang/，结果翻了X也发现找不到网页，去他们CS院的网站上查了下发现没这个人，就觉得可能是离职的。Google了一下，原来跑到台湾大学去了，混的比较好啊看来:)顺利找到了它的新主页，果然东西比原来更多了。
新的地址是这个：http://mirlab.org/jang/
好顶赞啊！里面资料超级全的，有机器学习的，然后还有语音信号处理的，感觉是个大牛~虽然我只要用到他的成果就行了。
对了，还有个声音信号处理的电子书，在这里http://mirlab.org/jang/books/audioSignalProcessing/
里面介绍的很详细，还有示例的matlab程序神马的！