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  • 对现有的音频文件进行傅里叶分析,多个程序,MATLAB编程
  • 汉宁窗傅里叶变换matlab代码Matlab音频过滤 为了充分了解设备的性能,还必须在频域中分析信号。 这正是频谱分析仪的工作。 但是,应该指出的是,随着数字技术的飞速发展,这种区别变得越来越模糊。 一些示波器可以...
  • 使用Matlab 编写一段傅里叶变换代码,对你所采集的 wav 文件中的一段(1-2s)进行傅里叶变换,并显示频谱。 我使用的音频是琵琶D调Re,文件命名为test.wav。记得修改为自己的文件名哦。 代码如下: [xx,fs]=audioread...

    本博客实验环境是Matlab2018,软件版本不同可能会有些出入,需要稍作修改。

    使用Matlab 编写一段傅里叶变换代码,对你所采集的 wav 文件中的一段(1-2s)进行傅里叶变换,并显示频谱。

    我使用的音频是琵琶D调Re,文件命名为test.wav。记得修改为自己的文件名哦。
    代码如下:

    [xx,fs]=audioread('test.wav');
    x=xx(:,1);
    N=length(x);
    time=(0:N-1)/fs;
    plot(x);
    M=2048;
    nfft=8192;
    win=hanning(M);
    freq=(0:nfft/2)*fs/nfft;
    y=x(9001:9000+M);
    y=y-mean(y);
    Y=fft(y.*win,nfft);
    figure(2)
    subplot 211;plot(y);xlim([0 M]);
    title('一帧信号波形');xlabel('样点');ylabel('幅值')
    subplot 212;plot(freq,20*log10(abs(Y(1:nfft/2+1))));
    grid;axis([0 max(freq) -60 55]);
    title('频谱');xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值')
    
     
    

    运行结果如下所示:

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  • 利用 Matlab 编写一段傅里叶变换代码,对你所采集的 wav 文件中的一段(1-2s)进行傅里叶变换,并显示频谱,同时与 Audition 的频谱图进行对比。 代码: [xx,fs]=wavread('7.1.1000.wav');#7.1.1000.wav是进行傅里叶...

    利用 Matlab 编写一段傅里叶变换代码,对你所采集的 wav 文件中的一段(1-2s)进行傅里叶变换,并显示频谱,同时与 Audition 的频谱图进行对比。
    代码:

    [xx,fs]=wavread('7.1.1000.wav');#7.1.1000.wav是进行傅里叶变换的文件
    x=xx(:,1);
    N=length(x); time=(0:N-1)/fs; plot(x);
    M=2048;
    nfft=8192;
    win=hanning(M);
    freq=(0:nfft/2)*fs/nfft;
    y=x(9001:9000+M); y=y-mean(y); Y=fft(y.*win,nfft); figure(2)
    subplot 211; plot(y); xlim([0 M]); title('一帧信号波形'); xlabel('样点'); ylabel('幅值')
    subplot 212; plot(freq,20*log10(abs(Y(1:nfft/2+1)))); grid; axis([0 max(freq) -60 55]);
    title('频谱'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值')
    

    结果:
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  • 语音学习笔记2------matlab实现傅里叶变换

    千次阅读 多人点赞 2016-12-14 22:23:44
    Matlab是一个在很多科学和工程领域都非常有用的数学工具。傅里叶变换在信号处理、物理、通信、地质学、天文学、...快速傅里叶变换是一种高效进行离散傅里叶变换的方法,并且存在很多种方法来完成快速傅里叶变换Matlab

    Matlab是一个在很多科学和工程领域都非常有用的数学工具。傅里叶变换在信号处理、物理、通信、地质学、天文学、光学等很多领域都有应用。这个技术将一个函数或是一组数据从时域或是取样域变换到频域。这意味着,傅里叶变换可以展示一组时间序列数据的频率分量。离散傅里叶变换是将取样域的离散数据转化到频域。快速傅里叶变换是一种高效进行离散傅里叶变换的方法,并且存在很多种方法来完成快速傅里叶变换。Matlab 使用快速傅里叶变换来得到离散数据的频域分量。下面是一个在 Matlab 中如何用快速傅里叶变换来分析音频文件的例子。这个例子中的文件是记录在 A5上的音叉录音。这个展示了傅里叶变换如何进行和如何在 Matlab 中使用这项技术。

    function test_20161214
    [y,Fs]=audioread('C:\Users\wxq\Desktop\66666.wav')
    
    Nsamps = length(y);
    t = (1/Fs)*(1:Nsamps)          %Prepare time data for plot
    
    %Do Fourier Transform
    y_fft = abs(fft(y));            %Retain Magnitude
    y_fft = y_fft(1:Nsamps/2);      %Discard Half of Points
    f = Fs*(0:Nsamps/2-1)/Nsamps;   %Prepare freq data for plot
    
    %Plot Sound File in Time Domain
    figure
    plot(t, y)
    xlabel('Time (s)')
    ylabel('Amplitude')
    title('Tuning Fork A4 in Time Domain')
    
    %Plot Sound File in Frequency Domain
    figure
    plot(f, y_fft)
    xlim([0 1000])
    xlabel('Frequency (Hz)')
    ylabel('Amplitude')
    title('Frequency Response of Tuning Fork A4')

    快速傅里叶变换用 “fft” 函数执行。Matlab 没有 “dft” 函数因为快速傅里叶变换实际上就是计算的离散傅里叶变换。尽管快速傅里叶变换的角度在很多应用中非常中央,但是只有快速傅里叶变换的大小被保存了。“fft” 函数允许指定一个快速傅里叶变换的输出点数,但是在这个例子中,我们使用与输入点数一样数目的输出点数。在下一行,快速傅里叶变换的一半数据被舍弃了。为了这个例子的目的所以这样做了,但是在很多应用中,整个波谱都会用到(译者注:我认为这里舍弃一半的点是因为FFT是关于采样频率的一半对称的,所以只要看一半就可以了)。接下来的一行,将会用于横坐标的数据通过使用采样频率和时遇采样数量准备好了。这一步对于确定包含在音频文件的实际频率是很重要的。

    接下来,原始数据在时域上被画了下来,快速傅里叶变换的数据也被画了出来。为了展示在峰值的频率上的更多详情,在这个画中,x轴被限定在了 [0,1000] 的范围中。注意,在大约440Hz处,频率响应有一个峰值,这个就是 “A5” 的频率。在其他频率也有一些很小东西,这些估计是音叉了。对于其他乐器比如吉他,在频率响应的峰值的整数倍上都可以看见谐波。





    傅里叶变换在很多不同的领域都是很有用的工具。二维的傅里叶变换也常常用在图像上。尝试一下上面的代码,看看你能不能得到一样的结果。

    PS:有人问 FFT 结果的幅值问题。本质来说,FFT结果的幅值单位是什么并不重要,只要你在分析过程中,需要分析的两个幅值的单位是统一的就可以了。Matlab 的 FFT 最终结果的绝对值的确看上去并不好看(太大了),根据 Matlab 帮助文件,FFT 的最终结果还需要进行一下小调整再来使用比较好(上面的图未作调整),以下是我根据 Matlab 帮助文档编写的一个计算 FFT 并绘制 FFT 结果幅值图的函数,具体如何使用,请看函数内的注释说明。

    function [ frequency,fft_result ] = fft_plot( data,Fs,varargin )
    % Calculate or plot directly fft results of data.
    %
    % [ frequency,fft_result ] = fft_plot( data,Fs,'plot' )
    %
    % inputs:
    %   (1) data: data used to analysis. one row -> one data
    %   (2) Fs: sample frequency
    %   (3) 'plot': veriable input. if there is not this input, fft results will not be
    %   ploted
    % output:
    %   (1) freqeuncy: frequency corresponding to the fft results
    %   (2) fft_result: fft results
    
    if nargin<2
        error('data and Fs must be given');
    elseif nargin==2
        for k=1:size(data,1)
            size_data=size(data(k,:));
            if size_data(1)~=1 && size_data(2)~=1
                error('the length or the number of rows must be one.');
            end
            data(k,:)=data(k,:)-mean(data(k,:));
            L=length(data(k,:));
            NFFT=2^nextpow2(L);
            fft_result_temp=fft(data(k,:),NFFT)/length(data(k,:));
            fft_result(k,:)=fft_result_temp(k,1:NFFT/2+1);
            frequency(k,:)=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);
        end
    elseif nargin==3
        figure;
        title('FFT')
        for k=1:size(data,1)
            if strcmp(varargin,'plot')
                 size_data=size(data(k,:));
                if size_data(1)~=1 && size_data(2)~=1
                    error('the length or the number of rows must be one.');
                end
                data(k,:)=data(k,:)-mean(data(k,:));
                L=length(data(k,:));
                NFFT=2^nextpow2(L);
                fft_result_temp=fft(data(k,:),NFFT)/length(data(k,:));
                frequency(k,:)=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);
                fft_result(k,:)=fft_result_temp(1:NFFT/2+1);
                subplot(size(data,1),1,k);
                plot(frequency(k,:),2*abs(fft_result(k,:)));
                xlabel('Frequency')
                ylabel('Amplitude')
            else
                error('variable input must be ''plot''');
            end
        end
    elseif nargin>=3
        error('Too much inputs')
    end
    end
    


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  • 对一段音频信号进行短时傅里叶变换(或小波变换matlab源码),处理得到含频率和时间成分的语谱图(matlab+python源码)
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  • 在本教程中,我们将了解如何将这种思考方式作为傅立叶变换进行操作。 在进行生理测量时,通过在频域中操纵输入的时间序列数据(例如,滤除与“噪声”相关的频率范围)来增强信号至关重要。 友好的介绍(外部资源) ...
  • 基于MATLAB短时傅里叶变换和小波变换的时频分析

    万次阅读 多人点赞 2016-12-04 18:03:34
    本文主要给定一小段音频,通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。 0、准备工作 首先先准备音频,预先用ffmpeg切割一段时长为1s的音频音频的采样率为44100,但采样到的点数为46076个点,时长约为1.04s。   1...

    本文主要给定一小段音频,通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。

    0、准备工作

            首先先准备音频,预先用ffmpeg切割一段时长为1s的音频,音频的采样率为44100,但采样到的点数为46076个点,时长约为1.04s。

        

    1、短时傅里叶变换

            首先,在matlab中,短时傅里叶变换的分析函数为spectrogram,其使用情况如下:

        语法:

          [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)
          [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)
            说明:当使用时无输出参数,会自动绘制频谱图;有输出参数,则会返回输入信号的短时傅里叶变换。当然也可                 以从函数的返回值S,F,T,P绘制频谱图,具体参见例子。
            参数:
                    x---输入信号的向量。默认情况下,即没有后续输入参数,x将被分成8段分别做变换处理,如果x不能被平   分成8段,则会做截断处理。默认情况下,其他参数的默认值为
                    window---窗函数,默认为nfft长度的海明窗Hamming
                    noverlap---每一段的重叠样本数,默认值是在各段之间产生50%的重叠
                    nfft---做FFT变换的长度,默认为256和大于每段长度的最小2次幂之间的最大值。另外,此参数除了使用一 个常量外,还可以指定一个频率向量F
                    fs---采样频率,默认值归一化频率。

                    Window---窗函数,如果window为一个整数,x将被分成window段,每段使用Hamming窗函数加窗。如果   window是一个向量,x将被分成length(window)段,每一段使用window向量指定的窗函数加窗。所    以如果想获取specgram函数的功能,只需指定一个256长度的Hann窗。

                    Noverlap---各段之间重叠的采样点数。它必须为一个小于window或length(window)的整数。其意思为两个相邻窗不是尾接着头的,而是两个窗有交集,有重叠的部分。
                    Nfft---计算离散傅里叶变换的点数。它需要为标量。
                    Fs---采样频率Hz,如果指定为[],默认为1Hz。
                    S---输入信号x的短时傅里叶变换。它的每一列包含一个短期局部时间的频率成分估计,时间沿列增加,频率沿行增加。
                    如果x
    是长度为Nx的复信号,则S为nfft行k列的复矩阵,其中k取决于window,
                    如果window为一个标量,则k = fix((Nx-noverlap)/(window-noverlap))
                    如果window为向量,则k = fix((Nx-noverlap)/(length(window)-noverlap))
                    对于实信号x,如果nfft为偶数,则S的行数为(nfft/2+1),如果nfft为奇数,则行数为(nfft+1)/2,列数同上。
                    F---在输入变量中使用F频率向量,函数会使用Goertzel方法计算在F指定的频率处计算频谱图。指定的频率被四舍五入到与信号分辨率相关
    的最近的DFT容器(bin)中。而在其他的使用nfft语法中,短时傅里叶变换方法将被使用。对于返回值中的F向量,为四舍五入的频率,其长度等于S的行数。
                    T---频谱图计算的时刻点,其长度等于上面定义的k,值为所分各段的中点。
                    P---能量谱密度PSD(Power Spectral Density),对于实信号,P是各段PSD的单边周期估计;对于复信号,当指定F频率向量时,P为双边PSD。

       MATLAB程序:

    	[Au, Fs]=audioread('C:\Users\CDQ\Desktop\output.mp3');   % Fs 采样率 44100
    	[B, F, T, P] = spectrogram(Au(:,1),1024,512,1024,Fs);   % B是F大小行T大小列的频率峰值,P是对应的能量谱密度
    	figure
    	imagesc(T,F,C);
    	set(gca,'YDir','normal')
    	colorbar;
    	xlabel('时间 t/s');
    	ylabel('频率 f/Hz');
    	title('短时傅里叶时频图');
    
             运行结果:

    2、小波变换

            首先,在matlab中,小波变换的分析函数为cwt,其使用情况如下:

            cwt函数功能:实现一维连续小波变换的函数。
            cwt函数语法格式: 

            COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname')

            COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'plot')

            COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'PLOTMODE')

    COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'PLOTMODE', XLIM)

    使用说明:cwt为一维小波变换的函数。

    格式 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname') 采用'wname'小波,在正、实尺度SCALES下计算向量一维小波系数。

    格式 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'plot') 除了计算小波系数外,还加以图形显示。

    格式 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'PLOTMODE') 计算并画出连续小波变换的系数,并使用PLOTMODE对图形着色。

    格式 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'plot') 相当于 格式 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'PLOTMODE') 中的语法 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'absglb')

    格式 COEFS=cwt(S, SCALES, 'wname', 'PLOTMODE', XLIM) 能够计算并画出连续小波变换的系数。系数使用PLOTMODE和XLIM进行着色。其中:XLIM=[x1,x2],并且有如下关系:1<=x1<=x2<=length(S)。

    MODE值含义:

    'lvl' scale-by-scale着色模式

    'glb' 考虑所有尺度的着色模式

    'abslvl'或'lvlabs' 使用系数绝对值的scale-by-scale着色模式

    'absglb'或'glbabs' 使用系数绝对值并考虑所有尺度的着色模式

    COEFS行的大小等于SCALES尺度的长度,COEFS列的大小等于信号S的长度。

    MATLAB程序:

    	wavename='cmor3-3';
    	totalscal=1024;
    	Fc=centfrq(wavename); % 小波的中心频率  测得Fc = 3
    	c=2*Fc*totalscal;    % 测得c = 1536
    	scals=c./(1:totalscal);
    	f=scal2frq(scals,wavename,1/fs); % 将尺度转换为频率   频率在0-500Hz取1024个点
    	coefs = cwt(Au(:,1),scals,wavename); % 求连续小波系数
    	t=0:1/fs:size(Au(:,1))/fs;
    	figure
    	imagesc(t,f,abs(coefs));
    	set(gca,'YDir','normal')
    	colorbar;
    	xlabel('时间 t/s');
    	ylabel('频率 f/Hz');
    	itle('小波时频图');

    运行结果:









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