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  • MATLAB短时傅里叶变换函数的使用

    函数名:stft

    语法:

    1. s = stft(x)
    2. s = stft(x,fs)
    3. s = stft(x,ts)
    4. s = stft(___,Name,Value)
    5. [s,f] = stft(___)
    6. [s,f,t] = stft(___)
    7. stft(___)

    描述:

    1. s = stft(x) 返回x的短时傅里叶变换结果;
    2. s = stft(x,fs) 返回x的短时傅里叶变换结果,采样率使用fs;
    3. s = stft(x,ts) 返回x的短时傅里叶变换结果,采样时间使用fs;
    4. s = stft(___,Name,Value) 使用“名称-值”指定附加的选项,选项包括傅里叶变换窗和窗的长度。这些参数能够被添加到此前(语法1、2、3)任一种输入语法中。
    5. [s,f] = stft(___) 返回计算stft的频率f;
    6. [s,f,t] = stft(___) 返回计算stft的时间t;
    7. stft(___) 在没有输出参数的情况下,绘制当前图形窗口中的STFT的大小。STFT被绘制为双面和居中。
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  • 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...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,

    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:









    展开全文
  • We have already discussed in detail spectral filtering, where we design the filter to have an amplitude response that matches the amplitude spectrum of the signal. The signal is assumed to be ...
  • 短时傅里叶变换,小波变换
    %时频分析
    clc;
    
    data=load('dataset/opendataset/dataset.mat');
    Au=data.x_train(:,1,3);
    Fs = 256;
    
    %短时傅里叶
    [B, F, T, P] = spectrogram(Au,256,255,500,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,abs(B));
    set(gca,'YDir','normal')
    ylim([0,35]);
    colorbar;
    xlabel('时间 t/s');
    ylabel('频率 f/Hz');
    title('短时傅里叶时频图');
    
    % 小波
    wavename='cmor3-3';
    totalscal=300;
    Fc=centfrq(wavename); % 小波的中心频率
    c=2*Fc*totalscal;
    scals=c./(1:totalscal);
    f=scal2frq(scals,wavename,1/Fs); % 尺度转换为频率
    coefs=cwt(Au,scals,wavename); % 连续小波系数
    t=0:1/Fs:4.5-1/Fs;
    figure
    imagesc(t,f,abs(coefs));
    set(gca,'YDir','normal')
    ylim([0,35]);
    colorbar;
    xlabel('时间 t/s');
    ylabel('频率 f/Hz');
    title('小波时频图');
    
    %新版cwt
    figure
    cwt(Au,Fs);
    
    展开全文
  • MATLAB短时傅里叶变换并绘制时频图

    千次阅读 2020-09-07 23:32:57
    % 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 %spectrogram函数返回输入信号的短时傅里叶变换,Au为信号,第一个100为窗函数大小,99为重叠的采样点数,第二个100为计算离散傅里叶变换的点数,Fs为采样频率...
    data=load('dataset/rawdata/eegdata4.mat');
    Au=data.eegdata(:,1);
    Fs = 1200;	
    [B, F, T, P] = spectrogram(Au,100,99,100,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
    %spectrogram函数返回输入信号的短时傅里叶变换,Au为信号,第一个100为窗函数大小,99为重叠的采样点数,第二个100为计算离散傅里叶变换的点数,Fs为采样频率
    figure
    imagesc(T,F,P);
    %imagesc(T,F,B)
    set(gca,'YDir','normal')%设置y轴数值为正常显示
    ylim([0,35]);%y轴范围
    colorbar;%色标
    xlabel('时间 t/s');
    ylabel('频率 f/Hz');
    title('短时傅里叶时频图');
    
    展开全文
  • 解析MATLAB短时傅里叶变换函数spectrogram()

    千次阅读 多人点赞 2020-03-15 15:13:28
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