logbins=np.append([0],np.power(10,np.arange(0,int(np.log10(max(x)))+1,0.5)))

这行代码的作用是生成对数刻度的 bin。具体来说，它将 x 轴上的数值范围按照对数均匀划分成多个 bin，并将 bin 的左右边界存储在 logbins 中。其中：

- `np.log10(max(x))` 计算了 x 中最大值的对数；
- `np.arange(0,int(np.log10(max(x)))+1,0.5)` 生成了从 0 到最大值对数的整数部分，以及每个整数部分和下一个整数部分之间的 0.5 个刻度；
- `np.power(10, ...)` 将对数转换回原始数值；
- `np.append([0], ...)` 在左侧加入一个 0，即将最小值的左边界设为 0。

综合起来，logbins 中存储了从 0 到最大值的一系列 bin 边界，每个 bin 都是在对数刻度下等宽的。这个操作通常用于绘制直方图或密度图。

相关问题

sample_rate, signal = wav.read('Male_Twenties.wav') pre_emphasis = 0.95 emphasized_signal = numpy.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1]) # 对信号进行短时分帧处理 frame_size = 0.025 # 设置帧长 frame_stride = 0.1 # 计算帧对应采样数（frame_length)以及步长对应采样数（frame_step) frame_length, frame_step = frame_size * sample_rate, frame_stride * sample_rate signal_length = len(emphasized_signal) # 信号总采样数 frame_length = int(round(frame_length)) # 帧采样数 frame_step = int(round(frame_step)) # num_frames为总帧数，确保我们至少有一个帧 num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step)) pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length)) # 填充信号以后确保所有的帧的采样数相等 pad_signal = np.append(emphasized_signal, z) indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile( np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)] NFFT = 512 mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT)) pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2)) log_pow_frames = logpowspec(pow_frames, NFFT, norm=1) # 保留语音的前3.5秒 # signal=signal[0:int(3.5*sample_rate)] # 信号预加重 # emphasized_signal=preemphasis(signal,coeff=0.95) # 显示信号 plt.plot(mag_frames) plt.title("Mag_Spectrum") plt.plot(emphasized_signal) plt.show() plt.plot(pow_frames) plt.title("Power_Spectrum") plt.show() plt.plot(log_pow_frames) plt.title("Log_Power_Spectrum") plt.show()中的三个图分别如何命名横纵坐标

第一个图应该命名为 "Mag_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为幅度，单位为未知。

第二个图应该命名为 "Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为功率，单位为未知。

第三个图应该命名为 "Log_Power_Spectrum"，横坐标为频率，单位为 Hz，纵坐标为对数功率，单位为未知。

通过预加重，分帧，加窗，快速傅里叶变换，求谱线能量，通过梅尔滤波器组得到肺音lung.wav的梅尔谱图，横坐标为lung.wav的时间，纵坐标为频率，python代码

以下是基于Python的肺音梅尔谱图提取代码：

import numpy as np
import scipy.signal as signal
import scipy.io.wavfile as wavfile

# 定义预处理参数
pre_emphasis = 0.97
frame_size = 0.025
frame_stride = 0.01
NFFT = 512
nfilt = 40

# 定义梅尔滤波器组参数
low_freq_mel = 0
high_freq_mel = (2595 * np.log10(1 + (wavfile.read('lung.wav')[0] / 2) / 700))  # 根据Nyquist频率计算高频
mel_points = np.linspace(low_freq_mel, high_freq_mel, nfilt + 2)  # 均匀分布梅尔刻度
hz_points = (700 * (10 ** (mel_points / 2595) - 1))  # 将梅尔刻度转换为赫兹刻度
bin = np.floor((NFFT + 1) * hz_points / wavfile.read('lung.wav')[0])

# 定义加窗函数
hamming = np.hamming

# 加载音频文件
signal, sr = wavfile.read('lung.wav')

# 预加重
emphasized_signal = np.append(signal[0], signal[1:] - pre_emphasis * signal[:-1])

# 分帧
frame_length, frame_step = frame_size * sr, frame_stride * sr
signal_length = len(emphasized_signal)
frame_length = int(round(frame_length))
frame_step = int(round(frame_step))
num_frames = int(np.ceil(float(np.abs(signal_length - frame_length)) / frame_step))

pad_signal_length = num_frames * frame_step + frame_length
z = np.zeros((pad_signal_length - signal_length))
pad_signal = np.append(emphasized_signal, z)

indices = np.tile(np.arange(0, frame_length), (num_frames, 1)) + np.tile(
    np.arange(0, num_frames * frame_step, frame_step), (frame_length, 1)).T
frames = pad_signal[indices.astype(np.int32, copy=False)]

# 加窗
frames *= hamming(frame_length)

# 快速傅里叶变换
mag_frames = np.absolute(np.fft.rfft(frames, NFFT))  # Magnitude of the FFT
pow_frames = ((1.0 / NFFT) * ((mag_frames) ** 2))  # Power Spectrum

# 建立梅尔滤波器组
f_bank = np.zeros((nfilt, int(np.floor(NFFT / 2 + 1))))
for m in range(1, nfilt + 1):
    f_m_minus = int(bin[m - 1])  # left
    f_m = int(bin[m])  # center
    f_m_plus = int(bin[m + 1])  # right

    for k in range(f_m_minus, f_m):
        f_bank[m - 1, k] = (k - bin[m - 1]) / (bin[m] - bin[m - 1])
    for k in range(f_m, f_m_plus):
        f_bank[m - 1, k] = (bin[m + 1] - k) / (bin[m + 1] - bin[m])

# 应用梅尔滤波器组
filter_banks = np.dot(pow_frames, f_bank.T)

# 取对数
filter_banks = np.where(filter_banks == 0, np.finfo(float).eps, filter_banks)  # 防止出现log(0)的情况
filter_banks = 20 * np.log10(filter_banks)  # dB

# 可视化梅尔谱图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(filter_banks.T, cmap="hot", origin="lower")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Mel Spectrogram")
plt.colorbar()
plt.show()

运行以上代码后将会生成肺音lung.wav的梅尔谱图。