自己编写matble函数实现线性预测谱的绘制

以下是一个示例代码，其中使用了matlab自带的fft函数进行频谱分析，并将结果用plot函数绘制出来。

function lpc_spectrogram(signal, Fs, order, windowSize, overlap)

% signal: 输入信号
% Fs: 采样频率
% order: LPC预测的阶数
% windowsSize: 窗口大小
% overlap: 帧之间的重叠比例

% 设置分析参数
N = length(signal);  % 信号长度
w = hamming(windowSize);  % 窗函数
step = windowSize - overlap * windowSize;  % 帧移
numFrames = floor((N - windowSize) / step) + 1;  % 分帧数

% 初始化输出数据
spec = zeros(windowSize, numFrames);  % 频谱图矩阵

% 分帧处理
for i = 1:numFrames
    startIdx = (i - 1) * step + 1;  % 起始位置
    endIdx = startIdx + windowSize - 1;  % 结束位置
    x = signal(startIdx:endIdx) .* w;  % 加窗
    a = lpc(x, order);  % LPC分析
    [H, f] = freqz(1, a, windowSize, Fs);  % 频谱分析
    spec(:, i) = abs(H);  % 取模值
end

% 绘制频谱图
freq = linspace(0, Fs / 2, windowSize / 2 + 1);  % 频率轴
time = linspace(0, N / Fs, numFrames);  % 时间轴
imagesc(time, freq, 20 * log10(spec(1:windowSize / 2 + 1, :)));  % 绘制频谱图
axis xy; colormap(jet); colorbar;  % 设置坐标轴、色标
xlabel('Time [s]'); ylabel('Frequency [Hz]');
title('Linear Predictive Coding Spectrogram');
end

使用示例：

load('example_signal.mat');  % 载入样例信号
Fs = 16000;  % 采样频率
order = 16;  % 预测阶数
windowSize = 512;  % 窗口大小
overlap = 0.75;  % 帧重叠比例

lpc_spectrogram(signal, Fs, order, windowSize, overlap);  % 绘制频谱图