[S1, f1, t1] = spectrogram(x, win, wlen - hop, nfft, fs);

时间: 2023-10-09 07:17:06 浏览: 127
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spectrogram

这是一个用于计算信号的短时傅里叶变换（STFT）的函数。其中： - `x` 是输入信号。 - `win` 是窗函数，如汉宁窗或矩形窗。 - `wlen` 是窗的长度。 - `hop` 是窗移动的步长。 - `nfft` 是FFT的长度。 - `fs` 是采样率。 函数的输出是 `S`，它是一个包含 STFT 系数的矩阵。 `f` 是频率向量，而 `t` 是时间向量，它们对应于 `S` 的行和列。
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语音信号的语谱图绘制程序，通过读取wav文件，进行快速傅里叶变换之后绘制出语音信号的频谱图，图像为彩色的。可以用于进行语音信号分析等相关程序，非常不错。

[B, F, T, P] = spectrogram(x,h,wlen-hop,N,fs);的含义

该语句使用了MATLAB中的信号处理工具箱函数spectrogram，用于计算信号x的STFT（短时傅里叶变换）谱图。 其中，输入参数的含义如下： - x: 待处理的信号向量或数组。 - h: 用于计算STFT的窗函数，可以是一个向量或者...
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sifread_ac.m:从 Andor Spectrogram 读取 SIF 文件-matlab开发

来自 Marcel Leutenegger 的先前版本将 Andor SIF 多通道图像文件中的图像数据、背景和参考导入到 MATLAB 中的命名结构中。 除了图像数据，SIF 文件中包含的大部分元信息也被导入。 笔记： 通过识别相应文件中的...
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ts_spectrogram:学习TypeScript-使用WebAudio和Canvas API的频谱图可视化

在"ts_spectrogram-main"文件夹中，包含了项目的主要源代码，如入口文件、样式表和其他必要的资源。 为了进一步理解项目的工作原理，你需要了解以下关键组件： 1. **AudioContext**: 这是Web Audio API的核心，它...

出错 pspectrogram (第 33 行) chkinput(xw,'X'); 出错 spectrogram (第 191 行) [varargout{1:nargout}] = pspectrogram({x},'spect',inpArgs{:}); 出错 voicebox (第 8 行) [S, f, t] = spectrogram(x, win, overlap, nfft, fs);

这个错误可能是因为您输入的语音信号 x 不符合函数 pspectrogram 的要求。pspectrogram 函数要求输入参数为一个单元格数组 X，其中每个单元格包含一个语音信号的向量。因此，您需要将语音信号 x 转换为...

NFFT = 2^nextpow2(win_len); f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1); t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs; spec = zeros(NFFT/2+1, length(t)); for i = 1:length(t) frame = frames(:, i); spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2)); end figure; imagesc(t, f, 10*log10(spec)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colorbar;>> Untitled3 无法执行赋值，因为左侧的索引与右侧的大小不兼容。 出错 Untitled3 (第 38 行) spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2));

这段代码的错误提示是“无法执行赋值，因为左侧的索引与右侧的大小不兼容”，...你可以检查 frames、win、win_len、overlap_len、x 和 Fs 是否正确，并检查它们的维度和数据类型是否与代码中的要求相符。

帮我修改此代码 % 计算窗口长度和重叠长度的样点数 nwinlen = round(winlen*fs); % 窗口长度（样点数） nwinshift = round(winshift*fs); % 重叠长度（样点数） % 分帧加窗 nx = length(x); nframe = floor((nx-nwinlen)/nwinshift)+1; % 帧数 w = rectwin(nwinlen); % 矩形窗 win = repmat(w, 1, nframe); % 窗矩阵 x_seg_rect = x(1:nwinlen+(nframe-1)*nwinshift) .* win; % 分帧加窗（矩形窗） w = hamming(nwinlen); % 汉明窗 win = repmat(w, 1, nframe); % 窗矩阵 x_seg_ham = x(1:nwinlen+(nframe-1)*nwinshift) .* win; % 分帧加窗（汉明窗） % 时域波形 t = (0:nx-1)/fs; % 时间轴 subplot(2,2,1); plot(t,x,'k');title('原始波形'); subplot(2,2,2); plot(t(1:nwinlen+(nframe-1)*nwinshift),x_seg_rect,'k'); title('加矩形窗后波形'); subplot(2,2,3); plot(t(1:nwinlen+(nframe-1)*nwinshift),x_seg_ham,'k'); title('加汉明窗后波形'); % 短时频谱 nfft = 512; % FFT点数 f = (0:nfft/2-1)*fs/nfft; % 频率轴 subplot(2,2,4); spectrogram(x_seg_rect,winlen*fs,winshift*fs,nfft,fs,'yaxis');title('加矩形窗后短时频谱'); subplot(2,2,5); spectrogram(x_seg_ham,winlen*fs,winshift*fs,nfft,fs,'yaxis'); title('加汉明窗后短时频谱');

spectrogram(x_seg_rect,win_rect,winlen*fs-nwinshift,nfft,fs,'yaxis');title('加矩形窗后短时频谱'); subplot(2,2,5); spectrogram(x_seg_ham,win_ham,winlen*fs-nwinshift,nfft,fs,'yaxis'); title('加汉明窗后...

window = hann(100); noverlap = 45; nfft = 1024; [S,F,T] = spectrogram(sn,window,noverlap,nfft,fs);其中的各个参数代表什么意思

在短时傅里叶变换中，每一段信号都要进行FFT计算，FFT的长度即为nfft。通常情况下，nfft的值应该是2的整数次幂，以保证计算效率和频率分辨率。在这个例子中，FFT的长度为1024，即nfft = 1024。 S是输出的...

def stft(self, wave): result = [] # 按列为主序存储，也就是按通道为主序 wave = np.asfortranarray(wave) window = hann(self.frame_length, sym=False) channels = wave.shape[-1] for c in range(channels): data = wave[..., c] spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False) spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1) result.append(spectrogram) result = np.concatenate(result, axis=-1) return result

- spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False) 对当前通道的数据应用 STFT，得到频谱图。 - spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, ...

def __getitem__(self, idx): cache = self.cache_list[idx] if not self._has_cache(cache): anno = self.anno_transform(idx) self._generate_cache(anno, cache) spectrograms = dict() start, end = 0, self.segment_length for key, value in cache.items(): file = h5py.File(value, 'r') if start == 0: shape = file['spectrogram'].shape[0] high = shape - self.segment_length high = self.segment_length start = random.randint(low=1, high=-high) end = start + self.segment_length spectrogram = file['spectrogram'][start:end] spectrogram = np.transpose(spectrogram[:, :self.frequency_bins], axes=(2, 0, 1)) spectrograms[key] = spectrogram file.close() return spectrograms

- spectrogram = np.transpose(spectrogram[:, :self.frequency_bins], axes=(2, 0, 1))：对 spectrogram 数据进行转置和切片操作，以满足特定的形状要求。 - spectrograms[key] = spectrogram：将处理后的 ...

PM=spectrogram(mtlb,window,noverlap,nfft,'yaxis');用的是矩形窗吗

如果您在MATLAB中使用'spectrogram'函数时未指定窗口函数，则将...PM = spectrogram(mtlb, rectwin(length(mtlb)), noverlap, nfft, 'yaxis'); 其中'rectwin(length(mtlb))'表示使用与信号长度相同的矩形窗口。

% 加载音频文件 [x, Fs] = audioread('1.wav'); % 定义窗长和重叠长度 win_len = round(0.03 * Fs); % 窗长为30ms overlap_len = round(0.015 * Fs); % 重叠长度为15ms % 定义窗函数 win_type = 'hamming'; % 汉明窗 % win_type = 'rectwin'; % 矩形窗 win = window(win_type, win_len); % 分帧并加窗 frames = buffer(x, win_len, overlap_len, 'nodelay'); frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));% 绘制时域波形 figure; subplot(2, 1, 1); plot(x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Original Signal'); subplot(2, 1, 2); plot(frames(:, 1)); xlabel('Samples'); ylabel('Amplitude'); title('Windowed Frame'); % 计算并绘制短时傅里叶变换 NFFT = 2^nextpow2(win_len); f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1); t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs; spec = zeros(NFFT/2+1, length(t)); for i = 1:length(t) frame = frames(:, i); spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2)); end figure; imagesc(t, f, 10*log10(spec)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colorbar;修改代码

该代码实现了音频信号的分帧和加窗，并计算了每一帧的短时傅里叶变换（STFT），最终绘制出了音频的时域波形和频谱图（spectrogram）。如果您想修改代码，可以根据自己的需求进行调整。以下是一些可能的修改建议： 1...

[S, F, T,P] =spectrogram(mtlb,window,noverlap,nfft,'yaxis');解释代码

这是MATLAB中用于计算信号的短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）的函数spectrogram的使用方法。 其中，mtlb是输入信号序列；window是窗函数的类型（如'hann'、'hamming'等）或窗函数向量；...

[s,f,t] = spectrogram(data_section,window,noverlop,fs,fs); % 时频分析

[s,f,t] = spectrogram(data_section,window,noverlap,fs,fs); % 时频分析。 spectrogram函数是一种常用的时频分析方法，它可以将信号分解为不同频率和时间的成分。在这个函数中，输入参数包括data_section（需要...

错误使用 pspectrogram>chkinput (line 160) X must be a vector (either row or column). 出错 pspectrogram (line 41) chkinput(x,'X'); 出错 spectrogram (line 181) [varargout{1:nargout}] = pspectrogram({x},'spect',varargin{:}); 出错 informationprocess (line 78) [S,F,T]=spectrogram(y,windowSize,round(windowSize*overlap),nfft,Fs,'yaxis');

这个错误的意思是输入的 X 必须是一个向量，但是在执行 pspectrogram 函数时，输入的 X 不是一个向量，可能是一个矩阵或者其他类型的数据。这个错误可能是由于输入数据的类型或格式不正确导致的。你可以检查一下输入...

用matlab代码 syms t x(t) x(t) = exp(-t)(sin(5*t)+cos(10*t))*heaviside(t); x = double(x(t)); % 将函数x(t)转换为数值数组 x = x - mean(x); % 去除直流分量 x = x / max(abs(x)); % 归一化处理 N = 256; % 分析窗口长度 w = hamming(N); % 汉明窗 noverlap = round(N/2); % 重叠窗口长度 nfft = 1024; % FFT长度 t_subs = linspace(0, 10, length(x)); % 生成替换符号变量的数值序列 x_subs = subs(x,t,t_subs); % 将符号变量替换为数值 [S,F,T] = spectrogram(x_subs,w,noverlap,nfft,'twosided'); % 计算频谱 S = abs(S); % 取幅值 S_mean = mean(S,2); plot(F, S_mean); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); title('Spectrum of x(t)'); 报错无效的数组索引如何处理并给出完整代码

[S,F,T] = spectrogram(x_subs,w,noverlap,nfft,'twosided'); % 计算频谱 S = abs(S); % 取幅值 S_mean = mean(S,2); plot(F, S_mean); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); title('Spectrum of x(t)');...

用matlab时代码 syms t x(t) = exp(-t)*(sin(5*t)+cos(10*t))*heaviside(t); x = double(x(t)); % 将函数x(t)转换为数值数组 x = x - mean(x); % 去除直流分量 x = x / max(abs(x)); % 归一化处理 N = 256; % 分析窗口长度 w = hamming(N); % 汉明窗 noverlap = round(N/2); % 重叠窗口长度 nfft = 1024; % FFT长度 [S,F,T] = spectrogram(x,w,noverlap,nfft,'twosided'); % 计算频谱 S = abs(S); % 取幅值 S_mean = mean(S,2); plot(F,S_mean); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Magnitude'); title('Spectrum of x(t)'); 错误使用 symengine Unable to convert expression containing symbolic variables into double array. Apply 'subs' function first to substitute values for variables. 出错 sym/double (第 729 行) Xstr = mupadmex('symobj::double', S.s, 0);报错如何处理

这个错误是因为在将函数 x(t) 转换为数值数组时出现了问题，可能是因为它包含符号...[S,F,T] = spectrogram(x,w,noverlap,nfft,'twosided'); % 将 x 改为数值数组 这样修改后，你的代码就应该可以正常运行了。
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本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件，十分的简便 本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py，就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
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