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

时间: 2023-10-09 20:17:06 浏览: 131
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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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Spectrogram

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

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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

这是一个名为 stft 的函数，它执行短时傅里叶变换（STFT）来将音频波形转换为频谱图。 该函数接受一个名为 wave 的输入参数，它是一个音频波形。该波形可以是多通道的，每个通道的数据存储在最后一个维度上。...

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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