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

时间: 2024-05-08 12:21:09 浏览: 107
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MATLAB-window.rar_matlab wind_matlab window_window_窗函数_调用函数

如果您在MATLAB中使用'spectrogram'函数时未指定窗口函数，则将使用默认的汉明窗。如果要使用矩形窗口，则需要将窗口函数指定为'rectwin'。例如，您可以使用以下代码计算矩形窗口下的频谱图： ``` 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。
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短时傅里叶变换（STFT）可以有效地处理非平稳数字信号，给出瞬时频率的信息。STFT的本质就是将一段信号截成多段，对每一段进行单独...Part5：如何准确无误地使用代码spectrogram。 Part6：酷炫地展示spectrogram结果。
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spectrogram_fft.rar_FFT音频_Spectrogram matlab_绘制语谱图_语音频谱图_音频spect

[S, f, t] = spectrogram(x, windowSize, overlap, nfft, Fs); % 生成语谱图 这里的windowSize定义了每个分析窗口的大小，overlap是相邻窗口之间的重叠样本数。nfft确保我们在进行FFT时使用足够多的点，...

[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；...

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

在这个例子中，使用了长度为100的汉宁窗，即window = hann(100)。 noverlap代表重叠长度。在将信号分段处理时，相邻两段之间会有一定重叠，重叠的长度即为noverlap。重叠可以使得信号在分段处理之后仍然具有...

[S,F,T,P]=spectrogram(mtlb,512,511,512);

其中输入参数 mtlb 是待处理的信号，512 是窗口长度，511 是窗口重叠长度，512 是输出的频域数据点数。函数的返回值有四个，分别是 S（频谱）、F（频率）、T（时间）、P（功率谱密度）。其中，频率 F 是一个长度为 ...

load mtlb; %首先进行STFT变换 [S,F,T,P]=spectrogram(mtlb,512,511,512);%256窗长,128滑动距离,N=256采样点数，mesh(abs(S));

首先使用 load 函数载入音频信号 mtlb，然后使用 spectrogram 函数进行 STFT 变换。其中，第一个参数为输入信号，第二个参数为窗长，第三个参数为滑动距离，第四个参数为 FFT 的点数。这里采用了 256 点的窗长...

请问下列代码中window_size step_size和fft_size要如何设置 def get_spectrogram(file_path, window_size=20, step_size=10, fft_size=1024): # 读取 WAV 文件 sample_rate, audio = wav.read(file_path) # 将音频数据转换为单声道 if len(audio.shape) > 1: audio = audio[:, 0] # 计算窗口大小和步长（以采样点为单位） window_size = int(window_size * sample_rate / 1000) step_size = int(step_size * sample_rate / 1000) # 使用短时傅里叶变换计算 spectrogram _, _, spectrogram = signal.spectrogram( audio, fs=sample_rate, window='hann', nperseg=window_size, noverlap=window_size - step_size, nfft=fft_size, mode='magnitude' ) # 对 spectrogram 进行对数变换 spectrogram = np.log1p(spectrogram) return spectrogram

在该代码中，window_size、step_size 和 fft_size 是用于计算 spectrogram 的参数。 - window_size：窗口大小，表示每个窗口中包含的采样点数量。较大的窗口大小可以提供更好的频率分辨率，但会降低时间分辨率。...

f, t, Sxx = signal.spectrogram(data, fs=fs, nperseg=nperseg, noverlap=noverlap) Sxx = np.transpose(Sxx,[0,2,1])

这段代码使用了Python中的signal库，其中的spectrogram函数用于计算信号的短时傅里叶变换（STFT）谱图。该函数的输入参数包括数据（data）、采样频率（fs）、每个时间段的采样点数（nperseg）和相邻时间段之间的重叠...

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...你可以检查一下输入的数据类型是否正确，或者尝试使用其他函数来处理输入数据。另外，你也可以查看一下 pspectrogram 函数的文档，了解一下它的输入要求和使用方法。

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

- 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...

[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...

F = 0:.1:20; [y,f,t,p] = spectrogram(data,256,128,F,1E3,'yaxis');

这是一个关于信号处理的问题，代码中使用了 spectrogram 函数对数据进行了频谱分析。其中，data 是输入的信号数据，256 和 128 分别表示窗口长度和重叠长度，F 是频率向量，1E3 是采样率。最终输出了频谱图的幅度谱 ...

请问应该在python中导入什么库运行下列代码：def createSpec(data): fs=256 lowcut=117 highcut=123 y=butter_bandstop_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=6) lowcut=57 highcut=63 y=butter_bandstop_filter(y, lowcut, highcut, fs, order=6) cutoff=1 y=butter_highpass_filter(y, cutoff, fs, order=6) Pxx=signal.spectrogram(y, nfft=256, fs=256, return_onesided=True, noverlap=128)[2] Pxx = np.delete(Pxx, np.s_[117:123+1], axis=0) Pxx = np.delete(Pxx, np.s_[57:63+1], axis=0) Pxx = np.delete(Pxx, 0, axis=0) result=(10*np.log10(np.transpose(Pxx))-(10*np.log10(np.transpose(Pxx))).min())/(10*np.log10(np.transpose(Pxx))).ptp() return result

并且需要使用如下代码来定义butter_bandstop_filter和butter_highpass_filter两个函数： def butter_bandstop_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5): nyq = 0.5 * fs low = lowcut / nyq high = highcut ...

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。

[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...

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);

下面是一个示例代码，展示如何使用 pspectrogram 函数进行语音信号的频谱分析： matlab % 读取语音信号 [x, fs] = audioread('input.wav'); % 将语音信号转换为单元格数组 X = {x}; % 设置窗口长度和重叠...

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)');...

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');

2. 将 win 变量改为 win_rect 和 win_ham，分别表示矩形窗和汉明窗的窗矩阵。 3. 将 winshift*fs 改为 winlen*fs-nwinshift，以保证每个窗口之间有重叠部分。 4. 在 spectrogram() 函数中，将 win ...

错误使用 signal.internal.spectral.welchparse>segment_info 段的长度不能大于输入信号的长度。 出错 signal.internal.spectral.welchparse (第 34 行) [L,noverlap,win] = segment_info(M,win1,noverlap1); 出错 pspectrogram (第 30 行) [xw,nx,~,yw,ny,win,~,~,noverlap,~,~,options] = signal.internal.spectral.welchparse(x,esttype,inpArgs{:}); 出错 spectrogram (第 191 行) [varargout{1:nargout}] = pspectrogram({x},'spect',inpArgs{:}); 出错 test (第 20 行) [~, f, t, P] = spectrogram(filtered_data{i}, window_length, overlap, [], fs);

这个错误是由于窗口长度（window_length）大于输入信号的长度所引起的。为了解决这个问题，你可以考虑以下两种方法： 1. 调整窗口长度：将窗口长度设置为小于等于输入信号的长度。可以根据输入信号的长度来选择一...

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