pspectrum(a,Fs,'spectrogram','OverlapPercent',0, ... 'Leakage',1,'MinThreshold',-40,'FrequencyLimits',[0 15])
时间: 2024-01-27 13:03:23 浏览: 30
这是一行MATLAB代码,用于计算信号a的短时傅里叶变换(STFT)并生成其频谱图。
其中a是输入信号向量,Fs是采样率。
'spectrogram'表示使用STFT函数计算频谱。
'OverlapPercent'参数设置STFT窗口之间的重叠百分比,此处为0,表示没有重叠。
'Leakage'参数设置STFT窗口的泄露程度,此处为1,表示使用汉宁窗(Hanning window)。
'MinThreshold'参数设置最小阈值,低于此阈值的频率将不会显示在频谱图中,此处为-40dB。
'FrequencyLimits'参数设置显示的频率范围,此处为0到15Hz。
相关问题
freqs, times, spectrogram = signal.spectrogram(time_series)
这行代码使用了SciPy库中的signal模块中的spectrogram函数,用于计算信号的短时功率谱密度,并将结果返回给三个变量:freqs、times和spectrogram。
其中,freqs表示频率轴上的数值,times表示时间轴上的数值,而spectrogram则是一个二维数组,表示频率和时间上的功率谱密度值。可以用这些数据来进行信号处理和分析。
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
这段代码是一个 `__getitem__` 方法的实现,它是一个类的成员函数。根据传入的索引 `idx`,它从缓存列表中获取一个缓存项,并根据需要生成缓存项的数据。然后,它从 HDF5 文件中读取相应的 spectrogram 数据,并将其转换为字典形式的 spectrograms。
下面是代码的详细解释:
- `cache = self.cache_list[idx]`:从缓存列表中获取索引为 `idx` 的缓存项,并将其赋值给 `cache` 变量。
- `if not self._has_cache(cache):`:检查缓存项是否已经存在,如果不存在则执行下面的代码块。
- `anno = self.anno_transform(idx)`:根据索引 `idx` 执行 `anno_transform()` 方法,生成相应的注释数据。
- `self._generate_cache(anno, cache)`:根据注释数据和缓存项,生成缓存数据。
- `spectrograms = dict()`:创建一个空的字典,用于存储 spectrogram 数据。
- `start, end = 0, self.segment_length`:初始化起始和结束位置。
- `for key, value in cache.items():`:遍历缓存项中的每个键值对。
- `file = h5py.File(value, 'r')`:打开 HDF5 文件,并将其赋值给变量 `file`。
- `if start == 0:`:检查是否是第一次读取 spectrogram 数据。
- `shape = file['spectrogram'].shape[0]`:获取 spectrogram 数据的形状。
- `high = shape - self.segment_length`:计算最高的起始位置。
- `start = random.randint(low=1, high=-high)`:生成一个随机的起始位置。
- `end = start + self.segment_length`:计算结束位置。
- `spectrogram = file['spectrogram'][start:end]`:从 HDF5 文件中读取 spectrogram 数据。
- `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 spectrogram 数据存储到字典中。
- `file.close()`:关闭 HDF5 文件。
- `return spectrograms`:返回字典形式的 spectrograms 数据。
这段代码主要用于从 HDF5 文件中读取 spectrogram 数据,并进行一些预处理操作。具体的预处理逻辑可能需要根据您的实际需求进行调整或修改。