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。通常，窗口大小应该是 2 的幂次方，以便在进行 FFT 计算时效率更高。根据代码中的默认值，窗口大小为 20 毫秒。您可以根据音频信号的特性和所需的分辨率进行调整。

- step_size：步长，表示每次窗口之间移动的采样点数量。较小的步长可以提供更好的时间分辨率，但会增加计算成本。通常，步长应该小于窗口大小，以确保有重叠的窗口。根据代码中的默认值，步长为 10 毫秒。您可以根据音频信号的特性和所需的时间分辨率进行调整。

- fft_size：FFT 大小，表示进行快速傅里叶变换时使用的点数。较大的 FFT 大小可以提供更好的频率分辨率，但会增加计算成本。与窗口大小类似，FFT 大小也应该是 2 的幂次方。根据代码中的默认值，FFT 大小为 1024。您可以根据音频信号的特性和所需的频率分辨率进行调整。

请注意，窗口大小和步长是以毫秒为单位进行设置的，因此它们会根据采样率进行缩放以得到适当的采样点数量。在代码中，使用采样率 `sample_rate` 将毫秒转换为采样点数量。

根据您的需求，您可以尝试不同的窗口大小、步长和 FFT 大小，以获得适合您数据特征的 spectrogram。您可能需要进行一些实验和调整，以找到最佳的参数组合。

相关问题

请你给出较为常用的window_size、step_size 和 fft_size大小

常用的 window_size、step_size 和 fft_size 大小并没有固定的标准，它们的选择通常依赖于具体的应用场景和需求。以下是一些常见的设置建议：

- window_size：通常在 10 毫秒到 100 毫秒之间，根据所处理的音频信号的特性和所需的频率分辨率进行选择。较小的窗口大小可以提供更好的时间分辨率，适用于快速变化的信号。较大的窗口大小可以提供更好的频率分辨率，适用于需要更精确频谱信息的场景。

- step_size：通常选择窗口大小的一半或更小，以确保窗口之间有重叠。例如，如果窗口大小为 20 毫秒，则可以选择步长为 10 毫秒或更小。较小的步长可以提供更好的时间分辨率，但会增加计算成本。

- fft_size：通常选择为 2 的幂次方，以便在进行快速傅里叶变换时效率更高。一般情况下，fft_size 的选择与窗口大小相似，可以选择较小的 fft_size 来平衡频率分辨率和计算成本。较大的 fft_size 可以提供更好的频率分辨率，但会增加计算成本。

需要注意的是，选择合适的参数大小可能需要一些实验和调整。您可以根据具体的应用场景和所需的分辨率进行尝试，并根据结果进行调整。

此外，还可以考虑使用其他窗口函数（如汉宁窗、矩形窗等）和不同的频谱计算方法（如短时傅里叶变换、连续小波变换等），以满足不同的需求。

最终选择的参数大小应根据具体情况进行调整，以获得最佳的分析结果。

S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2);

根据你提供的代码，`vortexPatternnew`是一个函数，它接受两个参数`size_fft1`和`size_fft2`，并返回一个表示涡旋模式的矩阵S。

你可以在MATLAB中定义这个函数，代码如下：

function S = vortexPatternnew(size_fft1, size_fft2)
    % 在这里编写生成涡旋模式的代码
    % ...
    % 返回涡旋模式矩阵S
    S = ...;
end

请确保在调用`vortexPatternnew`函数之前，该函数已经被定义和保存在正确的路径下。另外，请确保`size_fft1`和`size_fft2`已经被正确定义和赋值。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息以便我能够帮助你更准确地解决问题。