spectrogram函数的窗长和重叠率对输出频率有什么影响
时间: 2023-06-12 21:02:41 浏览: 95
spectrogram函数的窗长和重叠率对输出频率有以下影响:
1. 窗长:窗长决定了FFT的时间分辨率,即在时间轴上每个窗口内的信号长度。窗长越长,时间分辨率越低,输出的频谱分辨率越高。因此,较长的窗口可以检测到低频信号,但是在时间上的分辨率较低,无法检测到短时间内的变化。较短的窗口可以检测到高频信号,但是在频谱上的分辨率较低,无法检测到较低频率的信号。
2. 重叠率:重叠率指相邻两个窗口的采样点数,它决定了窗口之间的相互影响程度。重叠率越高,窗口之间的相互影响越大,输出的频谱分辨率也越高。但是,重叠率越高,计算复杂度也越高,因此需要权衡计算效率和频谱分辨率。
因此,选择合适的窗长和重叠率可以平衡时间和频率的分辨率,以及计算效率和频谱分辨率之间的权衡。
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spectrogram函数的窗函数和FFT点数为什么一致
在使用STFT(短时傅里叶变换)计算频谱图时,需要将信号分段并对每段进行FFT计算。在进行FFT计算时,需要选择窗函数和FFT点数。
窗函数的作用是在分段计算中减小频谱泄漏(spectral leakage)的影响,同时也能够对信号进行平滑处理。常用的窗函数有汉明窗、海宁窗、布莱克曼窗等。
FFT点数表示每个窗口内的采样点数,通常选择2的幂次方,例如1024、2048、4096等。FFT点数越大,频率分辨率越高,但计算量也会增加。
在计算频谱图时,要保证窗口长度和FFT点数一致,这是因为窗口长度决定了频域的分辨率,而FFT点数则决定了频率的分辨率。如果窗口长度和FFT点数不一致,会导致频谱图出现偏差和失真。
因此,通常使用相同的窗口长度和FFT点数,以保证计算出的频谱图具有较高的精度和准确性。
matlab中的spectrogram函数输入输出分别是什么
Matlab中的spectrogram函数用于计算信号的短时傅里叶变换谱。其输入参数为信号向量、窗口向量和重叠采样数。具体来说,输入参数分别为:
- x:一个长度为N的信号向量。
- window:指定窗口函数的向量,它将被应用于每个窗口的信号。如果未指定,则默认使用汉明窗口。
- noverlap:指定相邻窗口之间的重叠采样数。如果未指定,则默认为50%的重叠采样。
spectrogram函数的输出参数是一个矩阵S,其大小为(NFFT/2+1)×K,其中NFFT是指定的FFT长度,K是计算出的时间段数。矩阵S的每一列包含一个长度为(NFFT/2+1)的向量,该向量表示在给定时间段内的频谱。