matlab 共振峰

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- *1* *2* *3* [matlab求取语音的基音频率、共振峰信息并将其标注在语谱图上](https://blog.csdn.net/weixin_38468077/article/details/124555811)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

matlab共振峰提取

在MATLAB中，可以使用信号处理工具箱中的函数来提取共振峰。其中，最常用的函数是findpeaks和peakdet。以下是使用这两个函数进行共振峰提取的一般步骤：

1. 将信号传入滤波器，通常使用带通滤波器或倒谱法滤波器。
2. 对滤波后的信号进行峰值检测，可以使用findpeaks或peakdet函数。
3. 对峰值进行排序，以确定最高的共振峰。
4. 将共振峰的位置和幅值输出，以进行进一步分析或显示。

下面是一个使用findpeaks函数进行共振峰提取的示例：

% 生成测试信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间范围
f1 = 50; % 共振峰频率
f2 = 100; % 共振峰频率
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t) + randn(size(t)); % 信号

% 滤波
[b,a] = butter(4, [40 160]/(fs/2), 'bandpass');
y = filter(b,a,x);

% 峰值检测
[pks,locs] = findpeaks(y);

% 输出共振峰的位置和幅值
[max_peak, max_idx] = max(pks);
resonance_freq = locs(max_idx)
resonance_amp = max_peak

在上述示例中，我们首先生成了一个包含两个共振峰的信号。然后，我们使用带通滤波器对其进行滤波，并使用findpeaks函数检测峰值。最后，我们输出了最高共振峰的位置和幅值。

matlab绘制共振峰曲线

在Matlab中，可以使用plot函数绘制共振峰曲线。具体步骤如下：

1. 将音频数据进行帧分割，计算出每个帧的共振峰频率。
2. 统计每个频率对应的出现次数，得到共振峰频率分布。
3. 使用plot函数将共振峰频率分布绘制成曲线。

下面是一个简单的Matlab代码示例：

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread('demo.wav');

% 帧长和帧移
frame_len = round(fs * 0.025);
frame_shift = round(fs * 0.01);

% 分帧
frames = enframe(x, frame_len, frame_shift);

% 计算每帧的自相关函数
acf_frames = zeros(size(frames));
for i = 1:size(frames, 1)
    acf_frames(i,:) = xcorr(frames(i,:), 'biased');
end

% 对每帧的自相关函数进行峰值检测
[pks, locs] = findpeaks(acf_frames(1,:), 'MinPeakHeight', 0.2);

% 计算每个峰值的周期
periods = diff(locs);

% 将周期转化为频率，即为共振峰频率
resonances = fs ./ periods;

% 统计共振峰频率分布
edges = 0:100:8000;
counts = histcounts(resonances, edges);

% 绘制共振峰曲线
x = edges(1:end-1) + diff(edges) / 2;
plot(x, counts);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Count');

以上代码中，edges定义了频率的区间，counts统计了每个区间出现的次数，x表示每个区间的中心频率。使用plot函数将x和counts绘制成曲线即可。需要注意的是，实际应用中可能需要对共振峰频率进行进一步处理和筛选，以提高曲线的准确性。