短时傅里叶变换语谱图代码

短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）是一种时频分析方法，它将信号分成若干个时间段，在每个时间段内进行傅里叶变换，得到该时间段内信号的频谱。通过对所有时间段内的频谱进行叠加，可以得到整个信号的时频分布情况，即语谱图。

下面是一个MATLAB实现的STFT语谱图代码示例：

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

% 设置参数
win = hamming(256); % 窗函数
noverlap = 128; % 重叠长度
nfft = 512; % FFT长度

% 计算STFT
[S, F, T] = stft(x, win, noverlap, nfft, fs);

% 绘制语谱图
imagesc(T, F, abs(S));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

其中，`stft`函数是MATLAB自带的STFT函数，它的输入参数依次为信号`x`、窗函数`win`、重叠长度`noverlap`、FFT长度`nfft`和采样率`fs`，输出参数为STFT结果`S`、频率向量`F`和时间向量`T`。

需要注意的是，语谱图的颜色表示的是信号的幅度，而不是功率或能量。如果需要绘制功率谱密度图，可以将`abs(S)`替换为`abs(S).^2`。

相关问题

Python 短时傅里叶变换实现

Python中可以使用SciPy库中的`stft`函数来实现短时傅里叶变换（STFT）。下面是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import stft
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t)

# 进行短时傅里叶变换
frequencies, times, Z = stft(x, nperseg=100, noverlap=50)

# 绘制语谱图
plt.pcolormesh(times, frequencies, np.abs(Z), shading='auto')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Spectrogram')
plt.show()

以上代码首先生成了一个包含两个正弦波的示例信号。然后使用`stft`函数进行短时傅里叶变换，其中`x`是输入信号，`nperseg`参数定义了每个时间段内的样本数，`noverlap`参数定义了时间段之间的重叠样本数。最后，使用`pcolormesh`函数绘制了语谱图，其中横轴表示时间，纵轴表示频率。

matlab绘制语音语谱图代码

绘制语音语谱图，一般需要使用短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）将语音信号转换为时频图，然后使用MATLAB的图形绘制函数进行绘图。

下面是一个MATLAB绘制语音语谱图的示例代码：

% 读取语音文件
[x,fs] = audioread('speech.wav');

% 设置参数
winlen = 256; % 窗长
overlap = 0.75; % 重叠率
nfft = 512; % FFT点数
hop = round(winlen*(1-overlap)); % 帧移

% 计算语谱图
[S,F,T] = spectrogram(x,hamming(winlen),hop,nfft,fs);

% 绘制语谱图
figure;
imagesc(T,F,20*log10(abs(S)));
axis xy; % 将Y轴翻转，使频率轴从低到高显示
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Spectrogram of Speech');
colorbar; % 显示颜色条

其中，`x`为语音信号，`fs`为采样率。`winlen`为窗长，`overlap`为重叠率，`nfft`为FFT点数，`hop`为帧移。`spectrogram`函数用于计算语谱图，`imagesc`函数用于绘制图像。最后，使用`axis xy`将Y轴翻转，使频率轴从低到高显示，使用`colorbar`显示颜色条。

注意：上述代码中的`speech.wav`需要替换成你自己的语音文件路径。