F = 0:.1:20; [y,f,t,p] = spectrogram(data,256,128,F,1E3,'yaxis');
时间: 2023-05-12 22:07:36 浏览: 54
这是一个关于信号处理的问题,代码中使用了 spectrogram 函数对数据进行了频谱分析。其中,data 是输入的信号数据,256 和 128 分别表示窗口长度和重叠长度,F 是频率向量,1E3 是采样率。最终输出了频谱图的幅度谱 y、频率向量 f、时间向量 t 和功率谱 p。
相关问题
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。
f, t, Sxx = signal.spectrogram(data, fs=fs, nperseg=nperseg, noverlap=noverlap) Sxx = np.transpose(Sxx,[0,2,1])
这段代码使用了Python中的signal库,其中的spectrogram函数用于计算信号的短时傅里叶变换(STFT)谱图。该函数的输入参数包括数据(data)、采样频率(fs)、每个时间段的采样点数(nperseg)和相邻时间段之间的重叠采样点数(noverlap)。
函数的输出结果包括频谱图的频率轴(f)、时间轴(t)和STFT谱图(Sxx)。在这段代码中,np.transpose函数被用来重新排列谱图数组的维度,使得时间轴成为谱图数组的第一个维度。这样做的目的是为了方便后续处理和可视化谱图数据。