Pxx, freqs, bins, im = plt.specgram( y, NFFT=nfft, Fs=sr, window=window, noverlap=nfft // 2 )
时间: 2024-03-11 09:44:54 浏览: 34
在这段代码中,`plt.specgram()` 函数的参数解释如下:
- `y`:要计算功率谱的音频信号。
- `NFFT`:FFT 窗口大小,默认为 256。
- `Fs`:音频信号的采样率。如果未指定,则默认为 2 * max(`freqs`)。
- `window`:FFT 窗口函数。默认为矩形窗口。
- `noverlap`:相邻窗口之间的重叠量,以样本数为单位。默认为 `NFFT // 2`。
这个函数的返回值包括四个值:
- `Pxx`:音频信号的功率谱,是一个二维数组,其中每一行表示一个频率通道,每一列表示一个时间窗口。
- `freqs`:每个频率通道的中心频率。
- `bins`:每个时间窗口的开始时间。
- `im`:绘制的谱图对象。
相关问题
[Pxx,f]=periodogram(x3,window,nfft,Fs)什么含义
这是MATLAB中用于计算信号功率谱密度的periodogram函数的语法。下面是各个参数的含义:
- `x3`:输入信号,是一个时间序列。
- `window`:窗函数,用于对信号进行分段加权。常见的窗函数有汉宁窗(hanning)、矩形窗(rectangular)等。
- `nfft`:傅里叶变换的点数,决定了频率分辨率。通常选择为2的幂次方。
- `Fs`:信号的采样率,单位为赫兹(Hz)。
函数返回的结果包括:
- `Pxx`:信号的功率谱密度估计值,是一个长度为nfft/2+1的向量,表示频率从0到Fs/2的功率谱密度。
- `f`:频率向量,是一个长度为nfft/2+1的向量,表示对应的频率值。
通过调用periodogram函数,可以得到给定信号的功率谱密度估计以及对应的频率值。这些结果可以用于分析信号在不同频率上的能量分布情况。
[Pxx,f]=periodogram(x,window,nfft,Fs); 怎么用C++ 实现
在 C++ 中,可以使用 FFT 库来实现类似的功能,例如 FFTW 库。以下是一个简单的示例代码:
```c++
#include <fftw3.h>
void periodogram(double *x, int N, double *Pxx, int nfft, double Fs) {
// 创建 FFT 实例
fftw_complex *in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * nfft);
fftw_complex *out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * nfft);
fftw_plan plan = fftw_plan_dft_1d(nfft, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
// 将输入数据复制到 FFT 输入数组中
for (int i = 0; i < N; i++) {
in[i][0] = x[i];
in[i][1] = 0.0;
}
for (int i = N; i < nfft; i++) {
in[i][0] = 0.0;
in[i][1] = 0.0;
}
// 执行 FFT
fftw_execute(plan);
// 计算功率谱密度
for (int i = 0; i < nfft; i++) {
double f = i * Fs / nfft;
Pxx[i] = (out[i][0]*out[i][0] + out[i][1]*out[i][1]) / (nfft*nfft) / f;
}
// 释放内存和 FFT 实例
fftw_destroy_plan(plan);
fftw_free(in);
fftw_free(out);
}
```
其中,`x` 是输入数据,`N` 是数据长度,`Pxx` 是功率谱密度数组,`nfft` 是 FFT 点数,`Fs` 是采样率。这个函数的实现与 MATLAB 中的 `periodogram` 函数类似,但是在计算功率谱密度时,需要将每个频率分量乘以相应的频率 `f`,以得到正确的单位。