matlab怎样绘制音频各个频率成分的声强级图

要绘制音频各个频率成分的声强级图，可以使用MATLAB中的fft函数和spectrogram函数。

首先使用MATLAB中的audioread函数读取音频文件，然后使用fft函数对音频信号进行傅里叶变换，得到频谱信息。接着，使用spectrogram函数将频谱信息转换成声强级图。

以下是一个示例代码：

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('audio.wav'); 

% FFT变换
Y = fft(y);
L = length(y);
P2 = abs(Y/L);
P1 = P2(1:L/2+1);
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

% 计算频率
f = Fs*(0:(L/2))/L;

% 绘制声强级图
spectrogram(y, 256, 250, [], Fs, 'yaxis');

其中，spectrogram函数的第一个参数是音频信号，第二个参数是窗口的大小，第三个参数是窗口的重叠率，第四个参数是窗口函数（默认为汉宁窗），第五个参数是采样率，第六个参数是y轴的刻度（默认为频率）。可以根据需要调整这些参数以得到更好的结果。

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matlab怎样获得音频各个频率成分的声强级

要获得音频各个频率成分的声强级，可以使用MATLAB中的FFT函数，它可以将时域信号转换为频域信号。以下是一个简单的示例代码，用于计算音频文件的频谱：

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('audio_file.wav');

% 计算FFT
N = length(y);
Y = fft(y);
f = Fs*(0:N/2-1)/N;

% 计算声强级
P = abs(Y(1:N/2)).^2/N/Fs;
db = 10*log10(P);

% 绘制频谱图
plot(f,db);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power (dB)');

在这个代码中，我们首先使用`audioread`函数读取音频文件并获取采样率。然后，我们使用FFT函数计算音频的频谱。FFT函数返回一个长度为N的复数向量，其中包含了音频信号的频域表示。我们使用`abs`函数获取频域信号的模值，并将其平方得到功率谱。最后，我们使用`10*log10`函数将功率转换为分贝单位的声强级，并使用`plot`函数绘制频谱图。

matlab怎样获得音频各个成分的声强级

要获得音频各个成分的声强级，可以使用MATLAB中的信号分析工具箱。具体步骤如下：

1. 读取音频文件并进行预处理，例如：

[x, Fs] = audioread('audio.wav'); % 读取音频文件
x = x(:, 1); % 取单声道信号
x = x - mean(x); % 去除直流分量

2. 对音频信号进行短时傅里叶变换（STFT）：

window = hann(1024); % 汉宁窗口
noverlap = 512; % 重叠长度
nfft = 2048; % FFT点数
[S, F, T] = spectrogram(x, window, noverlap, nfft, Fs); % STFT

3. 计算每个频率成分的功率谱密度：

P = abs(S).^2 / (nfft * sum(window.^2) * Fs); % 功率谱密度

4. 将功率谱密度转换为声压级：

P0 = 20e-6; % 参考声压
Lp = 20 * log10(sqrt(P) / P0); % 声压级

5. 可以根据需要对声压级进行加权平均，例如A权或C权：

fA = [20, 25, 31.5, 40, 50, 63, 80, 100, 125, 160, 200, 250, 315, 400, 500, 630, 800, 1000, 1250, 1600, 2000, 2500, 3150, 4000, 5000, 6300, 8000, 10000, 12500, 16000, 20000]; % A权频率
wA = 2*pi*fA; % A权角频率
SA = 1.0 ./ sqrt(sum(bsxfun(@times, 1./(1j*wA)', P) .^ 2)); % A权系数
LA = sum(bsxfun(@times, Lp, SA) .^ 2) .^ 0.5; % A权声级

6. 最终得到的LA即为各个成分的声强级。