fft = 2^nextpow2(length(window)) 怎么改变输入的FFT点数
时间: 2023-10-08 20:12:50 浏览: 104
可以通过修改 `length(window)` 的值来改变输入的FFT点数。具体来说,可以将其修改为所需的点数,然后再计算出最近的 2 的幂次方,作为新的 FFT 点数。例如,如果想要将输入点数改为 2048,可以这样计算:
```
new_length = 2048; % 新的输入点数
fft_size = 2^nextpow2(new_length); % 计算最近的2的幂次方
```
需要注意的是,改变输入点数可能会影响到频率分辨率和计算时间。如果输入点数增加,频率分辨率会提高,但计算时间也会相应增加。如果输入点数减少,频率分辨率会降低,但计算时间会相应减少。因此,需要根据具体情况来进行选择。
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修改NFFT = 2^nextpow2(win_len); f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1); t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs; spec = zeros(NFFT/2+1, length(t)); for i = 1:length(t) frame = frames(:, i); spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2)); end figure; imagesc(t, f, 10*log10(spec)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colorbar;
好的,我来帮您修改代码。
根据您的代码,NFFT 的值是根据窗长 win_len 计算得出的,为 2 的幂次方。建议将 NFFT 的值设置为比 win_len 更大的值,例如 1024 或 2048,以获得更好的频谱分辨率。同时,您可以使用 mat2gray 函数将 spec 矩阵转换为灰度图像,以更清晰地显示声谱图。
以下是修改后的代码:
```matlab
% 加载音频文件
[x, Fs] = audioread('1.wav');
% 定义窗长和重叠长度
win_len = round(0.03 * Fs); % 窗长为30ms
overlap_len = round(0.015 * Fs); % 重叠长度为15ms
% 定义窗函数
win_type = 'hamming'; % 汉明窗
% win_type = 'rectwin'; % 矩形窗
win = window(win_type, win_len);
% 分帧并加窗
frames = buffer(x, win_len, overlap_len, 'nodelay');
frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));
% 绘制时域波形
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Original Signal');
subplot(2, 1, 2);
plot(frames(:, 1));
xlabel('Samples');
ylabel('Amplitude');
title('Windowed Frame');
% 计算并绘制短时傅里叶变换
NFFT = 2048; % 设置 NFFT 的值为 2048
f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1);
t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs;
spec = zeros(NFFT/2+1, length(t));
for i = 1:length(t)
frame = frames(:, i);
spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2));
end
% 转换为灰度图像并绘制声谱图
figure;
imagesc(t, f, mat2gray(10*log10(spec)));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Spectrogram');
colorbar;
```
希望这次修改能够满足您的需求。
% 加载音频文件 [x, Fs] = audioread('1.wav'); % 定义窗长和重叠长度 win_len = round(0.03 * Fs); % 窗长为30ms overlap_len = round(0.015 * Fs); % 重叠长度为15ms % 定义窗函数 win_type = 'hamming'; % 汉明窗 % win_type = 'rectwin'; % 矩形窗 win = window(win_type, win_len); % 分帧并加窗 frames = buffer(x, win_len, overlap_len, 'nodelay'); frames = frames .* repmat(win, 1, size(frames, 2));% 绘制时域波形 figure; subplot(2, 1, 1); plot(x); xlabel('Time (s)'); ylabel('Amplitude'); title('Original Signal'); subplot(2, 1, 2); plot(frames(:, 1)); xlabel('Samples'); ylabel('Amplitude'); title('Windowed Frame'); % 计算并绘制短时傅里叶变换 NFFT = 2^nextpow2(win_len); f = linspace(0, Fs/2, NFFT/2+1); t = (win_len/2:overlap_len:length(x)-win_len/2-1) / Fs; spec = zeros(NFFT/2+1, length(t)); for i = 1:length(t) frame = frames(:, i); spec(:, i) = abs(fft(frame, NFFT)).^2 / (NFFT * sum(win.^2)); end figure; imagesc(t, f, 10*log10(spec)); axis xy; xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)'); title('Spectrogram'); colorbar;修改代码
该代码实现了音频信号的分帧和加窗,并计算了每一帧的短时傅里叶变换(STFT),最终绘制出了音频的时域波形和频谱图(spectrogram)。如果您想修改代码,可以根据自己的需求进行调整。以下是一些可能的修改建议:
1. 修改窗函数类型:可以尝试其他窗函数类型,如汉宁窗、布莱克曼窗等,比较不同窗函数的效果。
2. 修改窗长和重叠长度:可以根据实际情况调整窗长和重叠长度,一般来说,窗长越长,频率分辨率越高,但时间分辨率越低;重叠长度越长,时间分辨率越高,但帧数越少。
3. 修改变换类型:可以尝试其他变换类型,如小波变换等,比较不同变换的效果。
4. 修改绘图参数:可以根据自己的需求修改绘图参数,如图像大小、颜色映射等。
注意:在修改代码时,请务必注意代码的正确性和安全性,避免出现错误或漏洞。
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