normalization_factor 归一化系数怎么求

归一化系数的计算方法取决于信号的采样频率和信号长度，具体计算公式如下：

double normalization_factor = 1.0 / (Fs * N);

其中，Fs为信号的采样频率，N为信号的长度。这里的归一化系数是为了保证periodogram的单位是功率谱密度，而不是傅里叶变换的幅度平方。

相关问题

Gammatone滤波器组归一化实现代码

以下是一个简单的 Python 实现代码，实现对 Gammatone 滤波器组进行归一化：

import numpy as np
import math

def gammatone_filterbank(fs, nfft, nfilts, flow, fhigh):
    # 计算频率向量
    frequencies = np.linspace(0, fs / 2, nfft // 2 + 1)

    # 计算 Bark 频率向量
    bark_frequencies = 13 * np.arctan(0.00076 * frequencies) + 3.5 * np.arctan(np.power(frequencies / 7500, 2))

    # 确定滤波器中心的 Bark 频率
    min_bark = 13 * np.arctan(0.00076 * flow) + 3.5 * np.arctan(np.power(flow / 7500, 2))
    max_bark = 13 * np.arctan(0.00076 * fhigh) + 3.5 * np.arctan(np.power(fhigh / 7500, 2))
    bark_centers = np.linspace(min_bark, max_bark, nfilts)

    # 计算滤波器中心频率对应的线性频率
    linear_centers = 7500 * (np.exp(0.05 * bark_centers) - np.exp(-0.05 * bark_centers)) / (np.exp(0.05 * bark_centers) + np.exp(-0.05 * bark_centers))

    # 计算每个滤波器的带宽
    bandwidths = np.zeros(nfilts)
    bandwidths[1:nfilts - 1] = linear_centers[2:nfilts] - linear_centers[0:nfilts - 2]
    bandwidths[0] = linear_centers[1] - linear_centers[0]
    bandwidths[nfilts - 1] = linear_centers[nfilts - 1] - linear_centers[nfilts - 2]

    # 初始化 Gammatone 滤波器组
    gammatone_filters = np.zeros((nfilts, nfft // 2 + 1))

    # 计算每个滤波器的系数
    for i in range(nfilts):
        cf = linear_centers[i]
        b = bandwidths[i]

        # 计算 Gammatone 滤波器的系数
        f = np.linspace(0, fs / 2, nfft // 2 + 1)
        gammatone_filters[i, :] = np.power((2 * np.pi * b), -0.5) * np.power((1j * 2 * np.pi * f + 2 * np.pi * b * cf), -1) * np.exp(-2 * np.pi * b * np.abs(1j * 2 * np.pi * f + 2 * np.pi * b * cf))

    # 对每个滤波器进行归一化
    for i in range(nfilts):
        # 计算当前滤波器的功率响应
        filter_power = np.power(np.abs(gammatone_filters[i, :]), 2)

        # 计算当前滤波器的归一化系数
        normalization_factor = np.sqrt(np.sum(filter_power))

        # 对当前滤波器进行归一化
        gammatone_filters[i, :] /= normalization_factor

    return gammatone_filters

该函数接受以下参数：

- `fs`：采样率。
- `nfft`：FFT 长度。
- `nfilts`：Gammatone 滤波器的数量。
- `flow` 和 `fhigh`：Gammatone 滤波器的频率范围。

该函数返回一个数组，其中每一行表示一个 Gammatone 滤波器的频率响应。

怎样在matlab simulink中把 Raised cosine transmit filter 模块的参数的采样率改为8，滚降系数改为（0.2~0.7B）,群延时为4，滤波器增益归一化，输出为double

### 回答1：
在 MATLAB Simulink 中将 Raised cosine transmit filter 模块的参数采样率更改为8，滚降系数更改为（0.2~0.7B），群延时为4，滤波器增益归一化，输出为 double 可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开 Simulink 模型，在模型中找到 Raised cosine transmit filter 模块。

2. 双击该模块，打开其参数窗口。

3. 在参数窗口中，找到 Sample time 参数，并将其设置为 1/8。

4. 然后，找到 Roll-off factor 参数，并将其设置为 0.2~0.7B。

5. 接着，找到 Group delay 参数，并将其设置为 4。

6. 最后，找到 Normalization 参数，并将其设置为 Yes。

7. 点击 OK 保存所有更改。

8. 双击 Raised cosine transmit filter 模块，进入其内部，在右上角找到 Output data type 参数，将其设置为 double。

9. 点击模型右上角的保存按钮，保存所有更改。

完成以上步骤后，你就成功将 Raised cosine transmit filter 模块的参数采样率更改为8，滚降系数更改为（0.2~0.7B），群延时为4，滤波器增益归一化，输出为 double。

### 回答2：
在Matlab Simulink中将Raised cosine transmit filter模块的参数采样率改为8，滚降系数改为(0.2~0.7B)，群延时为4，滤波器增益归一化，并将输出设置为double类型。

首先，打开Simulink，并将Raised cosine transmit filter模块拖入模型中。

接下来，修改Raised cosine transmit filter模块的参数。右击模块，选择参数配置对话框。

在对话框中，找到采样率参数，并将其值改为8。

接下来，找到滚降系数参数，并将其值设置为0.2~0.7B，这应该是在0.2到0.7之间调整该参数的范围。

然后，找到群延时参数，并将其值设置为4。

接下来，找到滤波器增益参数，并勾选归一化选项，以将其增益设置为归一化。

最后，找到输出类型参数，并将其值设置为double类型，以确保输出的数据类型为double。

保存对模型的更改并运行模型，即可在Matlab Simulink中将Raised cosine transmit filter模块的参数采样率改为8，滚降系数改为(0.2~0.7B)，群延时为4，滤波器增益归一化，并将输出设置为double类型。

### 回答3：
要在MATLAB Simulink中将Raised cosine transmit filter模块的参数进行修改，可以按照以下步骤进行操作。

1. 打开MATLAB Simulink软件，并创建一个新的模型。

2. 在模型中找到Raised cosine transmit filter模块，并双击打开该模块的参数设置界面。

3. 在参数设置界面中，找到采样率参数，并将其改为8。这样就可以将模块的采样率设置为8。

4. 将滚降系数修改为（0.2~0.7B）。滚降系数的取值范围可以通过在参数设置界面中输入0.2:0.7，表示从0.2逐步增加到0.7。

5. 将群延时设置为4。群延时参数表示滤波器对不同频率的信号的相位延迟，将其设置为4即可。

6. 设置滤波器增益归一化。选择使模块的输出信号幅度保持一致的归一化选项即可。

7. 将输出类型设置为double。在参数设置界面中找到输出类型参数，并将其设置为double。

8. 点击确定按钮保存修改，并关闭模块参数设置界面。

通过以上步骤，就可以在MATLAB Simulink中将Raised cosine transmit filter模块的参数的采样率改为8，滚降系数改为（0.2~0.7B），群延时为4，滤波器增益归一化，输出为double。