保存的信号时间长度还是不对
时间: 2023-10-09 13:10:14 浏览: 23
如果你保存的信号时间长度还是不对,可能是因为你的噪声信号的长度不够,或者你只保存了部分噪声信号。
在上面的代码中,我们只保存了前100个帧的噪声信号。如果你的音频文件比较长,这可能不足以覆盖整个信号的长度。你可以通过增加噪声信号的帧数来解决这个问题。例如,如果你的音频文件有1000帧,你可以保存前500帧的噪声信号:
```python
# 估计噪声的幅度
noise = np.abs(D[:, :500]) # 保存前500帧的噪声信号
# 估计信号的幅度
signal = np.abs(D[:, 500:])
# 过滤噪声
D_filter = D.copy()
D_filter[:, :500] = 0 # 将前500帧的幅度设置为0
# 逆STFT
y_filter = librosa.istft(D_filter)
# 将噪声的信号保存到文件
librosa.output.write_wav('noise.wav', y_filter, sr=sr)
```
这样,保存的噪声信号就会比之前更长一些。你可以根据需要调整噪声信号的帧数以达到合适的长度。
相关问题
上面代码保存的噪声信号时间过短,如何解决
如果你保存的噪声信号时间过短,可能是因为你的音频文件的采样率(sampling rate)不同于默认值。在 `librosa.output.write_wav` 函数中,默认的采样率为 22050 Hz。如果你的音频文件的采样率不同,可以通过指定 `sr` 参数来解决这个问题。
例如,如果你的音频文件的采样率为 44100 Hz,可以这样保存噪声信号:
```python
# 将噪声的信号保存到文件
librosa.output.write_wav('noise.wav', noise_signal, sr=44100)
```
如果你使用的是 `soundfile` 库,也可以通过指定 `samplerate` 参数来解决这个问题:
```python
import soundfile as sf
# 将噪声的信号保存到文件
sf.write('noise.wav', noise_signal, samplerate=44100)
```
这样,保存的噪声信号就会与原始音频文件具有相同的采样率和长度。
进行emd分解,如何将自己的信号和时间导入
进行EMD分解可以使用MATLAB等软件进行实现。下面以MATLAB为例介绍如何将自己的信号和时间导入。
首先,将自己的信号(一个列向量)保存为csv格式,然后使用MATLAB中的readmatrix函数读取该文件并将数据存储在一个矩阵中。代码示例为:
```
data = readmatrix('your_data.csv');
```
接着,定义时间向量(也是一个列向量),用来表示信号的时间点,其长度应与信号的长度相等。代码示例为:
```
time = linspace(0, length(data)/fs, length(data))';
```
其中,linspace函数用于生成等差数列,第一个参数表示起始点,第二个参数表示终止点,第三个参数表示等差数列的长度。fs表示信号的采样率,用于将时间单位转换为秒。
最后,将信号和时间作为参数调用MATLAB中的emd函数进行分解。代码示例为:
```
[imf, residual] = emd(data, 'Display', 1, 'TimeVector', time);
```
其中,imf为分解后的各个IMF分量,residual为分解后的残差项,'Display'表示是否显示分解过程,'TimeVector'表示信号的时间向量。
通过以上步骤,就可以将自己的信号和时间导入进行EMD分解了。
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