MATLAB开发：短时傅立叶变换和MDCT的逆过程及其在音高检测中的应用

资源摘要信息:"本资源聚焦于信号处理领域，特别是短时傅立叶变换（STFT）、修正离散余弦变换（MDCT）及其逆变换，并涉及起始和基音检测。此资源是一个基于Matlab开发的工具，旨在处理和分析信号，提供了对信号操作和转换的详细解释。 信号处理的基本操作和转换 资源涉及信号处理的多个基本概念，包括： - 波形加载：加载信号的波形数据到工作环境中，为后续的信号处理做准备。 - 短时傅立叶变换（STFT）：通过应用滑动窗口的方法，将信号从时域转换到时频域，以便分析信号在不同时间窗口内的频率特性。STFT允许设置从0到1之间的任何窗口长度和重叠率。 - MDCT及其逆变换：MDCT（修正离散余弦变换）是音频编码中常用的技术，它将信号分解为固定长度的帧，并在帧与帧之间实现重叠以降低频谱泄漏。资源中还包括了MDCT的逆变换，用于重建原始信号。 - 常数Q变换：这是一种特定形式的STFT，其中频率的分辨率随频率的增加而增加。 - 拆分成帧：将长信号分割成短的时间帧，便于分析或进一步处理。 - 发病检测和音高检测：这两个功能用于识别和定位信号中的特定事件以及测量音高。 主要读/写属性 资源中定义了Signal对象的主要属性，包括： - s：信号本身。 - 窗口长度（毫秒）：在进行STFT时所使用的窗口的时间长度。 - nfft（样本）：快速傅立叶变换（FFT）中计算点数。 - 重叠率：窗口之间的重叠部分比例，用于减少频谱泄漏和提高时间分辨率。 - sLength：信号的总长度。 - nChans：信号中的通道数。 - nfftUtil：正频域中的bin（频域中的一个频率分量）数量。 - framePositions, nFrames：帧的位置和总帧数。 - sWin, sWeights：窗口数据和窗口权重。 代码示例 资源提供了一个Matlab代码示例，展示了如何从一个.wav文件创建Signal对象。 应用背景 资源标题中提到了“重庆”，但未详细说明其应用背景。可能是指开发者所在地区，或者是项目应用的具体场景。 技术实现 本资源基于Matlab这一强大的数学计算和可视化工具，因此其开发和实现均依赖于Matlab平台。Matlab提供了丰富的信号处理工具箱和函数，使得开发此类信号处理应用变得高效和便捷。 文件名 资源打包为一个压缩文件，名为Signal.zip，可能包含了必要的Matlab文件、类定义和示例代码。 总结 这个资源是一个专业的Matlab开发工具，用于信号处理中的STFT、MDCT变换及其逆变换，以及音高检测等。资源不仅提供了丰富的理论知识，还提供了实践中的具体操作方法和代码实现，适合信号处理、音频分析等相关领域的研究和开发使用。"