实现时, 短时傅里叶变换被计算为一系列加窗数据帧的快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT),其中窗口随时间 “滑动” (slide) 或“跳跃” (hop) 。 Python 实现 在程序中,frame_size为将信号分为较短的帧的大小, 在语音处理中, 通常帧大小在 20ms 到 40ms 之间. 这里设置为 25ms, 即frame_s...
最近复现论文需要用到短时傅里叶变换的代码,在百度谷歌都找了一番,没有找到合适的代码,于是scipy文档内的stft()函数翻译了一遍。 原文:docs.scipy.org/doc/scip 一、scipy.signal.stft函数介绍 scipy.signal.stft(x,fs=1.0,window='hann',nperseg=256,noverlap=None,nfft=None, detrend=False,return_onesided...
在短时傅里叶变换过程中,窗的长度决定频谱图的时间分辨率和频率分辨率,窗长越长,截取的信号越长,信号越长,傅里叶变换后频率分辨率越高,时间分辨率越差;相反,窗长越短,截取的信号就越短,频率分辨率越差,时间分辨率越好,也就是说短时傅里叶变换中,时间分辨率和频率分辨率之间不能兼得,应该根据具体需求进行取舍。
1.第一步,确定相关参数。主要包括原信号,窗函数,窗长,重叠点数,采样频率,傅里叶点数等。 其中傅里叶点数主要用于在傅里叶变换过程中使用,当信号长度小于傅里叶点数时,系统会自动进行补零,然后再进行快速傅里叶变换。 2.第二步,计算把源信号和窗函数转换为列向量。计算信号长度,并根据信号长度nx、窗长WinLen...
在Python中,我们可以利用第三方库scipy来实现基于短时傅里叶变换的谱峭度算法。我们需要使用scipy库中的signal模块来进行短时傅里叶变换,然后利用scipy库中的spectral模块来计算信号的谱峭度。通过这些功能,我们可以很容易地对信号进行频谱分析,并计算出其局部特性。 4. 个人观点和理解 对于短时傅里叶变换和谱峭度算法...