('D:\\code\\code\\audio process\\test2.jpg')#绘制频谱图plt.figure()ft=fft(signal[:,0])#需要注意 只能对一个通道的数据进行操作magnitude=np.absolute(ft)#取相似度magnitude=magnitude[0:int(len(magnitude)/2)+1]f=np.linspace(0,fs,len(magnitude))plt.plot(f,magnitude)...
在地震波形分析时,时频图可以辅助识别信号,频谱图可以观察地震信号的频率分布范围,发现波形的优势频率,是地震类型判断和科学研究的重要工具。 下面这段基于python开发的小程序只需要给定地震数据的SAC格式文件,自动进行傅丽叶变换,画出原始波形、时频图、频谱图,非常方便地实现了地震信号分析。 1 2 3 4 5 6 7 8...
ST-CNN-MATT是一种故障多特征分类预测方法,它结合了S变换时频图、卷积神经网络(CNN)和多头自注意力机制(MATT)。 故障多特征分类预测是指通过对故障信号进行特征提取和分类,来预测故障的类型或状态。ST-CNN-MATT方法通过以下步骤实现: S变换时频图:首先,将故障信号进行S变换,将其转换为时频图。S变换是一种将信...
1.软件版本 MATLAB2021a 2.本算法理论知识 通过平均不同分辨率的方法跟踪共振峰,基于时频lpc的频谱图。此外,它还决定了语音信号的基音轮廓。 3.核心代码 function [fmap,pt2] = ftrack(y,fs) bDisplay = 1; Fsamps = 256; % sampling resolution in frequency dimension Tsamps = round(length(y)/18000*...
1.软件版本 MATLAB2021a 2.本算法理论知识 通过平均不同分辨率的方法跟踪共振峰,基于时频lpc的频谱图。此外,它还决定了语音信号的基音轮廓。 3.核心代码 function [fmap,pt2] = ftrack(y,fs) bDisplay = 1; Fsamps = 256; %
savefig('D:\\code\\code\\audio process\\test2.jpg') #绘制频谱图 plt.figure() ft=fft(signal[:,0])#需要注意 只能对一个通道的数据进行操作 magnitude=np.absolute(ft)#取相似度 magnitude=magnitude[0:int(len(magnitude)/2)+1] f=np.linspace(0,fs,len(magnitude)) plt.plot(f,magnitude) ...