overlap表示两段之间的重合点数,overlap的值必须要小于窗长,如果没有指定overlap,默认是窗长的一半,即50%的overlap; nfft表示fft的点数,fft的点数跟窗长可以是不同的,当没有指定该参数时,Matlab会取max(256, 2^(ceil(log2(length(window))),即当窗长小于256时,fft的点数是256;当窗长大于256时,fft的点数取...
上面已经说过,帧长一般为10\sim 30ms之间,接下来就具体验证验证帧长会产生什么影响,为了验证该问题,我们人工造一段很简单的数据进行观察,假设overlap为窗长一半, FFT点数与窗长一致,避免引入补零等情况,,物理分辨率与观测分辨率一致,即为: f_0=\frac{Fs}{NFFT} 其中Fs为信号的采样率,NFFT为进行FFT的点数。 ...
window,noverlap,nfft,fs);// 在这里，你可以使用S来绘制频谱图return0;}以下是我自己根据所学的知识...
han_win = hanning(win_sz); % 选择海明窗 nfft = win_sz; nooverlap = win_sz -1; [S, F, T] = spectrogram(y, window, nooverlap, nfft, fs); imagesc(T, F, log10(abs(S))) set(gca,'YDir','normal') xlabel('Time (secs)') ylabel('Freq (Hz)') title('short time fourier tra...
step2: 然后,设置了 STFT 的参数。其中,'winlen'表示每个小段的长度为 0.5 秒,'overlap' 表示相邻两个小段之间重叠 0.25 秒,即两个小段之间有 0.25 秒的重复数据。'nfft' 表示进行 DFT 变换时采用 1024 个点进行傅里叶变换。 step3: 最后,调用'spectrogram'函数,计算 'x' 的 STFT 变换。实际上,该函数...
nfft=win_sz;nooverlap=win_sz-1;[S,F,T]=spectrogram(y,window,nooverlap,nfft,fs);imagesc(T,F,log10(abs(S)))set(gca,'YDir','normal')xlabel('Time (secs)')ylabel('Freq (Hz)')title('short time fourier transform spectrum') 2. cwt:连续小波变换 ...
示例代码片段: [audio,fs] = audioread('signal.wav'); window = hamming(512); overlap = 256; nfft = 1024; [S,f,t] = stft(audio, fs, 'Window',window, 'OverlapLength',overlap, 'FFTLength',nfft); S_db = 20*log10(abs(S) + eps); % 转换为dB ...
nfft = win_sz; nooverlap = win_sz - 1; [S, F, T] = spectrogram(y, window, nooverlap, nfft, fs); imagesc(T, F, log10(abs(S))) set(gca, 'YDir', 'normal') xlabel('Time (secs)') ylabel('Freq (Hz)') title('short time fourier transform spectrum') 2. cwt:连续小波变换 ...
txBlockFFT =zeros(frameNumber,Nfft); %对信号进行短时傅里叶变换,得到跳频图案 fori= 0:frameNumber-1 start=i*Nfft; txBlockFFT(i+1,:) =fftshift(fft(x(start+1:start+Nfft))); %找出跳频图案中横轴上每个时间上对应的最大峰值,从时间开始到结束写个循环就行, ...
调用spectrogram函数后，可得到一个默认横轴为频率，纵轴为时间的图。为了使绘图更加灵活，可以选择先调用spectrogram函数获取结果，再对结果单独绘图。在此次示例中，使用了256作为窗口大小，并将overlap设置为window长度减1，即每次步进为1。此外，可以通过调整nfft和fs参数进一步控制FFT点数和采样频率。为了优化...