在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力155 点威望0 点阅读权限20积分74相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 74, 距离下一级还需 26 积分
升级&&72.63%当前用户组为 小学生当前积分为 74, 升到下一级还需要 26 点。该用户从未签到
填写您的邮件地址
通过数模研讨会预测16年赛题十天集训，提升获奖率大象老师精讲历年国赛优秀论文在学习中获得突破和提高帮助学生在国赛中取得理想成绩。我基本上是采用看英语文章的办法，先泛读，再精读，再一句一句看，最后再提纲挈领，总算是明白一点了，当然，也可能还是领悟错了。最后要说的一句话是：楼主，你很牛叉，希望你不是真的有病。& &
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力54 点威望0 点阅读权限20积分60相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 60, 距离下一级还需 40 积分
升级&&57.89%当前用户组为 小学生当前积分为 60, 升到下一级还需要 40 点。该用户从未签到
强烈支持。楼主万岁
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力51 点威望0 点阅读权限20积分49相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 49, 距离下一级还需 51 积分
升级&&46.32%当前用户组为 小学生当前积分为 49, 升到下一级还需要 51 点。该用户从未签到
试试运气啦~~~~~~~~~~~
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力154 点威望0 点阅读权限30积分102相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 102, 距离下一级还需 198 积分
升级&&1%当前用户组为 初中生当前积分为 102, 升到下一级还需要 198 点。该用户从未签到
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力154 点威望0 点阅读权限20积分74相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 74, 距离下一级还需 26 积分
升级&&72.63%当前用户组为 小学生当前积分为 74, 升到下一级还需要 26 点。该用户从未签到
通过数模研讨会预测16年赛题十天集训，提升获奖率大象老师精讲历年国赛优秀论文在学习中获得突破和提高帮助学生在国赛中取得理想成绩。声明一下：本人看贴和回贴的规则，好贴必看，精华贴必回。
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力52 点威望0 点阅读权限20积分44相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 44, 距离下一级还需 56 积分
升级&&41.05%当前用户组为 小学生当前积分为 44, 升到下一级还需要 56 点。该用户从未签到
强烈支持。楼主万岁
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力54 点威望0 点阅读权限20积分33相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 33, 距离下一级还需 67 积分
升级&&29.47%当前用户组为 小学生当前积分为 33, 升到下一级还需要 67 点。该用户从未签到
我基本上是采用看英语文章的办法，先泛读，再精读，再一句一句看，最后再提纲挈领，总算是明白一点了，当然，也可能还是领悟错了。最后要说的一句话是：楼主，你很牛叉，希望你不是真的有病。& &
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力154 点威望0 点阅读权限20积分74相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 74, 距离下一级还需 26 积分
升级&&72.63%当前用户组为 小学生当前积分为 74, 升到下一级还需要 26 点。该用户从未签到
鉴定完毕！&&
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力154 点威望0 点阅读权限20积分74相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 74, 距离下一级还需 26 积分
升级&&72.63%当前用户组为 小学生当前积分为 74, 升到下一级还需要 26 点。该用户从未签到
强烈支持。楼主万岁
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
在线时间0 小时最后登录注册时间听众数收听数能力0 分体力50 点威望0 点阅读权限20积分26相册日志记录帖子主题精华0分享好友
, 积分 26, 距离下一级还需 74 积分
升级&&22.11%当前用户组为 小学生当前积分为 26, 升到下一级还需要 74 点。该用户从未签到
通过数模研讨会预测16年赛题十天集训，提升获奖率大象老师精讲历年国赛优秀论文在学习中获得突破和提高帮助学生在国赛中取得理想成绩。哦～～
啦啦啦~~~我是默认签名(*^__^*)
新人进步奖
凡是完成新手任务的会员皆可申请
大家赶快报名吧，美赛之前最重要的练习赛，今年有三名美籍评审参与最终阅卷！
Powered by
& &论坛法律顾问：王兆丰基于MATLAB 的语谱图显示与分析_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
基于MATLAB 的语谱图显示与分析
上传于||文档简介
&&基​于​M​A​T​L​A​B​ ​的​语​谱​图​显​示​与​分​析
阅读已结束，如果下载本文需要使用0下载券
想免费下载更多文档？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，查找使用更方便
还剩2页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢Spectrogram 函数做短时傅里叶分析
正好要用到，mark 学习之。
原文出自：
.cn/s/blog_6163bdeb0102dwfw.html
spectrogram函数做短时傅里叶分析
之前以为时频分析的函数都在时频分析工具箱里，而matlab已经不自带这个工具箱了，使用需要另行下载，关于如何使用，之前写过一篇博客见
今天偶人发现原来matlab自带了短时傅里叶变换的分析函数，老版本的matlab是specgram函数，新的改成了spectrogram函数，虽然一说到时频分析，都会说到小波分析，小波分析要比短时傅里叶要好云云，但在分析信号的瞬时频谱时，短时傅里叶还是有它的用武之地的。前一阵也看了一些有关小波分析的matlab实现，发现帮助中使用小波也多是除噪、压缩，都说小波是时频显微镜，它的用武之地还是在于查看高频在哪一级分解中，进而可以有效滤除一些信号，比如除噪，所以短时傅里叶变换查看瞬时频率正好互补一下。时频分析还认识的不深，一个阶段的想法而已。
另外，之前对matlab的扫频函数chirp做过总结，见，里面就是使用spectrogram函数来查看产生的扫频信号的瞬时频率的，当时不知道那个函数是干啥，就感觉好神奇，现在正好看到，总结一下吧！
spectrogram
功能：使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。
&&&&&[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)
&&&&&[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)
说明：当使用时无输出参数，会自动绘制频谱图；有输出参数，则会返回输入信号的短时傅里叶变
&&&&&&换。当然也可以从函数的返回值S,F,T,P绘制频谱图，具体参见例子。
x---输入信号的向量。默认情况下，即没有后续输入参数，x将被分成8段分别做变换处理，
&&&&如果x不能被平分成8段，则会做截断处理。默认情况下，其他参数的默认值为
&&&&&&&&window---窗函数，默认为nfft长度的海明窗Hamming
&&&&&&&&noverlap---每一段的重叠样本数，默认值是在各段之间产生50%的重叠
&&&&&&&&nfft---做FFT变换的长度，默认为256和大于每段长度的最小2次幂之间的最大值。
&&&&&&&&&&&&&&&另外，此参数除了使用一个常量外，还可以指定一个频率向量F
&&&&&&&&fs---采样频率，默认值归一化频率
Window---窗函数，如果window为一个整数，x将被分成window段，每段使用Hamming窗函数加窗。
&&&&&&&&&如果window是一个向量，x将被分成length(window)段，每一段使用window向量指定的
&&&&&&&&&窗函数加窗。所以如果想获取specgram函数的功能，只需指定一个256长度的Hann窗。
Noverlap---各段之间重叠的采样点数。它必须为一个小于window或length(window)的整数。
&&&&&&&&&&&其意思为两个相邻窗不是尾接着头的，而是两个窗有交集，有重叠的部分。
Nfft---计算离散傅里叶变换的点数。它需要为标量。
Fs---采样频率Hz，如果指定为[]，默认为1Hz。
S---输入信号x的短时傅里叶变换。它的每一列包含一个短期局部时间的频率成分估计，
&&&&时间沿列增加，频率沿行增加。
&&&&如果x是长度为Nx的复信号，则S为nfft行k列的复矩阵，其中k取决于window，
&&&&&&&&如果window为一个标量，则k = fix((Nx-noverlap)/(window-noverlap))
&&&&&&&&如果window为向量，则k = fix((Nx-noverlap)/(length(window)-noverlap))
&&&&对于实信号x，如果nfft为偶数，则S的行数为(nfft/2+1)，如果nfft为奇数，
&&&&则行数为(nfft+1)/2，列数同上。
F---在输入变量中使用F频率向量，函数会使用Goertzel方法计算在F指定的频率处计算频谱图。
&&&&指定的频率被四舍五入到与信号分辨率相关的最近的DFT容器(bin)中。而在其他的使用nfft
&&&&语法中，短时傅里叶变换方法将被使用。对于返回值中的F向量，为四舍五入的频率，其长度
&&&&等于S的行数。
T---频谱图计算的时刻点，其长度等于上面定义的k，值为所分各段的中点。
P---能量谱密度PSD(Power Spectral Density)，对于实信号，P是各段PSD的单边周期估计；
&&&&对于复信号，当指定F频率向量时，P为双边PSD。
&&&&P矩阵的元素计算公式如下P(I,j)=k|S(I,j)|2，其中的的k是实值标量，定义如下
&&&&&&&&对于单边PSD，计算公式如下，其中w(n)表示窗函数，Fs为采样频率，在0频率和奈奎斯特
&&&&&&&&频率处，分子上的因子2改为1；
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&对于双边PSD，计算公式如下
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&如果采样频率没有指定，分母上的Fs由2*pi代替。
spectrogram(...)当调用函数时没有输出参数，将会自动绘制各段的PSD估计，绘制的命令如下
&&&&&&&surf(T,F,10*log10(abs(P)));
&&&&&&&view(0,90);
spectrogram(...,'freqloc')使用freqloc字符串可以控制频率轴显示的位置。当freqloc=xaxis
&&&&&&&时，频率轴显示在x轴上，当freqloc=yaxis时，频率轴显示在y轴上，默认是显示在x轴
&&&&&&&上。如果在指定freqloc的同时，又有输出变量，则freqloc将被忽略。
例.计算并显示二次扫频信号的PSD图，扫频信号的频率开始于100Hz，在1s时经过200Hz
T = 0:0.001:2;
X = chirp(T,100,1,200,'q');
spectrogram(X,128,120,128,1E3);
title('Quadratic Chirp');
例.计算并显示线性扫频信号的PSD图，扫频信号由直流开始，在1s时经过150Hz，控制频率轴显示在y轴上
T = 0:0.001:2;
X = chirp(T,0,1,150);
[S,F,T,P] = spectrogram(X,256,250,256,1E3);
surf(T,F,10*log10(P),'edgecolor','none');
view(0,90);
xlabel('Time (Seconds)'); ylabel('Hz');
函数使用的注意：
nfft越大，频域的分辨率就越高（分辨率=fs/nfft），但离瞬时频率就越远；
noverlap影响时间轴的分辨率，越接近nfft，分辨率越高，相应的冗余就越多，计算量越大，但计算机只要能承受，问题不大。
看过本文的人也看了：
我要留言技术领域：
你已经自动关注本知识库了哦！
确定要取消收藏吗？[转载]spectrogram函数做短时傅里叶分析
spectrogram
功能：使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。
[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)
[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)
说明：当使用时无输出参数，会自动绘制频谱图；有输出参数，则会返回输入信号的短时傅里叶变
换。当然也可以从函数的返回值S,F,T,P绘制频谱图，具体参见例子。
x---输入信号的向量。默认情况下，即没有后续输入参数，x将被分成8段分别做变换处理，
如果x不能被平分成8段，则会做截断处理。默认情况下，其他参数的默认值为
window---窗函数，默认为nfft长度的海明窗Hamming
noverlap---每一段的重叠样本数，默认值是在各段之间产生50%的重叠
nfft---做FFT变换的长度，默认为256和大于每段长度的最小2次幂之间的最大值。
另外，此参数除了使用一个常量外，还可以指定一个频率向量F
fs---采样频率，默认值归一化频率
Window---窗函数，如果window为一个整数，x将被分成window段，每段使用Hamming窗函数加窗。
如果window是一个向量，x将被分成length(window)段，每一段使用window向量指定的
窗函数加窗。所以如果想获取specgram函数的功能，只需指定一个256长度的Hann窗。
Noverlap---各段之间重叠的采样点数。它必须为一个小于window或length(window)的整数。
其意思为两个相邻窗不是尾接着头的，而是两个窗有交集，有重叠的部分。
Nfft---计算离散傅里叶变换的点数。它需要为标量。
Fs---采样频率Hz，如果指定为[]，默认为1Hz。
S---输入信号x的短时傅里叶变换。它的每一列包含一个短期局部时间的频率成分估计，
时间沿列增加，频率沿行增加。
如果x是长度为Nx的复信号，则S为nfft行k列的复矩阵，其中k取决于window，
如果window为一个标量，则k =
fix((Nx-noverlap)/(window-noverlap))
如果window为向量，则k
= fix((Nx-noverlap)/(length(window)-noverlap))
对于实信号x，如果nfft为偶数，则S的行数为(nfft/2+1)，如果nfft为奇数，
则行数为(nfft+1)/2，列数同上。
F---在输入变量中使用F频率向量，函数会使用Goertzel方法计算在F指定的频率处计算频谱图。
指定的频率被四舍五入到与信号分辨率相关的最近的DFT容器(bin)中。而在其他的使用nfft
语法中，短时傅里叶变换方法将被使用。对于返回值中的F向量，为四舍五入的频率，其长度
等于S的行数。
T---频谱图计算的时刻点，其长度等于上面定义的k，值为所分各段的中点。
P---能量谱密度PSD(Power Spectral
Density)，对于实信号，P是各段PSD的单边周期估计；
对于复信号，当指定F频率向量时，P为双边PSD。
P矩阵的元素计算公式如下P(I,j)=k|S(I,j)|2，其中的的k是实值标量，定义如下
对于单边PSD，计算公式如下，其中w(n)表示窗函数，Fs为采样频率，在0频率和奈奎斯特
频率处，分子上的因子2改为1；
对于双边PSD，计算公式如下
如果采样频率没有指定，分母上的Fs由2*pi代替。
spectrogram(...)当调用函数时没有输出参数，将会自动绘制各段的PSD估计，绘制的命令如下
surf(T,F,10*log10(abs(P)));
view(0,90);
spectrogram(...,'freqloc')使用freqloc字符串可以控制频率轴显示的位置。当freqloc=xaxis
时，频率轴显示在x轴上，当freqloc=yaxis时，频率轴显示在y轴上，默认是显示在x轴
上。如果在指定freqloc的同时，又有输出变量，则freqloc将被忽略。
例.计算并显示二次扫频信号的PSD图，扫频信号的频率开始于100Hz，在1s时经过200Hz
T = 0:0.001:2;
X = chirp(T,100,1,200,'q');
spectrogram(X,128,120,128,1E3);
title('Quadratic Chirp');
例.计算并显示线性扫频信号的PSD图，扫频信号由直流开始，在1s时经过150Hz，控制频率轴显示在y轴上
T = 0:0.001:2;
X = chirp(T,0,1,150);
[S,F,T,P] = spectrogram(X,256,250,256,1E3);
surf(T,F,10*log10(P),'edgecolor','none');
view(0,90);
xlabel('Time (Seconds)'); ylabel('Hz');
函数使用的注意：
nfft越大，频域的分辨率就越高（分辨率=fs/nfft），但离瞬时频率就越远；
noverlap影响时间轴的分辨率，越接近nfft，分辨率越高，相应的冗余就越多，计算量越大，但计算机只要能承受，问题不大。
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。