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汉宁窗傅里叶变换Matlab代码-频谱图: 用于绘制音频频谱的MATLAB脚本

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简介：
这段MATLAB代码实现了对输入音频信号进行汉宁窗口傅里叶变换，并生成其频谱图，适用于音频处理与分析。 汉宁窗傅里叶变换的MATLAB代码用于绘制音频频谱。该脚本读取音频文件并播放音频的同时实时生成频谱图。频谱样式由选择的不同版本的`refreshFig`函数决定，可以通过替换`refreshFig.m`为其他版本（如`refreshFig-2.m`或`refreshFig-3.m`)来更改。 这些刷新图功能在固定的时间间隔内被从主文件中调用，并使用汉宁窗计算音频采样数据的短时傅里叶变换（STFT），然后以条形图形式展示频谱。每个小节代表12个等分音高，已调整至标准音高A4=440Hz。 `refreshFig-2.m`与基本版本相同，但使用了不同的指数窗口函数；而`refreshFig-3.m`则绘制圆形频谱，并不采用对数频率刻度表示方式。 另外有两个脚本用于保存生成的频谱图作为视频文件： `spectrum2.m` 使用基础版的 `refreshFig.m` 样式，而`spectrum3.m` 则使用改进后的圆形频谱显示风格由`refreshFig-3.m`提供。 启动MATLAB后，请将工作目录设置为该存储库所在的目录。在命令窗口中输入`spectrum`, `spectrum2` 或者 `spectrum3`(不带参数)来运行相应的脚本。

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  • 汉宁窗傅里叶变换Matlab代码-频谱图: 用于绘制音频频谱的MATLAB脚本
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    这段MATLAB代码实现了对输入音频信号进行汉宁窗口傅里叶变换，并生成其频谱图，适用于音频处理与分析。 汉宁窗傅里叶变换的MATLAB代码用于绘制音频频谱。该脚本读取音频文件并播放音频的同时实时生成频谱图。频谱样式由选择的不同版本的`refreshFig`函数决定，可以通过替换`refreshFig.m`为其他版本（如`refreshFig-2.m`或`refreshFig-3.m`)来更改。 这些刷新图功能在固定的时间间隔内被从主文件中调用，并使用汉宁窗计算音频采样数据的短时傅里叶变换（STFT），然后以条形图形式展示频谱。每个小节代表12个等分音高，已调整至标准音高A4=440Hz。 `refreshFig-2.m`与基本版本相同，但使用了不同的指数窗口函数；而`refreshFig-3.m`则绘制圆形频谱，并不采用对数频率刻度表示方式。 另外有两个脚本用于保存生成的频谱图作为视频文件： `spectrum2.m` 使用基础版的 `refreshFig.m` 样式，而`spectrum3.m` 则使用改进后的圆形频谱显示风格由`refreshFig-3.m`提供。 启动MATLAB后，请将工作目录设置为该存储库所在的目录。在命令窗口中输入`spectrum`, `spectrum2` 或者 `spectrum3`(不带参数)来运行相应的脚本。
     
  • 汉宁窗傅里叶变换的MATLAB代码-功率频谱图：汉宁、多锥与小波谱图
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    本资源提供基于MATLAB实现的汉宁窗傅里叶变换代码，并绘制了对应的功率频谱图，同时展示了多锥变换及小波变换的结果。 该存储库包含用于计算并可视化基于傅里叶变换及小波变换的功率谱图的MATLAB脚本。使用傅立叶方法包括hann_spectrogram.m与mtp_spectrogram.m，前者利用Hanning窗函数生成单锥度功率谱图；后者则采用锥形扁球体序列（DPSS）进行多锥功率谱计算。cwt_spectrogram.m基于小波变换，默认使用Morlet小波执行连续小波变换以获取频谱图。 一旦通过上述任一方法获得频谱图，可以利用normalize_spectrogram.m脚本对它们按频率进行标准化处理。文件demo.m展示了信号预处理及功率谱图生成的实例，并应与用户自有的数据版本v1.2一同使用。 另外，正在开发Python版该工具包并计划在未来更新发布。如果您不熟悉信号处理或代码难以理解，请告知我们。若有发现错误或者希望添加、删除的内容也请随时通知。
     
  • 汉宁窗傅里叶变换的Matlab代码-基于Matlab的音频滤波技术
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    本项目提供了一套利用Matlab实现汉宁窗傅里叶变换的完整代码，旨在展示如何运用该方法进行音频信号处理和滤波技术的应用。 为了全面了解设备性能，在频域分析信号是必要的。这正是频谱分析仪的作用所在。然而值得注意的是，随着数字技术的迅速发展，示波器与频谱分析仪之间的区别变得越来越模糊了。一些示波器现在可以执行矢量信号分析，并且很多频谱分析仪器也具备多种时域测量功能。 但是，针对时域测量而言，示波器是最佳选择；而进行频率相关测试，则更推荐使用频谱分析仪。在频率领域中，复数信号（即包含多个不同频率的信号）会被分解为各自的频率分量，并且每个单独的频率下的电平值都会被展示出来。 频域测量具有若干显著优势：首先，在频谱分析仪上可以发现示波器无法显示的信息；其次由于频谱分析仪能够调整带宽，因此使用它进行测试时，噪声的影响会大幅减少。再者对于许多设备而言，它们的运行特性本质上是频率相关的，所以必须在频率领域内完成其性能评估以避免受到其他相邻信号干扰。 通过观察频域视角下的信号图样，可以轻易地测量出诸如信号频率、功率水平、谐波含量以及调制质量等参数。一旦完成了这些基本量值的测定工作后，仅凭一台频谱分析仪就能计算出总谐波失真度（THD）、占用带宽（OBW）、信号稳定性、输出功率、互调干扰以及其他一系列重要的测量结果。 进行此类频率领域的测试通常会使用快速傅立叶变换(FFT)技术来进行。
     
  • 音频频谱分析与快速傅里叶变换
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    本课程深入浅出地讲解了音频信号处理中的频谱分析原理及应用，重点介绍了快速傅里叶变换（FFT）算法及其在实际工程问题解决中的作用。 音频频谱分析涉及通过接收麦克风采集的声音信号，并利用快速傅里叶变换来获取声音的频谱特征，该过程基于对话框界面进行操作。
     
  • fft.rar_二维离散傅里叶变换_FFT相位_FFT频谱和相位_傅里叶频谱图_相位频谱图
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    该资源为二维离散傅里叶变换（FFT）相关资料，包含FFT相位、频谱分析及绘制方法。内容涵盖如何生成并解析傅里叶频谱图与相位频谱图。 对数字图像进行傅里叶变换以查看其频谱图及相位图。
     
  • Python中使用FFT进行傅里叶变换并绘制频谱图
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    本教程介绍如何在Python中利用快速傅立叶变换（FFT）计算信号的频谱，并使用Matplotlib库绘制频谱图。 本段落实例展示了如何使用Python的傅里叶变换（FFT）绘制频谱图。以下为具体的代码示例： ```python #coding=gbk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def test_fft(): sampling_rate = 8000 #采样率 fft_size = 8000 # FFT长度 t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate) x = np.sin(2 * np.pi * t) plt.plot(t[:fft_size], x[:fft_size]) plt.xlabel(时间) plt.ylabel(振幅) test_fft() ``` 频谱图的横轴表示频率，纵轴表示的是信号各频率成分的振幅。
     
  • 音频信号频谱分析中的快速傅里叶变换(FFT)
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    简介：快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换，在音频信号处理中广泛应用于频谱分析、滤波及数据压缩等领域。 在Windows系统自带的ding.wav信号作为分析对象的情况下，在Matlab软件平台上进行操作。首先利用函数wavread对音频信号进行采样，并记录下采样频率fs与采样点数N，然后播放原始声音sound(y, fs)。 接下来是对该音频信号进行频谱分析：先画出其时域波形；之后使用快速傅里叶变换fft(y,N)，其中N设为32768来生成信号的频谱图。通过这一过程加深对频谱特性的理解。 根据得到的频谱，反演原始信号的时间特性，并绘制新的时域波形。在该步骤中需要找到幅值最大的两个频率点，将这些最大频率除以fft变换中的点数再乘上采样频率fs就可以确定信号的主要频率成分。基于此信息可以合成出原音频信号的近似版本并播放出来。 然后对原始音频进行分段快速傅里叶分析（1024个数据点为一段），通过meshgrid函数实现多维网格化处理，进一步探究频谱特性。 在掌握了主要频线后尝试根据这些关键信息重新合成新的音频，并绘制出其时域波形。同时也要测试这种重建方式的听觉效果如何。 最后使用线性插值（linspace）和傅里叶逆变换(ifft)来分别构建音频信号，同样需要画出示意图并且试听这两种方法的效果差异。
     
  • Matlab光谱傅里叶变换代码与PySignal：SignalHound频谱分析仪及实时频谱分析工具的Python库...
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    本项目提供了一套基于Matlab和Python的光谱数据分析解决方案，涵盖傅里叶变换代码、PySignal库以及SignalHound频谱分析仪接口，适用于科研与工程中的信号处理。 Matlab光谱的傅里叶变换代码与用于频谱分析仪、实时频谱分析仪及跟踪生成器的“信号猎犬”API的Python包装器兼容以下产品：BB60C（实时频谱分析仪）、SA124B（频谱分析仪）和TG124A（跟踪发生器）。此包装器适用于Ubuntu 16.04、Windows7及 Windows 10操作系统。对于实时频谱分析仪 (BB60C)，pysignal.py 文件中的用户应使用 RealTimeSignalHound 类，并参考 main() 函数的示例用法。 注意：由于USB3驱动程序问题，无法在虚拟机上运行该软件。以下为一个简单的 Python 代码片段： ```python realTimeSignalHound = RealTimeSignalHound() print(API version: %s % realTimeSignalHound.GetAPIVersion()) realTimeSignalHound.Connect() try: print(Firmware version: %s % realTimeSignalHound. ) ``` 此外，可以使用 ParseBinaryIQFile.m 脚本在 Matlab 中解析生成的文件。
     
  • 使用MATLAB对音频进行傅里叶变换
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    本项目运用MATLAB软件实现音频信号的傅里叶变换分析，通过编程将时域上的音频数据转换到频域上，便于研究其频率成分。 对现有的音频文件进行傅里叶分析可以使用多个程序，并且可以通过MATLAB编程来实现这一过程。