Howtosignalprocessing
- Co to jest spektrogram STFT?
- Co robi krótko-czasowy transformacja Fouriera?
- Jak znaleźć krótką transformację Fouriera?
- Jakie jest wyniki krótkoterminowej transformacji Fouriera?
- Jest stft i fft to samo?
- Dlaczego mielibyśmy używać spektrogramu STFT do analizy mowy ludzkiej?
Co to jest spektrogram STFT?
S = Spektrogram (x) Zwraca krótkoterminową transformację Fouriera (STFT) sygnału wejściowego x . Każda kolumna S zawiera oszacowanie krótkoterminowej, zlokalizowanej w czasie zawartości częstotliwości x . Wielkość kwadratowa S jest znana jako spektrogram reprezentacja częstotliwości czasu x [1].
Co robi krótko-czasowy transformacja Fouriera?
Krótka transformacja Fouriera (STFT) jest używana do analizy, w jaki sposób zmienia się zawartość częstotliwości sygnału niestacjonarnego. Wielkość kwadratu STFT jest znana jako spektrogram reprezentacja częstotliwości czasu sygnału.
Jak znaleźć krótką transformację Fouriera?
W praktyce procedurą obliczania STFT jest podział dłuższego sygnału czasowego na krótsze segmenty o równej długości, a następnie obliczenie transformacji Fouriera osobno w każdym krótszym segmencie. To ujawnia widmo Fouriera w każdym krótszym segmencie.
Jakie jest wyniki krótkoterminowej transformacji Fouriera?
7.2 krótkoterminowe transformatory Fourier (STFT)
STFT dostarcza zlokalizowane czasowo informacje o częstotliwości dla sytuacji, w których komponenty częstotliwości sygnału zmieniają się w czasie, podczas gdy standardowa transformacja Fouriera zapewnia informacje o częstotliwości uśrednione w przedziale czasowym sygnału.
Jest stft i fft to samo?
Jeśli przyjrzysz się uważnie, istnieje różnica w ramach czasowych na wykresach 3D między STFT i FFT. STFT ma mniejsze ramki czasowe, w konsekwencji spektrum częstotliwości porusza się w czasie płynniej, dlatego jest dokładniejsze. Rozmiar bloku - określa liczbę rzeczywistych próbek danych, które należy pobrać dla obliczającego FFT.
Dlaczego mielibyśmy używać spektrogramu STFT do analizy mowy ludzkiej?
STFT jest jednym z najczęściej używanych narzędzi w analizie mowy i przetwarzaniu. Opisuje ewolucję składników częstotliwości w czasie. Podobnie jak samo spektrum, jedną z zalet STFT jest to, że jego parametry mają fizyczną i intuicyjną interpretację.
