短时频域分析
短时傅里叶变换
设时域信号为x(l),分帧加窗处理后得到的第n帧信号为xn(m),则xn(m)满足下式:
其中N是每一帧信号的长度,n是帧序号,m是一帧中数据的序号。
时域信号x(l)的离散短时傅里叶变换为:
其中k是谱线号。
当N是2的整数倍时,这个离散短时傅里叶变换可以使用FFT来计算。
MATLAB程序
MATLAB程序演示信号分帧、加窗、求离散短时傅里叶变换,并最终使用三维图展示结果。
其中打开的test.wav文件是一个8kHz采样率的音频文件,这个文件可以*录制得到。
clc
clear
close all
[x,fs]=audioread('test.wav');% 读入数据文件
t=(1:length(x))/fs;
wlen=256; % 帧长
inc=128; % 帧移
win=hanning(wlen); % 窗函数
nfft=wlen; % 短时DFT的点数
y=STFFT(x,win,nfft,inc);% 求短时傅里叶变换
fn=size(y,2);% 帧数 = y的列数
freq=(0:wlen/2)*fs/wlen;% 计算FFT后的频率刻度
frameTime=(((1:fn)-1)*inc+wlen/2)/fs;% 分帧后计算每帧对应的时间
figure;
plot(t,x);
xlabel('时间/s');ylabel('幅度');
title('原始时域信号');
figure;
surf(frameTime,freq,abs(y));
colormap(jet);
xlabel('时间/s');ylabel('频率/Hz');
title('时频三维图');
function d=STFFT(x,win,nfft,inc)
xn=enframe(x,win,inc)';
y=fft(xn,nfft);
d=y(1:(1+nfft/2),:);
end
function frameout=enframe(x,win,inc)
nx=length(x(:)); % 取数据长度
nwin=length(win); % 取窗长
if (nwin == 1) % 判断窗长是否为1,若为1,即表示没有设窗函数
len = win; % 是,帧长=win
else
len = nwin; % 否,帧长=窗长
end
if (nargin < 3) % 如果只有两个参数,设帧inc=帧长
inc = len;
end
nf = fix((nx-len+inc)/inc); % 计算帧数
frameout=zeros(nf,len); % 初始化
indf= inc*(0:(nf-1)).'; % 设置每帧在x中的位移量位置
inds = (1:len); % 每帧数据对应1:len
frameout(:) = x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:)); % 对数据分帧
if (nwin > 1) % 若参数中包括窗函数,把每帧乘以窗函数
w = win(:)'; % 把win转成行数据
frameout = frameout .* w(ones(nf,1),:); % 乘窗函数
end
end
运行结果
三维图可以旋转观察~
俯视图可以更直观看出频率成分随时间的变化~