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短时傅里叶分析,傅里叶分析是用来做什么的

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短时傅立叶分析 。通用时频分析:短时傅里叶分析、小波分析针对人类听觉特性的梅尔频率倒谱系数，Matlab自带短时傅里叶transformed分析函数，旧版matlab是specgram函数，新版改成了spectrogram函数，虽然说到时频分析，总会说到小波 。小波分析优于短时-1/，但在分析信号的瞬时频谱中 ， 短时-1 。

1、语音信号处理中常采用的频率 分析方法有哪些?方法？常用的:带通滤波器组法、傅里叶变换法、线性预测法 。短时傅立叶分析 。复倒谱，包括MFCC等 。线性预测、ar谱估计、临界频带分析(critical bandandalysis)、听觉感知模型分析(感知模型分析):包括频域掩蔽等 。通用时频分析:短时傅里叶分析、小波分析针对人类听觉特性的梅尔频率倒谱系数 。

2、matlab中用specgram做完 短时 傅里叶变换如何用程序实现返回纵坐标的值...返回值为b，t分别为振幅、频率和时间 。Matlab自带短时傅里叶transformed分析函数 。旧版matlab是specgram函数，新版改成了spectrogram函数 。虽然说到时频分析，总会说到小波 。小波分析优于短时-1/，但在分析信号的瞬时频谱中，短时-1 。前段时间也看到了一些小波分析的matlab实现，发现小波多用于去噪和压缩 。都说小波是时频显微镜，它的用途在于看高频的分解是哪一级，所以可以有效的滤除一些信号 ， 比如去噪，所以短时- 。

3、简述 短时傅立叶变换和小波变换的异同短时傅里叶Transform是将信号在时域加窗，将信号分成小段，分别做傅里叶Transform；小波变换直接代替基函数，用有限衰减小波基代替无限三角函数基 。与窗宽较窄的短时 傅里叶变换相比 ， 小波基的尺度可以缩放，解决了时域和频域分辨率不能同时达到的问题，并且可以实现正交化 。

4、语音信号的 短时 傅里叶变换怎样看懂语谱图awavread( jiasiqi . wav )；%将音频信号jiasiqi.wav读入plot (2 ， 1)，% distribute canvas ， 一张图有两张，是第一张图(a)；标题( original signal )；%绘制原始信号，即先前音频信号的原始波形网格%加上网格线N256%设置短时傅里叶transformation的长度，这也是汉明窗的长度(hhamming(N)；%设置汉明窗form1:N%用汉明窗截取信号，长度为N，主要是为了减少截断等带来的栅栏效应 。b(m)A(m)* H(m)ndy 20 * Log(ABS(FFT(b))% do傅里叶transform，并取其模 。
5、 短时 傅里叶变换和小波变换有何不同【短时傅里叶分析,傅里叶分析是用来做什么的】这个分类真的很迷人 。干吧 ， 老老实实干到没人玩！最大的区别是STFT的分辨率不能改变，WT标度的概念丢失了，只有翻译计算才能算做了一半的WT，而且还具有本地化的功能 。但是因为没有缩放，所以没有分析的多分辨率功能 ， 另外，STFT一般使用高斯和余弦函数，而WT可以使用很多函数 。基本上，这些函数可以作为CWT使用，如果这些函数被设计成正交的或双正交的 ， 它们也可以用作使用mallat算法的DWT 。

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