频谱图(spectrogram)

发布网友发布时间：2024-05-23 00:35

共1个回答

热心网友时间：2024-06-02 13:59

频谱图：频率分布的艺术，揭示信号的内在结构

想象一下，复杂信号就像一个交响乐团，每个音符代表一个独特的频率。频谱图，就像指挥家手中的总谱，将这些频率成分清晰地展现出来。让我们通过一个小提琴曲《003.wav》来探索这个世界的微妙之处。

时域与频域的交织

首先，我们从时域出发，观察这段音频的波形，如同小提琴手的每一次拨弦，都有其特定的时点。然后，我们进入频域，通过傅立叶变换，将时间轴上的信号分解为频率域的和谐乐章。

短时傅立叶变换的魅力

今天，我们的焦点落在了短时傅立叶变换的频谱图上，即那张色彩斑斓的伪彩图。在Matlab的spectrogram函数中，我们得以捕捉到这种视觉上的盛宴，时间与频率的交织，犹如音乐的旋律线条。

时频分布的视觉呈现

当我们对信号进行FFT，横轴代表时间的流逝，纵轴则揭示频率的高低。而那些丰富的颜色，如同音符的强弱，揭示了信号能量的分布，使得原本抽象的频谱图变得直观易懂。

对比与深度剖析

为了更直观地感受时域与频域的对比，我们用chirp信号做了一个实验。当时间（t）与频率（f）如同一对舞者在三维空间中旋转，我们看到的不仅仅是信号的单一维度，而是它们在时-频空间中的完整舞蹈。

三维视角的洞察

通过三维可视化，我们能够立体地观察时频图，每一个切片都是时间轴上的一帧，而颜色的深浅则揭示了频率的丰富层次。这种视觉工具，如同显微镜，让我们能够深入信号的每一个细节，揭示其内在的和谐与复杂。

频谱图，这个看似复杂的工具，其实为我们揭示了信号世界的多维度面貌。它不仅是频率的画卷，也是时间与能量的交响，每一次的观察，都是对信号奥秘的一次探索和解读。