Построение спектрограммы в MATLAB — шаг за шагом руководство для начинающих

Математическая программа MATLAB является мощным инструментом для анализа и обработки сигналов, и одним из наиболее полезных инструментов для анализа аудио сигналов является спектрографическое представление аудио данных, известное как спектрограмма.

Спектрограмма представляет собой графическое отображение изменения частот и амплитуды звука в зависимости от времени. Она позволяет визуально анализировать аудио сигналы и идентифицировать различные акустические особенности, такие как речь, музыка или шум.

Строить спектрограмму в MATLAB довольно просто. Сначала необходимо загрузить аудио файл в MATLAB с помощью функции audioread. Затем можно преобразовать аудио сигнал в спектрограмму с помощью функции spectrogram. Параметры функции, такие как длина окна и перекрытие, могут быть настроены в зависимости от требований анализа.

Спектрограмма: определение и назначение

Спектрограмма широко применяется в областях, связанных с обработкой звука и изображений. Она используется, например, для анализа аудиосигналов, распознавания голоса, определения структуры музыки, детектирования событий и т.д.

Построение спектрограммы осуществляется путем разделения сигнала на последовательные кадры или окна, для которых вычисляется спектральное содержимое. Затем полученные спектры представляются в виде интенсивностей (яркостей) по частоте и времени.

Спектрограмма предоставляет визуальные данные о динамике изменения частот во времени, что позволяет обнаруживать периодические и не периодические составляющие сигнала, а также их временные характеристики. Она является мощным инструментом для анализа сигналов и может быть использована для выделения объектов на фоне шума, различения классов сигналов, изучения изменений в сигналах во времени и т.д.

Спектрограмма представляет собой удобный инструмент для визуализации и анализа спектральных характеристик сигнала в зависимости от времени. Она помогает исследователям и инженерам решать сложные задачи в области обработки сигналов и обнаружения информативных особенностей.

Применение спектрограммы в аудиоанализе

Спектрограмма представляет собой график с амплитудой в зависимости от времени и частоты. Горизонтальная ось отображает время, вертикальная ось — частоту, а цветовая шкала или яркость точек показывает амплитуду звука. Каждая точка на спектрограмме представляет амплитуду звука для определенного времени и частоты.

Спектрограмма позволяет исследовать различные аспекты аудиосигнала. На основе спектрограммы можно определить основные частоты и их эволюцию во времени, выявить наличие шумов, артефактов или искажений в аудиосигнале, а также провести анализ и сравнение различных звуковых сигналов.

Программы для построения спектрограммы в MATLAB позволяют получить более точное и детальное представление спектральных характеристик аудиосигнала. Благодаря использованию спектрограммы можно проводить сравнительный анализ различных аудиозаписей, исследовать изменения в спектрах звуковых сигналов и использовать полученные данные для дальнейших исследований в области акустики, фонетики, музыковедения и других научных дисциплин.

Использование функции spectrogram в MATLAB

Функция spectrogram в MATLAB используется для построения спектрограммы сигнала. Спектрограмма представляет собой двухмерное представление спектра сигнала в зависимости от времени.

Для использования функции spectrogram необходимо передать в нее аргументы:

1. x — входной сигнал
2. window — оконная функция
3. noverlap — количество перекрывающихся отсчетов
4. nfft — количество точек быстрого преобразования Фурье (БПФ)

Следующий пример демонстрирует использование функции spectrogram для построения спектрограммы звукового сигнала:

x = audioread('signal.wav');
window = hamming(256);
noverlap = 128;
nfft = 1024;
spectrogram(x, window, noverlap, nfft);

В результате выполнения кода будет построена спектрограмма сигнала, которая отображает спектр сигнала в зависимости от времени.

Значения по умолчанию для аргументов window, noverlap и nfft соответственно — прямоугольное окно, 50% перекрытия и 256 точек БПФ.

Описание функции spectrogram

Синтаксис функции spectrogram:

[S, F, T, P] = spectrogram(x, window, noverlap, nfft, fs)

Здесь:

• x — входной аудиосигнал
• window — окно, применяемое к сигналу
• noverlap — количество перекрывающихся отрезков между окнами
• nfft — количество отсчетов, используемых для вычисления спектра
• fs — частота дискретизации аудиосигнала

Функция возвращает следующие значения:

• S — спектрограмма, представленная в виде матрицы, где каждый столбец соответствует одной временной частотной точке
• F — вектор частот, соответствующих строкам матрицы S
• T — вектор времени, соответствующий столбцам матрицы S
• P — средняя мощность сигнала в каждой временной и частотной точке

Спектрограмма может быть полезна для анализа спектральных характеристик аудиосигнала, выделения его основных частот и изменений во времени. Функция spectrogram позволяет получить визуальное представление спектра сигнала и выделить характерные особенности звукового материала.

Параметры функции spectrogram

Функция spectrogram в MATLAB позволяет построить спектрограмму сигнала. Эта функция имеет множество параметров, которые позволяют настроить отображение спектрограммы по своему усмотрению.

• signal — входной сигнал, для которого будет построена спектрограмма. Этот параметр может быть одномерным или двумерным массивом.
• window — окно, используемое для разбиения сигнала на фрагменты. Может быть задано с помощью встроенной функции, такой как window('hamming', N), где N — длина окна.
• noverlap — количество перекрывающихся отрезков между окнами. Если указано значение 0, то окна разбиваются последовательно.
• nfft — количество точек, используемых для вычисления быстрого преобразования Фурье (БПФ). Чем больше значение, тем лучше разрешение по частоте, но меньше разрешение по времени.
• fs — частота дискретизации сигнала.
• psd — флаг, указывающий, следует ли рассчитывать спектральную плотность мощности (ПСД) вместо спектра амплитуды. Если значение true, то будет рассчитана ПСД, в противном случае — спектр амплитуды.
• range — диапазон значений, используемый для отображения спектрограммы. Может быть задан в виде массива [min_value, max_value].
• colormap — цветовая схема, используемая для отображения спектрограммы. Может быть задана с помощью встроенной функции, такой как colormap('jet').

Это лишь некоторые из доступных параметров функции spectrogram. Настройка этих параметров позволит получить более информативную и наглядную спектрограмму в соответствии с требованиями пользователя.

Процесс построения спектрограммы в MATLAB

Для построения спектрограммы в MATLAB необходимо выполнить несколько простых шагов. Начнем с загрузки аудиофайла в программу.

1. Загрузка аудиофайла:

Для загрузки аудиофайла в MATLAB можно воспользоваться функцией audioread. Она возвращает два значения — вектор с аудиоданными и частоту дискретизации.

Пример:

[audio, fs] = audioread('file.wav');

2. Построение спектра:

Для построения спектра аудиосигнала необходимо воспользоваться функцией fft. Она применяет дискретное преобразование Фурье к сигналу и возвращает его спектр.

Пример:

audio_spectrum = abs(fft(audio));

3. Подготовка данных для спектрограммы:

Для построения спектрограммы необходимо распределить аудиоданные по коротким временным окнам и применить к каждому окну дискретное преобразование Фурье.

Для этого можно воспользоваться функцией buffer, которая разбивает входные данные на окна заданной длины.

Пример:

window_size = 1024;
overlap = 0.5;
audio_windows = buffer(audio, window_size, overlap);

4. Построение спектрограммы:

Для построения спектрограммы необходимо применить дискретное преобразование Фурье к каждому окну аудиоданных и визуализировать полученные спектры.

Для визуализации можно воспользоваться функцией imagesc, которая строит псевдоцветное изображение на основе матрицы значений.

Пример:

spectrogram = abs(fft(audio_windows));
imagesc(spectrogram);
colormap('jet');
colorbar;

Теперь вы знаете, как построить спектрограмму аудиосигнала в MATLAB! Продолжайте экспериментировать и изучать возможности этого мощного инструмента.

Подготовка аудиоданных для спектрограммы

Прежде чем построить спектрограмму в MATLAB, необходимо правильно подготовить аудиоданные. В этом разделе мы рассмотрим несколько шагов, которые необходимо выполнить перед созданием спектрограммы.

1. Загрузка аудиофайла: для начала нам понадобится аудиофайл, который мы будем анализировать. MATLAB поддерживает множество форматов аудиофайлов, включая WAV, FLAC, MP3 и другие. Мы можем использовать функцию audioread для загрузки аудиофайла в MATLAB.

2. Нормализация аудиофайла: перед анализом аудиоданных полезно нормализовать уровень громкости файла. Нормализация помогает избежать смещения спектра звука и упрощает последующий анализ. Для нормализации можно использовать функцию normalize.

3. Обрезка аудиоданных: в некоторых случаях бывает полезно обрезать аудиоданные до нужного нам отрезка. Например, если мы хотим проанализировать только часть аудиофайла или избавиться от фрагментов с шумом или тишиной. Для обрезки аудиоданных можно использовать функцию audiocrop.

4. Преобразование в моно: для анализа спектра аудиоданных удобно иметь их в моноформате, то есть в едином канале звука. Для преобразования стереофайла в моно можно использовать функцию audiomono.

5. Изменение дискретизации: по умолчанию аудиоданные имеют определенную частоту дискретизации, но иногда бывает необходимо изменить ее значение. Например, мы можем хотеть увеличить или уменьшить частоту дискретизации для увеличения или уменьшения детализации аудиоданных. Для изменения дискретизации можно использовать функцию resample.

После выполнения этих шагов аудиоданные будут готовы для построения спектрограммы в MATLAB.

Формирование и отрисовка спектрограммы

Для построения спектрограммы в MATLAB необходимо выполнить следующие шаги:

1. Загрузить аудиофайл в MATLAB с помощью функции audioread или записать аудио с микрофона с помощью функции recorder.
2. Разделить аудиофайл на небольшие участки, называемые окнами. Обычно окна имеют длительность около 20-30 миллисекунд и представляют собой набор последовательных отсчетов аудиосигнала.
3. Применить к каждому окну оконную функцию, такую как Хеннинга, для сглаживания начала и конца окна.
4. Вычислить преобразование Фурье для каждого окна с помощью функции fft.
5. Вычислить амплитудный спектр каждого окна путем взятия модуля значений полученного преобразования Фурье.
6. Отобразить полученные амплитудные спектры на двумерном графике с использованием функций pcolor или imagesc.
7. Нанести на оси абсцисс временной интервал, а на оси ординат частоту.

Пример кода, демонстрирующий построение спектрограммы:

audioFile = 'example.wav';
[waveform, sampleRate] = audioread(audioFile);
windowSize = round(sampleRate * 0.03);
overlap = round(sampleRate * 0.02);
spectrogram(waveform, windowSize, overlap, [], sampleRate, 'yaxis');
title('Спектрограмма аудиофайла');
xlabel('Время, с');
ylabel('Частота, Гц');
colorbar;