ch4(c)语音信号的短时频域分析

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1、数字语音处理第四章(c)语音信号的短时频域分析—角频率与数字角频率内容总括模拟角频率频率数字角频率模拟角频率Ω英文:Ω——OMEGA物理含义:2π的时间段里面包含y=sin(Ωt)正弦信号的个数单位:弧度/秒,rad/s正弦信号和余弦信号实际上是绕圆周运动的点在x轴和y轴上的投影t=0:pi/50:2*pi;forOMEGA=1:4y(:,OMEGA)=sin(OMEGA*t);str{OMEGA}=['OMEGA=',num2str(OMEGA)];endh=plot(t,y);legend(h,str);频率f单位:Hz英文:f——frequency物理含义:1s的时间段内包含有f个

2、y=sin(f*t)完整周期的信号波形。clear;t=0:1/100:1;forf=1:4y(:,f)=sin(2*pi*f*t);str{f}=['f=',num2str(f)];endh=plot(t',y);legend(h,str);数字频率w单位:rad数字频率实际上是和采样周期Ts联系在一起的,离开采样周期Ts或者采样频率Fs=1/Ts单独谈数字频率w是没有任何物理意义英文:digitalfrequency数字频率ω是从单位圆上的N点等间隔采样而来的,N为数字周期数字频率ω和数字周期N之间的关系:ω=2πk/N物理含义:相邻的两个采样点之间的弧度,w=ΩT=Ω/Fs是用Fs

3、归一化后的频率。N的含义f(n)=f(n+N)周期信号f(n)的一个周期内有0~N-1共N个采样点。cos(2πft)=cos(Ωt)=cos(Ω×n×Ts)=cos(Ω×Ts×n)=cos(ω×n)clear;w=pi/4;N=2*pi/w;%N=8,此处是在数据上采样N个点,FFT时在频谱上也采样N个点n=0:N-1;x=sin(n*w);h=plot(n,x,'-o');图中没有时间信息,所以没有任何物理含义。要加上采样信息Ts或者Fs,才能知道具体的物理含义比如两个点的弧度经历了多长时间Ω=w*Fs=w/Ts丢失了Ts信息,即丢失了两个频域采样点的时间信息,而仅仅将单位圆上采样点

4、的个数N以及采样点之间的间距ω保留了下来。故要补充Ts采样信息,才可以对应到模拟角频率Ωclear;closeall;%该信号的数字周期N=8,模拟周期T=N*Ts=0.008s,实际频率f=125Hzw=pi/4;N=2*pi/w;%N=8n=0:N-1;%n=0:N可能会更好看一些,但是要清楚第N+1点可是下一个采样周期的第一个点x=sin(n*w);h=plot(n,x,'-o');%注意n没有定标,没有物理含义!Fs=1000;%采样频率为1000HzTs=1/Fs;t=n*Ts;%t时间序列的给法永远只有这么一种,请铭记!T=N*Ts;%模拟周期Tf=w*Fs/(2*pi);%

5、信号的真实频率ffigure;plot(t,x)没有时间间隔,无物理意义有时间间隔做FFT的点数和时间采样的点数N(注意和数字周期N相同)相同时——数据上采样N个点,频谱上采样N个点freq=n*Fs/N-Fs/2;%频率序列的定标X=fftshift(abs(fft(x)));%采用N=8点的FFT时的FFT,做FFT的点数和时间采样的点数相同x_IFFT=ifft(fft(x));figure;plot(freq,X);grid;figure;plot(t,x_IFFT);grid;t_=(0:N-1)*Ts-N*Ts/2;%等价的有t_=(0-N/2:N-1-N/2)*Ts;即t_

6、=(-N/2:N/2-1)*Tsfigure;plot(t_,x_IFFT);grid;频域定标0~N-1时第N点对应着Fs,N/2点对应着Fs/2,Fs/N就是频率分辨率。freq=(n-N/2)/N就是归一化频率,从-0.5到0.5-1/N,频域对称中心移到中点逆FFT的时域对称中心移到中点-125Hz+125Hz做FFT的点数和时间采样的点数N不同时——数据上采样N点,频谱上采样M点补零前后的FFT会有较大的不同,但两频谱的包络还是一致的。设补零前数据长N,补零后数据长M(补了M-N个零值)——补零前的FFT有N条谱线,分别代表的频率点是(0,1,...,N-1)*fs/N——补零

7、后的FFT有M条谱线,分别代表的频率点是(0,1,...,M-1)*fs/M。M=1024;%M点抽取m=0:M-1;y=zeros(1,M);y(1:N)=x;%补零figure;plot(m,y,'-o');grid;freqy=m*Fs/M-Fs/2;Y=fftshift(abs(fft(y)));%M点fftfigure;plot(freqy,Y,'-o');grid;直接补零的方式补零频谱由疏变密直接N点FFTNfft=1

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