Spectrogram是一款非常實用的雙通道聲音頻譜分析器，它提供了強大的頻譜顯示和分解分析功能，具有數據日志記錄功能。可以提供對連接到你的聲卡上的任何音源的實時滾動時間頻率或頻譜範圍分析顯示，如果你有需要，就來本站下載使用吧！

Spectrogram簡介

Spectrogram是一款雙通道聲音頻譜分析器。提供對連接到你的聲卡上的任何音源的實時滾動時間頻率或頻譜範圍分析顯示。可提供無限制的錄制和回放功能。提供了強大的頻譜顯示和分解分析功能。具有數據日志記錄功能。

安裝教程

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相關說明

功能：使用短時傅裏葉變換得到信號的頻譜圖。

語法：

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

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

說明：當使用時無輸出參數，會自動繪制頻譜圖;有輸出參數，則會返回輸入信號的短時傅裏葉變

換。當然也可以從函數的返回值S,F,T,P繪制頻譜圖，具體參見例子。

參數：

x---輸入信號的向量。默認情況下，即沒有後續輸入參數，x將被分成8段分別做變換處理，

如果x不能被平分成8段，則會做截斷處理。默認情況下，其他參數的默認值爲

window---窗函數，默認爲nfft長度的海明窗Hamming

noverlap---每一段的重疊樣本數，默認值是在各段之間産生50%的重疊

nfft---做FFT變換的長度，默認爲256和大于每段長度的最小2次冪之間的最大值。

另外，此參數除了使用一個常量外，還可以指定一個頻率向量F

fs---采樣頻率，默認值歸一化頻率

Window---窗函數，如果window爲一個整數，x將被分成window段，每段使用Hamming窗函數加窗。

如果window是一個向量，x將被分成length(window)段，每一段使用window向量指定的

窗函數加窗。所以如果想獲取specgram函數的功能，只需指定一個256長度的Hann窗。

Noverlap---各段之間重疊的采樣點數。它必須爲一個小于window或length(window)的整數。

其意思爲兩個相鄰窗不是尾接著頭的，而是兩個窗有交集，有重疊的部分。

Nfft---計算離散傅裏葉變換的點數。它需要爲標量。

Fs---采樣頻率Hz，如果指定爲[]，默認爲1Hz。

S---輸入信號x的短時傅裏葉變換。它的每一列包含一個短期局部時間的頻率成分估計，

時間沿列增加，頻率沿行增加。

如果x是長度爲Nx的複信號，則S爲nfft行k列的複矩陣，其中k取決于window，

如果window为一个标量，则k = fix((Nx-noverlap)/(window-noverlap))

如果window为向量，则k = fix((Nx-noverlap)/(length(window)-noverlap))

對于實信號x，如果nfft爲偶數，則S的行數爲(nfft/2+1)，如果nfft爲奇數，

則行數爲(nfft+1)/2，列數同上。

F---在輸入變量中使用F頻率向量，函數會使用Goertzel方法計算在F指定的頻率處計算頻譜圖。

指定的頻率被四舍五入到與信號分辨率相關的最近的DFT容器(bin)中。而在其他的使用nfft

語法中，短時傅裏葉變換方法將被使用。對于返回值中的F向量，爲四舍五入的頻率，其長度

等于S的行數。

T---頻譜圖計算的時刻點，其長度等于上面定義的k，值爲所分各段的中點。

P---能量谱密度PSD(Power Spectral Density)，对于实信号，P是各段PSD的单边周期估计;

對于複信號，當指定F頻率向量時，P爲雙邊PSD。

P矩陣的元素計算公式如下P(I,j)=k|S(I,j)|2，其中的的k是實值標量，定義如下

對于單邊PSD，計算公式如下，其中w(n)表示窗函數，Fs爲采樣頻率，在0頻率和奈奎斯特

頻率處，分子上的因子2改爲1;

對于雙邊PSD，計算公式如下

如果采樣頻率沒有指定，分母上的Fs由2*pi代替。

spectrogram(...)當調用函數時沒有輸出參數，將會自動繪制各段的PSD估計，繪制的命令如下

surf(T,F,10*log10(abs(P)));

axis tight;

view(0,90);

spectrogram(...,'freqloc')使用freqloc字符串可以控制頻率軸顯示的位置。當freqloc=xaxis

時，頻率軸顯示在x軸上，當freqloc=yaxis時，頻率軸顯示在y軸上，默認是顯示在x軸

上。如果在指定freqloc的同時，又有輸出變量，則freqloc將被忽略。

例.計算並顯示二次掃頻信號的PSD圖，掃頻信號的頻率開始于100Hz，在1s時經過200Hz

T = 0:0.001:2;

X = chirp(T,100,1,200,'q');

spectrogram(X,128,120,128,1E3);

title('Quadratic Chirp');

例.計算並顯示線性掃頻信號的PSD圖，掃頻信號由直流開始，在1s時經過150Hz，控制頻率軸顯示在y軸上

T = 0:0.001:2;

X = chirp(T,0,1,150);

[S,F,T,P] = spectrogram(X,256,250,256,1E3);

surf(T,F,10*log10(P),'edgecolor','none'); axis tight;

view(0,90);

xlabel('Time (Seconds)'); ylabel('Hz');

函數使用的注意：

nfft越大，頻域的分辨率就越高(分辨率=fs/nfft)，但離瞬時頻率就越遠;

noverlap影響時間軸的分辨率，越接近nfft，分辨率越高，相應的冗余就越多，計算量越大，但計算機只要能承受，問題不大。