spectrogram函數做短時傅里葉分析

之前以爲時頻分析的函數都在時頻分析工具箱裏,而matlab已經不自帶這個工具箱了,使用需要另行下載,關於如何使用,之前寫過一篇博客見http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102dvwr.html

今天偶人發現原來matlab自帶了短時傅里葉變換的分析函數,老版本的matlab是specgram函數,新的改成了spectrogram函數,雖然一說到時頻分析,都會說到小波分析,小波分析要比短時傅里葉要好云云,但在分析信號的瞬時頻譜時,短時傅里葉還是有它的用武之地的。前一陣也看了一些有關小波分析的matlab實現,發現幫助中使用小波也多是除噪、壓縮,都說小波是時頻顯微鏡,它的用武之地還是在於查看高頻在哪一級分解中,進而可以有效濾除一些信號,比如除噪,所以短時傅里葉變換查看瞬時頻率正好互補一下。時頻分析還認識的不深,一個階段的想法而已。

另外,之前對matlab的掃頻函數chirp做過總結,見http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0100qbqo.html,裏面就是使用spectrogram函數來查看產生的掃頻信號的瞬時頻率的,當時不知道那個函數是幹啥,就感覺好神奇,現在正好看到,總結一下吧!

 

spectrogram

功能:使用短時傅里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,會自動繪製頻譜圖;有輸出參數,則會返回輸入信號的短時傅里葉變

      換。當然也可以從函數的返回值S,F,T,P繪製頻譜圖,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產生50%的重疊

        nfft---做FFT變換的長度,默認爲256和大於每段長度的最小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---採樣頻率,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---各段之間重疊的採樣點數。它必須爲一個小於window或length(window)的整數。

           其意思爲兩個相鄰窗不是尾接着頭的,而是兩個窗有交集,有重疊的部分。

Nfft---計算離散傅里葉變換的點數。它需要爲標量。

Fs---採樣頻率Hz,如果指定爲[],默認爲1Hz。

S---輸入信號x的短時傅里葉變換。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的覆信號,則S爲nfft行k列的復矩陣,其中k取決於window,

        如果window爲一個標量,則k = fix((Nx-noverlap)/(window-noverlap))

        如果window爲向量,則k = fix((Nx-noverlap)/(length(window)-noverlap))

    對於實信號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。

    指定的頻率被四捨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,短時傅里葉變換方法將被使用。對於返回值中的F向量,爲四捨五入的頻率,其長度

    等於S的行數。

T---頻譜圖計算的時刻點,其長度等於上面定義的k,值爲所分各段的中點。

P---能量譜密度PSD(Power Spectral Density),對於實信號,P是各段PSD的單邊週期估計;

    對於覆信號,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

        對於單邊PSD,計算公式如下,其中w(n)表示窗函數,Fs爲採樣頻率,在0頻率和奈奎斯特

        頻率處,分子上的因子2改爲1;

                                image

        對於雙邊PSD,計算公式如下

                                image

         如果採樣頻率沒有指定,分母上的Fs由2*pi代替。

 

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

       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於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');

image

 

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');

image

 

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,相應的冗餘就越多,計算量越大,但計算機只要能承受,問題不大。

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