stft

【图像融合】基于小波变换的图像融合

在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，以改善这种局限性，如STFT（短时傅立叶变换）。
笔尖bj·2020-06-27 06:44

MATLAB短时傅里叶变换函数的使用（英文文档翻译）

函数名：stft语法：s=stft(x)s=stft(x,fs)s=stft(x,ts)s=stft(___,Name,Value)[s,f]=stft(___)[s,f,t]=stft(___)stft
苑同学·2020-06-25 02:49

声音(音乐)分类综述

为了解决这个问题，常用的办法是短时傅里叶变换（STFT）。2.1.1生
linxid·2020-06-24 05:24

webrtc中的噪声抑制之三：基于信号存在概率的递归平均噪声估计

webrtc中的噪声抑制之三：基于信号存在概率的递归平均噪声估计承上启下上文学习了webrtc中利用当前帧经过STFT得到频率幅值，结合quantile算法，先进行一轮初始噪声估计，但这还没完，接下来利用这个估计的噪声和频率幅值带入到
golfbears·2020-06-23 10:38

频域函数参数注解

关于python实现频域分析时的参数解释（针对scipy.signal.stft）：输入参数1.fs：表示时序信号的采样频域2.nperseg：表示单个时间段的长度选择，类似于时间窗的概念，对应滑窗概念里的窗长
古德蜡克·2020-03-05 13:29

数学与编程

就可以了控制领域：复变函数，状态空间（目前使用最有效的控制四轴方案），概率模型，卡尔曼滤波（对输入变量进行检测控制）通信领域：复变函数，随机过程（信号传输，检测），泛函分析，高阶分析方法（小波分析，希尔伯特分析，STFT
Shaw007·2019-12-22 01:00

徒手造轮子之Java版STFT

注：该stft是类似于librosa中的同名函数，与tensorflow中的有区别，当然我也用tf实现了，问题是tflite都不支持这种操作，如果用tf底层（tf造轮子）编写，其速度肯定小于Java或者
SpeechKing·2019-09-26 14:13

时频分析-傅里叶级数及傅里叶变换、STFT 、小波变换、Wigner-Ville 分布

傅里叶级数傅里叶生于1768年，死于1830年。傅里叶级数在数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用.傅里叶级数的公式：１、把一个周期函数表示成三角级数：首先，周期函数是客观世界中周期运动的数学表述，如物体挂在弹簧上作简谐振动、单摆振动、无线电电子振荡器的电子振荡等，大多可以表述为：f(x)=Asin(ωt+ψ)这里t表示时间，A表示振幅，ω为角频率，ψ为
ljtyxl·2019-07-17 20:37

python学习信号频谱分析二

介绍librosa的频谱分析函数，如下：1.stft计算信号的短时傅里叶变换，返回矩阵D，包含幅值np.abs(D)和相位np.angel(D)win_length：窗长，小于n_fftimportlibrosaimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspysignal
Jum_Summer·2019-04-23 14:28

使用python绘制短时傅里叶变换（STFT）频谱图（时频像）

文章目录使用python绘制短时傅里叶变换（STFT）频谱图（时频像）使用python绘制短时傅里叶变换（STFT）频谱图（时频像）使用scipy库函数计算stft。
[email protected]·2019-03-29 11:05

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

STFT和声谱图（Spectrogram）声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。如果通过傅里叶变换把它
星月川水·2019-02-20 18:41

时频分析方法总结：傅里叶级数及傅里叶变换、STFT 、小波变换、Wigner-Ville 分布

前言：一、傅里叶变换的机理一个能量无限的正弦信号和源信号乘积并求和得到某个频率下的系数，随着频率的增加，正弦信号改变，再次求得系数，依次构成了频谱图傅里叶级数及傅里叶变换https://blog.csdn.net/reborn_lee/article/details/80721300傅里叶级数及傅里叶变换https://wenku.baidu.com/view/b167af4acf84b9d528
heda3·2018-11-30 23:45

matlab 时频分析 短时傅里叶变换 STFT

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！短时傅里叶变换，short-timefouriertransformation，有时也叫加窗傅里叶变换，时间窗口使得信号只在某一小区间内有效，这就避免了传统的傅里叶变换在时频局部表达能力上的不足，使得傅里叶变换有
阿拉斯加的狗·2018-11-06 02:45

语音合成综述

语音相关基础知识点：时域信号：一维原始信号傅里叶变换：得到频域特征短时傅里叶变换：傅里叶变换得到了频域信号，但是丢失了时域信号，所欲通过STFT得到时频信号梅尔频谱倒谱系数：单单频率信号表达不足，为了更加和人的耳朵听觉相符
随风而醒·2018-09-25 10:04

短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform)原理及 Python 实现

原理短时傅里叶变换(ShortTimeFourierTransform,STFT)是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类,其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度.实际上
klchang·2018-07-08 20:00

SIFT算法简介

1、STFT（ScaleInvariantFeatureTransform）简介1.1SIFT特征检测的步骤1.2SIFT算法的特点1.3SIFT算法可以解决的问题2、尺度空间2.1多分辨率金字塔2.2
呆呆的猫·2018-04-18 15:48

DFT，STFT，MFCC总结

1DFTDFT的快速算法是FFT对于N点的DFT，存在X[i]=x[N-I]2STFT对于一段很长的非平稳信号，可以假设其在某一段很短的时间内是平稳的，故可以对这一段很短的平稳信号做DFT变换STFT的步骤
GUN_xing·2017-09-13 13:30

STFT短时傅里叶变换的实现

本科毕设做雷达微动的时频分析时，最常用的就是STFT了。matlab已经有了时频分析工具箱，调用里面的tfrstft函数即可轻松实现。今天看了源代码感觉写的比较复杂，于是结合微动，尝试自己实现一下。
SneakerDZ·2017-04-24 18:59

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

STFT和声谱图（Spectrogram）声音信号本是一维的时域信号，直观上很难看出频率变化规律。如果通过傅里叶变换把它
sc一号·2017-03-01 20:54

三个角度理解短时傅里叶变换

离散时间STFT在n时刻的表达式： 离散STFT在n时刻的表达式： 傅里叶变换角度：         当n固定时，可以是看做是一系列的离散傅里叶变换的集合
·2015-11-12 18:49
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