创作来源： 在语音识别的任务中，我们通常使用Python求语音信号的频谱特征，有时需要在其它平台使用该特征，网络上现有的使用C、C求MFCC特征的案例很少，本文使用通俗易操作的代码基于VS2017实现使用C、C求wav的频谱特征。…

时频分析法是对时序信号的一种时间-频率联合分析手段，也是将一维时间序列信号转化为二维图像的一种方法。其中，短时傅里叶变换、连续小波变换、希尔伯特-黄变换是时频分析法中最常用的三种方法。本文将以心电信号(ECGs)为例子来着重介绍STFT，…

最近在Coursera上面听课，写博客记录一下，促进学习。 Audio Signal Processing for Music ApplicationsPS: 这里再推一波郭宝龙老师的MOOC，很香。 信号与线性系统分析 吴大正 郭宝龙 (1) STFT 的引入 1. 为什么要引入短时傅里叶变换? 首先引…

本发明属于数字信号处理技术领域，特别涉及一种运动目标雷达三维成像方方法，可 用于对运动目标识别时，雷达ISAR对其三维成像。 背景技术： 逆合成孔径雷达ISAR是一种全天候、全天时的远程探测手段，具有对运动目标进行 成像的能力，被广泛应用于目标跟踪、目标识别、机场监视…

scipy短时傅里叶分析 基本原理： 为了使STFT能够通过STFT逆变换反变换，信号加窗必须服从“非零重叠加”(NOLA)的约束，输入信号必须具有完整的加窗覆盖即 ( x . s h a p e [ a x i s ] − n p e r s e g ) (x.shape[axis] - nperseg) % (nper…

一、窗函数之短时傅里叶变换stft 前提： 傅里叶变换是针对平稳信号的，但是很多实际应用中的信号都是非平稳的，如果要计算其傅里叶变换，需要假设其周期无限长，然后对这个无限长的信号做变换分析。但是这种无限长信号分…

目录 前言 1 短时傅里叶变换STFT原理介绍 1.1 傅里叶变换的本质 1.2 STFT概述 1.3 STFT的原理和过程 1.3.1 时间分割 1.3.2 傅里叶变换 1.3.3 时频图： 1.4 公式表示 2 基于Python的STFT实现与参数对比 2.1 代码示例 2.2 参数选择和对比 2.2.1 nperseg&…

目录 一、STFT 1.基本理论 2.spectrogram函数 3.频率分辨率和时间分辨率 3.1分辨率的影响因素 3.2提高频率分辨率的方法 二、MATLAB代码 参考文献 一、STFT 1.基本理论 傅里叶变换只反映出信号在频域的特性，无法在时域内对信号进行分析。为了将时域和频域相联系，Ga…

因为不懂这个被鄙视了，调包侠来补作业。 基础知识 FFT(fast fourier transfrom)快速傅里叶变换。 推荐阅读《深入浅出的讲解傅里叶变换（真正的通俗易懂）》， 《梅尔频率倒谱系数（MFCC）》。 频谱只获得了频…

短时傅里叶变换（STFT, Short Time Fourier Transform），是处理采样数据、获取信号时频特征的一种常用方法。然而其消耗的计算资源较为庞大，在数据采集设备全速运行时，若在上位机进行 STFT 的计算，则很难做到…

原文地址：http://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46811923 一、先说说STFT的理论 1.概念和特点 STFT（short-time Fourier transform，短时傅里叶变换）是和傅里叶变换相关的一种数学变换，用以确定时变信号其…

利用短时傅里叶变换（STFT）对信号进行时频谱分析和去噪声 1、背景 傅里叶变换（TF）对频谱的描绘是“全局性”的，不能反映时间维度局部区域上的特征,人们虽然从傅立叶变换能清楚地看到一整段信号包含的每一个频率的分量值…

短时傅里叶变换(STFT)原理 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种分析时变信号频率特性的方法。它通过将长时间的信号分割成较短的时间片段，然后对每个时间片段进行傅里叶变换，从而克服了传统傅里叶变换无法…

短时傅里叶变换STFT原理 一.平稳信号与非平稳信号二.关于傅里叶变换（FT）1.傅里叶变换定义2.傅里叶变换的缺陷case1.case2.case3:case4： 三.关于短时傅里叶变换（STFT）理论1.STFT定义2.STFT具体步骤及相关概念1.STFT具体…

1. 引言 在信号分析中，傅里叶变换可称得上是神器。但在实际应用中，人们发现它还是存在一些不可忽视的缺陷。 为了便于叙述考察以下两种情形： Case 1 考察这样一个函数： fs 1000; t 0:1/fs:1 - 1/fs; x [10 * cos(2 * pi *…

SIFT图像拼接 文章目录 SIFT图像拼接 前言二、相关工作1.SIFT2.RANSAC拟合3单应性变换4.SVD分解 三、实现步骤四、效果总结代码 前言 结合SIFT、单应性变换、Ransac和SVD等算法实现指定几幅图像之间的拼接，并理解其原理。实验用图如图1，我们需要将图像按…

传统图像处理中图像特征匹配有三个基本步骤：特征提取、特征描述和特征匹配。特征提取就是从图像中提取出关键点（或特征点、角点）等。特征描述就是用一组数学向量对特征点进行描述，其主要保证不同的向量和不同的特征点之间是一种对…

一、SIFT算法概述： SIFT（Scale Invariant Feature Transform）全称尺度不变特征变换，SIFT算子是把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述，因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一个128维的特征向量集&#xf…

(一)图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子，并在2004年深入发展和完善。 SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度。 该关键点方向特征选取该点邻域梯度的主方向，以便实…

一、引入SIFT算法 上一篇文章我们重温学习了Harris角点检测算法的基本原理，但在实际生产使用Harris检测角点的时候，会发现一个问题，就是用于检测的输入图像的尺寸大小会直接影响到Harris的检测结果。这是为什么呢？主要是Harris角…