Howtosignalprocessing
- Was ist die Einschränkung von STFT in der Mehrauflösungsanalyse von Signalen?
- Was ist STFT -Spektrogramm??
- Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?
- Warum sollten wir ein STFT -Spektrogramm zur Analyse menschlicher Sprache verwenden??
Was ist die Einschränkung von STFT in der Mehrauflösungsanalyse von Signalen?
Eine der Fallstricke der STFT ist, dass es eine feste Auflösung hat. Die Breite der Fensterfunktion bezieht sich darauf, wie das Signal dargestellt wird - es bestimmt, ob eine gute Frequenzauflösung vorliegt (Frequenzkomponenten in der Nähe können getrennt werden) oder eine gute Zeitauflösung (die Zeit, zu der sich die Frequenzen ändern).
Was ist STFT -Spektrogramm??
S = Spektrogramm (x) gibt die Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT) des Eingangssignals x zurück . Jede S-Spalte von S enthält eine Schätzung des kurzfristigen, zeitlokalisierten Frequenzgehalts von x . Die Größe von S ist als Spektrogramm-Zeit-Frequenz-Darstellung von X bekannt [1].
Was ist der Hauptvorteil der Wavelet -Analyse gegenüber STFT?
Die Wavelet -Analyse überwindet den Nachteil von STFT, da CWT eine Fenstertechnik mit Regionen mit variabler Größe verwendet. Die Wavelet-Analyse ermöglicht die Verwendung langer Zeitintervalle, in denen wir genauere niederfrequente Informationen und kürzere Regionen wünschen, in denen wir Hochfrequenzinformationen wünschen.
Warum sollten wir ein STFT -Spektrogramm zur Analyse menschlicher Sprache verwenden??
Das STFT ist eines der am häufigsten verwendeten Tools in der Sprachanalyse und -verarbeitung. Es beschreibt die Entwicklung von Frequenzkomponenten im Laufe der Zeit. Wie das Spektrum selbst ist einer der Vorteile von STFTs, dass seine Parameter eine physikalische und intuitive Interpretation haben.
