文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matlab“FrequencyRange”上的stft函数不是可识别的参数

Matlab中的stft函数是用于计算短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）的函数。在该函数中，"FrequencyRange"参数用于指定感兴趣的频率范围。

然而，根据我所了解，Matlab的stft函数并不支持"FrequencyRange"参数。这意味着无法直接通过该参数来指定特定的频率范围。

要解决这个问题，可以使用其他方法来实现对特定频率范围的感兴趣。以下是一种可能的解决方案：

  1. 使用stft函数计算完整的STFT。
  2. 根据所需的频率范围，从STFT结果中提取相应的频率数据。
  3. 对提取的频率数据进行进一步处理，例如绘制频谱图或进行其他分析。

在Matlab中，可以使用其他函数来实现上述步骤。例如，可以使用fft函数计算完整的傅里叶变换，然后根据所需的频率范围提取相应的频率数据。

需要注意的是，以上解决方案仅为示例，具体的实现方法可能因具体需求而异。建议查阅Matlab的官方文档或参考相关的教程和示例代码，以获得更详细和准确的信息。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云官网：https://cloud.tencent.com/
  • 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
  • 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
  • 腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/product/tencent-metaverse
相关搜索:如何在Matlab中创建函数的函数句柄，该函数句柄同时具有来自上一次调用的新的输入参数和输出参数？为什么I'm gettingUncaught TypeError:无法在'Node‘上执行'appendChild’：参数1不是‘Node’类型。使用这个可拖动的代码？java交流圈java树插件java 扣图java代码乘java直线类java家园2架构 javajava的端口
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

Matlab中短时傅里叶变换 spectrogram和stft的用法

在Matlab中，做短时傅里叶变换需要使用函数spectrogram，而在Matlab2019中，引入了一个新的函数stft，下面我们就来看下这两个函数都如何使用。   ...短时傅里叶变换的基本原理就是将数据分段加窗，做fft，在分段时会有overlap，因此一个向量的短时傅里叶变换结果是一个矩阵。了解了这点，下面的函数及参数就更加容易理解了。...spectrogram 参数列表   先来看spectrogram函数，在更早期的版本中，这个函数的名字是specgram，几种常用的用法如下： spectrogram(x) s = spectrogram...，当没有指定该参数时，Matlab会取max(256, 2^(ceil(log2(length(window)))))，即当窗长小于256时，fft的点数是256；当窗长大于256时，fft的点数取大于窗长的最小的...在这里插入图片描述 stft   这个函数在Matlab的解释并不是很多，example也只写了两个，但用法比较简单： window = 2048; noverlap = window/2; nfft

5.7K20

使用TensorFlow 2.0构建深音频降噪器

音频信号在大多数情况下是不稳定的。换句话说，信号的均值和方差在一段时间内不是恒定的。因此，在整个音频信号上计算傅立叶变换没有太大意义。...后者定义窗口如何在信号上移动。然后，在信号上滑动窗口并计算窗口内数据的离散傅里叶变换（DFT）。因此，STFT只是对数据的不同部分进行傅立叶变换的应用。...最后，从256点STFT向量中提取幅度向量，并通过去除对称的一半获取第一个129点。所有这些过程都是使用Python Librosa库完成的。下图来自MATLAB，说明了该过程。...MATLAB STFT文档 在此，将STFT窗口定义为长度为256，跳数为64的周期性Hamming窗口。这确保了STFT向量之间有75％的重叠。...少量训练参数和模型体系结构的结合，使该模型非常轻巧，执行速度快，尤其是在移动或边缘设备上。 网络生成输出估算值后，将优化（最小化）输出信号与目标信号（纯音频）之间的均方差（MSE）。

3.3K20

    • Mel频谱和MFCC深入浅出

    当然不是，有些情况mel频谱不一定是最优的。...频谱和相应倒谱系数，一些不同刻度频谱的对比图如下 图片 更多的不同刻度频谱类型可尝试使用audioFlux库测试。...： 1，适当的增加数据集、调整网络结构和参数等通用方式。...不同的窗 针对Filter bank的计算，难道就只有三角窗函数法，当然不是，可以使用Rect，Hann，Hamm等等这些窗函数，Gammatone也是一种特殊的窗函数，某种角度上讲甚至可以不计算，下面是几种不同窗下...现在，回归到内嵌式网络训练 ，这些基础的网络本质上可以看做是积分变换，而音频领域有数十种经典的积分变换，这些变换不同于前人积累的特定领域的经典模型算法，它本身就是典型的高度抽象的数学公式，自带通识基础。

    2.2K90

    傅立叶分析和小波分析之间的关系？ （通俗讲解）

    从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，完全可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。...两排峰是对称的，所以大家只用看一排就行了。 是不是棒棒的？时频分析结果到手。但是STFT依然有缺陷。 使用STFT存在一个问题，我们应该用多宽的窗函数？...但事实上小波并不是这么做的（关于这一点，方沁园同学的表述“小波变换就是根据算法，加不等长的窗，对每一小部分进行傅里叶变换”就不准确了。小波变换并没有采用窗的思想，更没有做傅里叶变换。）...STFT是给信号加窗，分段做FFT；而小波直接把傅里叶变换的基给换了——将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。...第一次在知乎写这么长的回答，多数图都是用MATLAB和PPT自己画出来的，都是利用实验室搬完砖之余的时间一点点弄的，欢迎分享，如转载还请跟我说一声哈~ 2015.3.26 评论中的一些问题的回答： 1.

    1.8K90

    深度学习工具audioFlux--一个系统的音频特征提取库

    等效短时傅里叶变换（STFT），一般基于此实现大家熟知的mel频谱，时域上重叠平移加窗的傅里叶变换，一般重叠变换长度1/4，加高斯窗又称做Gabor变换，可以调整窗函数长度来方便的模拟时频分析特点，BFT...类似加高斯窗的STFT（短时傅里叶变换），不同之处在于窗函数长度和t建立非平稳关系，相对STFT可以实现稳态信号中非平稳状态较好的分析，较好的onset端点侦测效果常基于此类频谱计算，同时可以做为实现CQT...多分辨率时频分析，从数学上看，傅里叶变换的基底是无限的sin/cos函数，而小波变换基底是有限的很小的波函数，波函数的通用表示形式为 \psi_{a,b}(t)=\frac{1}{\sqrt{a}}...基于傅里叶变换实现的类似小波变换效果，CWT的高效算法为频域小波函数计算filterBank和频域数据做dot运算，如果把小波函数当做一种特殊的窗函数，可以产生类CWT效果，即伪小波变换，如果窗函数建立可调频带的参数...解卷积 在数学中，解卷积是卷积的逆运算，可以做为信号分解的一种算法，针对频谱而言，分解后的两个数据可以表示为formant（共振峰）频谱图和pitch频谱图，相比mfcc而言，formant是一种更为通识的发音物理结构特征

    2.3K110

    音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

    但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。...+0dB 是最响亮的，-80dB 接近静音。在水平 x 轴上我们可以看到时间，而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。...的区别可能不太明显，但如果仔细观察，就会发现在 STFT 图中，从 0 到 512 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多。...每个数据集可能需要一个不同的 top_db 参数来进行修剪，所以最好进行测试，看看哪个参数值好用。在这个的例子中，它是 top_db=20。...，还可以将性能得分绘制为探索的超参数的函数。

    1.1K40

    信号处理之频谱原理与python实现

    频谱分析 下面是一组用于描述和解释信号属性的常用量(matlab的常见形式，python中的常见形式也类似)： x: 采样的数据； n=length(x): 样本数量； fs: 采样频率(每单位时间或空间的样本数...)(单位常用:赫兹Hz)； dt=1/fs ：每样本的时间或空间增量(如果是时间上的增量，则又称：采样间隔或采样步长，单位常用:s)； t=(0:n-1)/fs ： 数据的时间或空间范围； y=fft...对于非平稳信号，短时傅里叶变换所采用的策略是在信号上面加窗，一般是hamming窗，当然也可以是其它类型的窗函数，加窗之后的信号被分割为一组短长度子序列，子序列可以近似的看为平稳序列，可以用傅里叶变换的方式去进行分析...用STFT进行脑电信号分析一般有两种思路，第一种是用STFT来分离EEG信号的波段，从而求得每一个波段的能量作为特征（alpha、beta、theta、gamma、deta）。...matlab中进行STFT的函数为spectrogram，计算功率谱密度（PSD）时使用如下格式： [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs) 其中

    2K42

    音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

    简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式： 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。...的区别可能不太明显，但如果仔细观察，就会发现在 STFT 图中，从 0 到 512 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多 . 3c 梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 梅尔频率倒谱系数...每个数据集可能需要一个不同的 top_db 参数来进行修剪，所以最好进行测试，看看哪个参数值好用。在这个的例子中，它是 top_db=20。...而且因为看到“性别”似乎与录音有特殊的关系，所以分别可视化两种性别的平均梅尔谱图，以及它们的差异。 男性说话者的平均声音低于女性。...，还可以将性能得分绘制为探索的超参数的函数。

    1.6K10

    基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享04（附pdf下载）

    ▌概述 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。...本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。...该定理建议应用独立参数Tr1和Tr2来获得一致性解释。但是这不是分类（或医学诊断）中常规的操作。 ? 问题2：拒识类别代价设定困难。代价设定的初始原因之一是由于数据不平衡要保护小类。...在无拒识分类情况中，人们采取了“再平衡”策略获得客观的误差代价设定，即大类误差对应小类概率，小类误差对应大类概率。然而，当分类扩展到包括拒识类别，如何给定或分配拒识代价值基本上无规律可寻。...存在问题：如何发展互信息为学习目标（基本上为非凸函数）的高速有效的学习方法仍是开放问题。 第六章：总结与讨论 ---- ? ? 本教学课程介绍了信息论在模式分类中的基本关系。

    1.8K70

    基于 OpenHarmony 音符检测实现原理

    先从 python 实现说起，Librosa 关于音符检测主要用到了两个函数，一个是 onset_strength(),负责生成包含音符产生的频率突变的包络线，如蓝色线条所示。...不准确的原因可能有乐器多且差异较大，信号衰减对性能的影响，颤音影响，峰点检测时不同参数的影响，这些主要是针对音乐的研究。...三、音符检测的程序流程3.1 程序实现音符检测功能核心就是频谱图和梅尔滤波器，频谱图的核心就是短时傅里叶变换，C++ 代码片段如下,void STFT::stft(short*in,int length...opt_scale) for (i = 0; i < channels; i++) for (j = 0; j < frame_size; j++) out[i][j] /= MATLAB_scale...想要获取更多完整鸿蒙最新学习知识点，可关注B站：码牛课堂

    11910

    Matlab 自定义函数初讲

    过冷水决定将问题分为七章二八回慢慢讲解，想要看完整个项目请持续关注Matlab爱好者公众号。今天先和大家共同学习一下相关基础-函数调用和参数传递。...(2) 私有函数目录的M脚本文件也不可调用私有函数。 (3) 在函数搜索时，私有函数优于其他Matlab路径上的函数。 ?...Matalb函数调用过程实际上就是参数传递的过程，传递方式为按值传递。 [输出参数1，输出参数2,....]...=函数名[输入参数1，输入参数2,....] 1.参数传递规则 在Matlab中函数具有自己的工作空间，函数内变量与外界的唯一联系就是通过函数的输入输出参数。...，一点一点通识知识，之后就是实例分析，感兴趣的持续关注Matlab爱好者平台的推文。

    84510

    小波变换通俗解释版

    从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。...两排峰是对称的，所以大家只用看一排就行了。是不是棒棒的？时频分析结果到手。但是STFT依然有缺陷。使用STFT存在一个问题，我们应该用多宽的窗函数？窗太宽太窄都有问题： ? ?...但事实上小波并不是这么做的（有人认为“小波变换就是根据算法，加不等长的窗，对每一小部分进行傅里叶变换”，这是不准确的。小波变换并没有采用窗的思想，更没有做傅里叶变换）。...至于为什么不采用可变窗的STFT呢，我认为是因为这样做冗余会太严重，STFT做不到正交化，这也是它的一大缺陷。 于是小波变换的出发点和STFT还是不同的。...STFT是给信号加窗，分段做FFT；而小波直接把傅里叶变换的基给换了——将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。这样不仅能够获取频率，还可以定位到时间了。

    1.5K70

    傅里叶变换到小波变换

    两排峰是对称的，所以大家只用看一排就行了。 时频分析结果到手。但是STFT依然有缺陷。 使用STFT存在一个问题，我们应该用多宽的窗函数？...对于时变的非稳态信号，高频适合小窗口，低频适合大窗口。然而STFT的窗口是固定的，在一次STFT中宽度不会变化，所以STFT还是无法满足非稳态信号变化的频率的需求。...但事实上小波并不是这么做的，至于为什么不采用可变窗的STFT呢，因为这样做冗余会太严重，STFT做不到正交化，这也是它的一大缺陷。 于是小波变换的出发点和STFT还是不同的。...STFT是给信号加窗，分段做FFT；而小波直接把傅里叶变换的基给换了——将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。...傅里叶变换把无限长的三角函数作为基函数： 这个基函数会伸缩、会平移（其实本质并非平移，而是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。 这个基函数不断和信号做相乘。

    2.4K30

    使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类

    我经常会尝试不同的参数设置，或把melspectrogram换成简单的STFT，这样就需要重新生成所有图片，这样就很难快速测试不同的参数配置。...但我们可以用 PyTorch提供的stft方法，该方法可直接使用GPU处理，这样就会快很多，并且可以进行批处理 (而不是一次处理一张图)。 如何在训练过程中生成频谱？...我也创建了一个 create_cnn 函数，裁剪预训练模型用以预测单通道数据(频谱) ，此前模型是使用3通道。让我惊喜的是，代码和图像分类器运行的速度差不多，不需要额外创建实际的图像。...这一次训练多花了30秒，执行了3个epoch后在验证集上的精度为80%! 之前在CPU上创建整个数据集大约需要10分钟。...同时比较感兴趣的地方是，如果预训练模型是基于声音图像(而不是基于图像的)，能否达到更好的精度。 最后感谢阅读本文! 如果有任何评论或改进请告诉我。

    1.8K40

    微信「扫一扫」识物为什么这么快？背后的秘诀竟然是

    对于“扫一扫”识物中主体检测的应用场景，小物体和多类别的需求不如实时性来得强烈，因此我们选择 one-stage 的模型结构。 2....“扫一扫”识物对小物体的检测需求并不是非常强烈，DeformConv 更多的是提供多样化的尺度特征。...此外，为了进一步减小模型体积和加速，我们将网络中 conv/bn/scale 三个连续的线性操作融合为一个 conv 层，在不影响效果的同时可减少约 5%的参数量，并提速约 5%~10%。...最终，“扫一扫”识物的移动端检测模型仅 436 KB，在 iphone8 的 A11 CPU 上的单帧检测时间仅 15ms。...抛开“扫一扫”识物的场景，CenterNet 在通用的物体检测上仍存在以下问题： 如何解决类别增加带来的检测头爆炸性增长？可形变卷积（DeformConv）是否存在更通用的替代品？

    7.2K22

    揭秘微信「扫一扫」识物为什么这么快？

    对于“扫一扫”识物中主体检测的应用场景，小物体和多类别的需求不如实时性来得强烈，因此我们选择 one-stage 的模型结构。...其中，尺度鲁棒的网络结构增强模型的表达能力，训练鲁棒的损失函数解决样本的平衡和度量问题。...“扫一扫”识物对小物体的检测需求并不是非常强烈，DeformConv 更多的是提供多样化的尺度特征。...此外，为了进一步减小模型体积和加速，我们将网络中 conv/bn/scale 三个连续的线性操作融合为一个 conv 层，在不影响效果的同时可减少约 5%的参数量，并提速约 5%~10%。...可形变卷积（DeformConv）是否存在更通用的替代品？U-Net 式的上采样结构是否可进一步优化？路漫漫其修远兮，在我们后续工作中将针对这些问题进行探索。

    3.4K41

    浅谈小波分析

    短时傅里叶变换 STFT（短时傅里叶变换）添加时域信息的方法是设置窗格，认为窗格内的信号是平稳信号，对窗格内的信号分段进行FT分析。优点是可以获得频域信息的同时可以获得时域信息。...STFT的方法及效果如下图： ? ? STFT的窗格问题如下： ? ? ? ? ? 由上面的图可以看到，窄窗口时间分辨率高、频率分辨率低；宽窗口时间分辨率低，频率分辨率高。...对于时变的非稳态信号，高频适合小窗口，低频适合大窗口。可是STFT的窗口是固定的，因此需要寻求别的方法。...多分辨率分析 低分辨率上的信号，不仅可以通过该低分辨率上的信号基底组合，还可以通过高分辨率上信号的基底组合起来。...以上说的是傅里叶变换，小波变换也是一样的，只不过它使用的基底函数不是三角函数，而是所谓的小波函数，所谓“小波函数”是一族函数，需要满足1.均值为0；2.在时域和频域都局部化（不是蔓延整个坐标轴的），满足这两条的函数就是小波函数

    2.3K90

    opencv︱opencv中实现行人检测：HOG+SVM（二）

    实验结果也表明，CityPersons 数据集上训练的模型在 Caltech 和 KITTI 数据集上的测试漏检率更低。...图4：肩膀至头部识别 由此我可以得到最终的行人检测，如图5所示。 ? 图5：行人检测 在本人收集的训练库上，用该算法与OPenCV自带的行人检测算法相比，误识率有显著的降低。...性能评估方法有以下三种：（1）用外部数据进行训练，在set06~set10进行测试；（2）6-fold交叉验证，选择其中的5个做训练，另外一个做测试，调整参数，最后给出训练集上的性能；（3）用set00...该数据库还提供了相应的Matlab工具包，包括视频标注信息的读取、画ROC（Receiver Operatingcharacteristic Curve）曲线图和非极大值抑制等工具。...其他数据集可参考：行人检测：http://www.52ml.net/17004.html

    6.5K30

    Dog Face Recognition

    (选做)根据上面的评价比较，给出改善，并且对新方法再进行评价 2.可以采用更加复杂的特征如HOG，BOW特征，也可以在分类方法上采用别的方式(如SVM、层级式分类)而不是K邻分类。鼓励同学们创新。...2.7 SVM算法狗脸识别 实验的过程中我分别测试了线性(linear)、多项式(polynomial)和径向基(RBF)三种不同核函数的SVM算法，经过测试之后我将参数C统一设置为20，以下是不同特征和核函数得到的结果...[尚不清楚三种特征在多项式核函数和径向基核函数的情况下都是10%的原因，不排除是不合适的参数造成] ?...与PCA类似，它也需要给定一个主成分的参数，如果张量的维数太大的话计算机训练一个HOSVD的模型需要比较长的时间，所以，为了保证HOSVD算法能够在一定的时间内给出结果，它的输入图像不是原始的大小，而是缩小为...)，但是在对算法的性能进行比较的时候没能详细地比较具体的运行时间； (3)实验过程中的分析还算是比较清晰，按照一定的逻辑不断调整策略，但是在一些阈值的选择(例如开集测试的距离阈值)、参数的选择(SVM算法的核函数的参数

    71820

    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...非周期性 工具箱主要是用matlab和c语言进行开发，pyworld脚本调用c语言接口 文档：直接参考C语言文档或者查看github源码及其一个demo https://qiita.com/ohtaman...在建模阶段对语音参数进行建模。并且在语音合成阶段，通过声码器从预测出来的语音参数还原出时域语音信号。...参数语音合成系统的优势在于模型大小较小，模型参数调整方便（说话人转换，升降掉），而且合成语音比较稳定。缺点在于合成语音音质由于经过参数化，所以和原始录音相比有一定的损失。...MOS打分可以对合成语音的音质，可懂度，相似度，或者其他的分项进行评价，也可以对语音的整体自然度进行评价。

    1.7K21
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券