InverseSpectrogram

InverseSpectrogram[data]

根据幅值频谱图 data 重建信号.

InverseSpectrogram[img]

重建信号,假定图像 img 是幅值频谱图.

InverseSpectrogram[input,n]

假设频谱图数据是用长度为 n 的分区计算的.

InverseSpectrogram[input,n,d]

假设分区偏移为 d.

InverseSpectrogram[input,n,d,wfun]

假设对每个分区应用平滑窗口 wfun.

更多信息和选项

  • InverseSpectrogram 近似于幅值频谱图的逆.
  • 要想计算列表和音频信号的短时傅里叶变换,请使用 ShortTimeFourier.
  • InverseSpectrogram 假设实矩阵输入是没有冗余部分的幅值频谱图. 这意味着使用的窗口大小为 2(size-1),其中 size 是输入矩阵的第二维.
  • 如果偏移量 d 小于分区长度 n 的一半,则可以根据频谱图计算逆频谱图.
  • 可给出以下选项:
  • FourierParameters{1,-1}要使用的傅立叶参数
    MaxIterations Automatic最大迭代次数
    Method Automatic要使用的方法
  • 可能的方法设置包括:
  • Automatic自动确定方法
    "GriffinLim"迭代近似相位
    "SPSI"使用 single-pass spectrogram inversion 方法
    "Hybrid"用 SPSI 作为 GriffinLim 方法的初始相位
  • 默认情况下使用 "Hybrid" 方法.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

生成音频信号,将元胞自动机的演化假定为幅值谱:

根据幅值谱重建信号:

Image 构建 Audio 对象:

计算所得信号的频谱图:

范围  (3)

分区大小必须与从输入数据推断所得的值匹配:

推断所得的分区大小为 2×(size-1),其中 size 是输入矩阵的第二个维数:

默认情况下,分区偏移量是推断所得的分区大小的

指定不同的分区偏移量:

指定平滑窗:

选项  (2)

MaxIterations  (1)

使用 MaxIterations 选项控制结果的质量和运算的速度:

Method  (1)

"Griffin-Lim" 方法使用迭代算法近似原来的信号:

"SPSI" 方法以非迭代方式近似信号,相对来讲运算速度会快一些:

"Hybrid" 方法使用 "SPSI" 方法的结果作为 "Griffin-Lim" 迭代方法的起始值,收敛可能会快一点:

应用  (2)

根据幅值谱重建 Audio 对象:

根据图像数据重建 Audio 对象:

将图像转换为灰度图并适当旋转:

假设图像是其频谱图,重建信号:

计算所得信号的频谱图:

属性和关系  (1)

计算信号的频谱及其近似的逆:

计算短时傅立叶变换:

丢弃冗余部分并取绝对值以获得幅值谱:

InverseSpectrogram 计算频谱的近似逆:

可能存在的问题  (1)

分区大小必须与从输入数据推断所得的值匹配:

推断所得的分区大小为 2×(size-1),其中 size 是输入矩阵的第二个维数:

如果使用其他的分区大小,则无法完成信号重建:

Wolfram Research (2019),InverseSpectrogram,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html.

文本

Wolfram Research (2019),InverseSpectrogram,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html.

CMS

Wolfram 语言. 2019. "InverseSpectrogram." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html.

APA

Wolfram 语言. (2019). InverseSpectrogram. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/InverseSpectrogram.html 年

BibTeX

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