CepstrumArray

CepstrumArray[data]

计算 data 的功率倒频谱.

CepstrumArray[data,type]

计算 type 的指定 data 的倒频谱.

更多信息和选项

  • 在信号处理中，倒频谱分析被用于回声特性分析、卷积信号分离、音高检测.
  • 实数倒频谱的计算方法为：傅立叶频谱幅值的对数的逆傅立叶变换.
  • data 可为以下形式：
  • list任意维数的数值数组或 Quantity 数组
    audioAudio 或 Sound 对象
    image任意 Image 或 Image3D 对象
    videoVideo 对象
  • type 指定可为以下任意一个：
  • "Power"|F^(-1)log(TemplateBox[{{F, (, data, )}}, Abs]^2)|^2
    "Real"TemplateBox[{Re, paclet:ref/Re}, RefLink, BaseStyle -> {2ColumnTableMod}](F^(-1)log(TemplateBox[{{F, (, data, )}}, Abs]))
  • 对于多通道图像和音频对象，对每个通道分别计算 CepstrumArray.
  • CepstrumArray 接受 FourierParameters 选项. 默认设置为 FourierParameters->{1,-1}.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

列表的倒频谱：

Audio 对象的倒频谱：

功率倒频谱图：

范围  (7)

列表的实数倒频谱：

二维列表的倒频谱：

计算 Sound 的倒频谱：

多通道 Audio 对象的倒频谱：

分别计算每个通道的倒频谱：

计算视频对象音轨的倒频谱：

Image 的倒频谱：

绘制功率倒频谱：

多通道图像的倒频谱：

分别计算每个通道的倒频谱：

应用  (3)

检查梳状滤波器对信号的滤波效果：

信号只有两个正弦分量：

应用延迟为 31 个样本的梳状滤波器：

用传统的频谱分析来识别梳状滤波器的周期性并不容易：

由于卷积的倒频谱是两个分量的倒频谱的和，因此更容易识别由梳状滤波器引起的峰值：

测量回声的时间常数：

计算倒频谱的对数，丢弃后面一半数据（实数倒频谱是对称的）：

求峰值：

绘制结果：

选取最大峰值的位置：

倒频除以采样率，算出周期：

检测一段录音的音高：

在谐波组成的声音中，音高并不对应于频谱中最高的峰值：

计算倒频谱并丢弃对称部分：

求峰值并显示结果：

丢弃对应于零倒频的峰值，选取最大峰值：

采样率除以倒频，算出基频：

查看结果：

Wolfram Research (2017)，CepstrumArray，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/CepstrumArray.html （更新于 2024 年）.

文本

Wolfram Research (2017)，CepstrumArray，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/CepstrumArray.html （更新于 2024 年）.

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Wolfram 语言. 2017. "CepstrumArray." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/CepstrumArray.html.

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Wolfram 语言. (2017). CepstrumArray. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/CepstrumArray.html 年

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