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 Griffin–Lim 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：

从 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：

用 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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