Gagnez une erreur lors de l'exécution du spectogramme STFT de l'augmentation du signal de fréquence

1. Quelle est la limitation de la STFT dans l'analyse multi-résolution des signaux?
2. Qu'est-ce que le spectrogramme STFT?
3. Quel est le principal avantage de l'analyse des ondelettes sur STFT?
4. Pourquoi utiliserions-nous un spectrogramme STFT pour analyser le discours humain?

Quelle est la limitation de la STFT dans l'analyse multi-résolution des signaux?

L'un des pièges du STFT est qu'il a une résolution fixe. La largeur de la fonction de fenêtrage concerne la façon dont le signal est représenté - il détermine s'il existe une bonne résolution de fréquence (les composants de fréquence rapprochés peuvent être séparés) ou une bonne résolution de temps (le temps auquel les fréquences changent).

Qu'est-ce que le spectrogramme STFT?

S = spectrogramme (x) renvoie la transformée de Fourier à court terme (STFT) du signal d'entrée x . Chaque colonne de S contient une estimation du contenu en fréquence à court terme localisé dans le temps de x . La magnitude au carré de S est connue sous le nom de représentation temporelle du spectrogramme de x [1].

Quel est le principal avantage de l'analyse des ondelettes sur STFT?

L'analyse en ondelettes surmonte l'inconvénient de STFT car CWT utilise une technique de fenêtre avec des régions de taille variable. L'analyse en ondelettes permet d'utiliser des intervalles de temps longs où nous voulons des informations plus précises à basse fréquence et des régions plus courtes où nous voulons des informations à haute fréquence.

Pourquoi utiliserions-nous un spectrogramme STFT pour analyser le discours humain?

Le STFT est l'un des outils les plus fréquemment utilisés pour l'analyse et le traitement de la parole. Il décrit l'évolution des composants de fréquence au fil du temps. Comme le spectre lui-même, l'un des avantages des STFT est que ses paramètres ont une interprétation physique et intuitive.