タグ付けされた質問 「ifft」

50％オーバーラップしたハミングウィンドウを使用してマグニチュードスペクトログラムを抽出した曲のセットがあります。スペクトログラムを抽出した後、主成分分析（PCA）を使用していくつかの次元削減を行いました。それを低次元に減らした後、低次元からスペクトログラムを再構築しました。そのため、元のスペクトログラムと再構成されたスペクトログラムの間にエラーが発生します。私はオーディオの音をどうするか、下の次元から再構築するとき、私は知ることができるだろうだから、オーディオ信号に、このスペクトログラムの背中を変換し、それを再生したいと思います。 Matlabなどで利用可能な機能はありますか？マグニチュードスペクトログラムをオーディオ信号に変換するには??

19 audio  spectrogram  ifft 

相互相関定理によれば、2つの信号間の相互相関は、1つの信号のフーリエ変換と別の信号のフーリエ変換の複素共役の積に等しくなります。これを行った後、積信号のifftを取得すると、2つの信号間のシフトを示すピークが得られます。 これがどのように機能するのか理解できませんか？2つの信号間のシフトを示すピークが得られるのはなぜですか。http://mathworld.wolfram.com/Cross-CorrelationTheorem.htmlから数学を取得しましたが、 これが直感的に何を意味するのか理解できません。誰かが説明を提供したり、適切な文書を教えてくれたりできますか？ ありがとう！

13 fft  fourier-transform  dsp-core  ifft 

MATLABでは、fftおよび/ ifft関数の出力は、分析の対象となる前に追加の処理を必要とすることがよくあります。 私は何が正しいのかについて多くの異なる意見を聞いています： スケーリング Mathworksによるとfft、ifft関数は次の方程式に基づいています： X[k]x[n]=11⋅∑n=1Nx[n]⋅e−j⋅2π⋅(k−1)⋅(n−1)N,where1≤k≤N=1N⋅∑k=1NX[k]⋅e+j⋅2π⋅(k−1)⋅(n−1)N,where1≤n≤NX[k]=11⋅∑n=1Nx[n]⋅e−j⋅2π⋅(k−1)⋅(n−1)N,where1≤k≤Nx[n]=1N⋅∑k=1NX[k]⋅e+j⋅2π⋅(k−1)⋅(n−1)N,where1≤n≤N\begin{align} X[k] &= \frac{1}{1} \cdot \sum_{n=1}^{N} x[n] \cdot e^{\frac{-j \cdot 2 \pi \cdot (k-1) \cdot (n-1)}{N}}, \quad\textrm{where}\quad 1\leq k\leq N\\ x[n] &= \frac{1}{N} \cdot \sum_{k=1}^{N} X[k] \cdot e^{\frac{+j \cdot 2 \pi \cdot (k-1) \cdot (n-1)}{N}},\quad \textrm{where}\quad 1 \leq n\leq N \end{align} 信号長によるスケーリング 私の同僚は通常、データを1だけスケーリングします1N1N\small \frac{1}{N}すぐに処理した後fft。 （fftスケーリング前の生データは考慮していません。）%% …

11 matlab  fft  ifft 

以下の簡単な周波数領域バンドパスフィルタリング操作を考えてみましょう。。。 NFFT = 128; x = randn(NFFT,1); H = zeros(NFFT,1); H(10:20) = 1; y = ifft(H.*fft(x), 'symmetric'); ifft演算に共役対称フラグを使用しているため、これにより実際の出力が得られます。 Hの共役対称バージョンを返す関数が必要なので、Matlabのifftの組み込みの対称オプションに依存する必要はありません。NFFTには任意の正の整数を指定できます。これはこのようなものと呼ぶことができます。。 H(10:20) = 1; H = MakeConjSym(H);

8 fft  ifft  conjugate  symmetry 

私の理解から、私たちの耳は、私たちの聴覚範囲内の周波数で共鳴する蝸牛の毛/繊毛を持っています。これは、時間領域ではなく周波数領域で聞いていることを意味します。しかし、それは私たちがそれを処理するために常に音を盗んでいることを意味しますか？

7 fft  sound  ifft