Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

语音的时域分析和频域分析是语音分析的两种重要方法,但是都存在着局限性.时域分析对语音信号的频率特性没有直观的了解,频域特性中又没有语音信号随时间的变化关系.而语谱图综合了时域和频域的优点,明显的显示出了语音频谱随时间的变化情况.语谱图的横轴为时间,纵轴为频率,任意给定频率成分在给定时刻的强弱用颜色深浅来表示.颜色深的,频谱值大,颜色浅的,频谱值小.语谱图上不同的黑白程度形成不同的纹路,称之为声纹,不同讲话者的声纹是不一样的,可用作声纹识别. 下面是在python中绘制语谱图: # 导入相应的包

一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果音频长度是10秒,那么raw waveform中就有160000个值,值的大小通常表示的是振幅. 二:(线性)声谱图 (1)对原始信号进行分帧加窗后,可以得到很多帧,对每一帧做FFT(快速傅里叶变换),傅里叶变换的作用是把时域信号转为频域信号,把每一帧FFT后的频域信号(频谱图)在时间上堆叠起来就可

最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

% 绘制3D的托卡马克位形图, (V 0.1 by Jiale Chan for Y. H. Huang) % Dee Formula % 特征参数     rzero = 2.0;     rmax = 0.75;     eshape = 2.0;     xshape = 0.4; % 极向角与环向角     theta = linspace(0, 2*pi, 50);     phi = linspace(0, 1.3*pi, 50); % 将数据矩阵化     [phi_g, thet

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

生物医学大数据-蛋白质定量 现今肽段定量效率存在巨大差异.比如相同质量蛋白质,但是肽段和蛋白信号不均一,在物理条件一致时,仅有70%的重复率,并且当重复次数变多时,overlapping在变少. 无标定量法 方法一是针对二级色谱的谱图计数,即统计二级色谱的数量,数量越多则蛋白丰度越高,但相同丰度蛋白也有不同的二级色谱数,所以算法目的是减少噪音. 方法二是针对一级色谱的离子流色谱峰XIC,即每个肽段的离子流色谱峰,可以取同一个肽段不同时间点上的信号强度,连接成峰,通过求该曲线的曲线下面积获取曲线信

参考:https://jingyan.baidu.com/article/915fc414ad794b51394b20e1.html Matlab绘制子图subplot使用攻略 听语音 原创 | 浏览:35640 | 更新:2018-05-06 09:45 | 标签:MATLAB 画图 1 2 3 4 5 6 7 分步阅读 我们在sci论文的写作过程中通常遇到多个子图画在同一张图上,这篇文档将通过多个程序算例详细介绍Matlab绘制子图subplot使用攻略   工具/原料   matlab 情

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图   bar:画条形图 stem:画离散序列数据图    stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记

用matlab绘制幂函数 下周轮到我做论文汇报了,刚好前两天看了网格水印的文章,就决定汇报前两天看到的那篇论文了.在准备ppt的过程中,绘制了一些幂函数,感觉matlab真的是很强大啊,可以绘制各种曲线.下面就简要介绍一下如何用matlab绘制幂函数的曲线. 上图绘制的曲线是Y = X^k,k的取值可以从曲线上看出.曲线上的“k=xxx”是截图后在绘图工具中添加的,便于直观的查看k与曲线的对应.在如上图所示的曲线中,我们设置横坐标X的取值范围为[0,1]. 绘制k=0.25的曲线代码如下 x=0

用matlab绘制箭头 http://npfeng900.blog.163.com/blog/static/14456108201221922944998/ 用matlab绘制箭头1 用matlab绘制箭头 1.    quiver 和quiver3命令 这两个命令适合画关于“场”中向量的图,不适合于画单个剪头,而且放大之后,剪头不是很好看 如: [X,Y] = meshgrid(-2:.2:2); Z = X.*exp(-0.5.*X.^2 - Y.^2); [DX,DY] = gradien

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

reference:https://jingyan.baidu.com/article/870c6fc36fdacfb03ee4be58.html shp: http://muchong.com/html/201304/5748467.html MATLAB是著名的科学软件,具有绘图.编程.仿真等强大的功能.现在介绍MATLAB绘制中国地图的三种方式,分别是(1)使用m_map工具箱命令绘制中国地图:(2)使用mapshow和geoshow命令直接绘制中国地图:(3)使用worldmap+geo

matlab 7.0 绘制二维.三维心形函数       又到周六,下周就要迎来春节小长假了,想想都有些激动.在外漂了一整年,总于可以回家和父母团聚了,还有吃好吃的...,哎呀~想想都流口水呢.不过先不要激动,假期到来前还是要好好工作的,明天周日苦逼的调休...       下面回归正题,聊聊这周想分享的好东西,就是用MATLAB绘制心型图,对!是 ' 心 ' 形的哦~,本人并不是数学专业,只是工作中H5页面做动画有用过动画曲线,比如tween.js,由于底层动画控制逻辑是数学函数.于是回忆起自

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议

发表时间:(2019年4月) IF:3.95 单位: 维也纳医科大学: 欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI): 分子病理学研究所: 奥地利科学院分子生物技术研究所: Gregor Mendel分子植物生物学研究所. 对象:质谱无标记定量结果 技术:聚类分析 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本文选择四个不同的数据集,分为基于谱图数计数和基于峰值强度计数的无标记定量两种情况,对谱图进行聚类算法分析,提高了低丰度蛋白的可检测性,并开发了可直接使用的聚类方法的PD节点. 二. 研

MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

MATLAB实例:聚类网络连接图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文给出一个简单实例,先生成2维高斯数据,得到数据之后,用模糊C均值(FCM)算法对数据进行聚类,得到聚类中心,然后绘制每一类数据到聚类中心的网络连接图. 1. 程序 generate_data.m function data=generate_data() %前两列是数据,最后一列是类标签 %% %数据规模 N=100; %混合比例 para_pi=[0.33, 0

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母