python - 在分析弹拨吉他弦时使用 PSD 是否合适？

Question

我正在使用 python 2.7 来比较吉他刺痛的音调差异。我在dsp.stackexchange.com上问过同样的问题，但运气不佳，所以我想我也会在这里问。

我发现在 matplotlib 中，有一些很棒的内置功能，例如 matplotlib.mlab.magnitude_spectrum 和 matplotlib.mlab.psd

幅度谱函数似乎很简单，因为它是信号的 FFT，显示每个特定的谐波。然而，在比较各种吉他弦时，很难确定每个峰值进行比较。PSD 函数提供了非常漂亮的平滑图形，非常适合进行明显的视觉比较。

我的理解是 PSD 对随机信号很有用，但不一定对已知信号有用。这是真的？有什么理由我不应该使用 PSD 来比较吉他弦吗？

下面是使用 PSD 和幅度谱的 1 秒吉他拨弦效果：

请注意，这些是同一弦的弹奏，而不是不同的弦。在比较各种字符串之前，我试图确保我的弹奏是一致的。

PSD 幅度谱

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他们正在为您提供类似的信息。PSD是每个频率能量的量度，其中幅度谱就是存在的频率。最终要么应该工作。

确定是否正在弹拨特定吉他弦的最佳方法（恕我直言）是首先创建一个过滤器来过滤掉您不关心的噪音，然后将其与未过滤信号的功率水平进行比较。这方面的一些一般信息是：

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