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如何使用 Python 绘制A[i,j]这样的二维矩阵：

• i是 x 轴
• j是 y 轴
• A[i,j]是一个介于 0 和 100 之间的值，必须由颜色绘制（例如：0=蓝色，100=红色）

有没有一个 Python 函数呢？

（注意：我不想要一个为我绘制频谱图的函数，例如specgram，因为我想自己计算信号的 FFT；因此我只需要一个用颜色绘制矩阵的函数）

我正在尝试生成频谱图，以便以后可以将它们与单词样本进行比较，以进行非常基本的语音识别项目。这是在一个循环中完成的。代码如下：

我的问题在最后两行。我想将频谱图保存为 .fig 文件（除非你们以后有更好的比较建议）并将其命名为与 baseFileName 相同。我已经在谷歌上搜索了一段时间，但格式令人困惑，并且没有太多关于将频谱图保存为数字的内容。

如果所有数字都没有在循环中弹出，我会更喜欢它，但我可以处理。

编辑：也许将其存储为 matfile 会更好？

我有大约 200 个不同单词的频谱图。我希望能够（或至少尝试）将单词记录为 wav（就像我对原始单词所做的那样），将其转换为频谱图，然后尝试找到最佳匹配。

不幸的是，其中许多词非常相似（帽子、蝙蝠等）。我希望能够获得至少消除 50% 单词的匹配项。

我有哪些选择？我正在考虑获取两个频谱图之间的差异，但我不确定它的效果如何。

我跑

我明白了

我想获得从 0 到 180 Hz 的范围，而不是从 0 到 1 的标准化范围。我可以通过

但它不会改变值。

我跑不成功

如何将范围从标准化范围扩展到实际范围？

我有以下信号：

我正在尝试计算频谱图算法，但是，不要认为我做对了..

我计算了以下内容：

1) STFT (大小 256，重叠 128) 2) 使用以下方法计算日志：'10 * log10(sqrt(re * re + im + im)

这是我得到的结果：

但是当我pylab在 Python 中使用时（对于相同的信号）： x = pl.specgram(signal)

我得到以下结果：

使用matplotlib我得到以下信息：

显然，这些是非常不同的结果。我不知道为什么会得到这些，我是信号处理和频谱图的新手。希望有人可以帮助

编辑：

这是Python代码。

我正在做一个非常简单的语音识别项目。我目前有 2 套 wav 文件。每组都有 1 秒长的录音，记录同一个人在 2 个不同实例中所说的一组单词。例如，一组具有单词“一”、“二”和“三”，而另一组具有通过单独记录获得的完全相同的单词。许多单词押韵并使用不同的声音。

到目前为止，我已经尝试了几件事，但迄今为止我得到的最实用的是每个声音文件的频谱图（所有这些都使用相同的脚本以相同的方式构建）。

这一切都是通过 MATLAB 完成的，我可能只使用 MATLAB。

我将一组录音/频谱图称为“样本集”，这将是我将提供样本声音的集合。我将另一组记录/频谱图称为“测试集”，这将是我将尝试从中找到与提供的样本记录/频谱图最佳匹配的集合。

我想要的是，当提供样本声音/频谱图时，MATLAB 将返回测试集中的最佳匹配或匹配。理想情况下，它会返回相同的单词，但实际上我会很高兴只有一些样本返回相似的结果（例如押韵或具有相似元音/辅音的单词）。

我可以尝试哪些方法？同样，只要过程合理，如果失败也没关系。我知道我的声音样本量很小。我也明白最好比较频域中的声音，但我现在只有频谱图。

我在 MATLAB 中有 2 个图形（频谱图），我想将它们彼此相减以测试它们的相似性。有没有办法做到这一点？

对于一个项目，我需要能够从 .WAV 文件生成频谱图。我已经阅读了以下应该做的事情：

1. 获取 N（变换大小）样本
2. 应用窗口函数
3. 使用样本进行快速傅里叶变换
4. 标准化输出
5. 生成频谱图

在下图中，您可以看到两个使用汉宁窗函数的 10000 Hz 正弦波的频谱图。在左边你会看到一个由audacity生成的频谱图，在右边是我的版本。如您所见，我的版本有更多的线条/噪音。这是在不同的垃圾箱中泄漏吗？我将如何获得像大胆生成的清晰图像。我应该做一些后期处理吗？我还没有做任何规范化，因为不完全理解如何去做。

更新

我发现本教程解释了如何在 C++ 中生成频谱图。我编译了源代码，看看我能找到什么不同。

老实说，我的数学很生疏，所以我不确定标准化在这里做了什么：

这样做之后，我得到了这张图片（顺便说一句，我已经反转了颜色）：

然后，我查看了我的声音库和教程提供的输入样本的差异。我的要高得多，所以我手动标准化是将它除以因子 32767.9。然后我去这张我认为看起来还不错的图像。但除以这个数字似乎是错误的。我希望看到一个不同的解决方案。

这是完整的相关源代码。

我想知道matplotlib函数是否spectrogram只考虑信号的中心频率？

例如，在此处绘制频谱图（以无分贝为单位）是结果：

正常绘制频谱图：

这些点在哪里从 0-50) 和 (80-140) 之间被删除？如果是这样..为什么会这样？

编辑：源代码：-

这是“matplotlib”spectral_helper

这是我在 C++ 中的尝试

产生如此不同的结果我哪里错了？

我有一个频谱图：

我想清理频谱图，所以我只捕获特定范围内的频率（即在此示例中，在 2627 - 3939 之间）并删除低于此频率的所有块。我的总体目标是只留下这个频率范围内的 4 个片段，并且可以识别。

到目前为止，这是我的代码：

问题是，我不知道如何使用 Python 做到这一点。我知道范围（2627 - 3939）但是，我会遍历整个二维数组并总结所有块，或者，对于频谱图中的每个块，计算频率，如果它高于阈值，保持它，否则值变为0.0？

如果我总结每个垃圾箱，我会得到以下信息：

我需要保留这些块，但是，除了这些块之外，我想删除所有其他块。

我希望有一个人可以帮助我！