问题标签 [time-frequency]
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matlab - 绘制 PLC 背景噪声
我是信号处理的新手。我一直试图在 simulink 上绘制与实际研究相匹配的 PLC（电力线通信）调制解调器中的时/频域噪声，但是，我未能绘制出这种噪声。如果有人知道如何绘制：
- 频域：测量频率范围内背景噪声高达55dB，包含功率高达4MHz
- 在时域中：在大部分 AC 周期持续时间中，将背景噪声本底提高 45dB
就文章显示而言，它应该是这样的。
我需要绘制一个巨大的数据集，所以如果有人可以帮助我了解如何绘制这种噪声，我将能够绘制其余的。
python - 如何获得 PSD 的频率区间范围
我正在计算信号的 PSD，我想要频率范围为 0Hz 到 20Hz 的功率。这就是我尝试使用 linspace
在这里，我得到了从 0Hz 到 2.5Hz 的 6 个频率分量，但我想计算频率范围直到 20Hz 的功率
任何人都可以在这里帮助我做同样的事情。
r - 使用 xts 的 period.apply() 时的第一天问题
我正在尝试使用 xts 包将我的每日系列转换为每周频率。但是，我不知道如何规定我的系列的第一周是星期日。函数文档没有引用任何可用于此操作的参数。
python - 对时间序列数据应用傅里叶变换并避免混叠
我愿意对时间序列数据应用傅立叶变换以将数据转换为频域。我不确定我用来应用傅立叶变换的方法是否正确？以下是我使用过的数据的链接。
读取数据文件后，我使用绘制了原始数据
由于数据是每天的频率，我已经将其转换为秒使用24*60*60并使用 55 天55*24*60*60
该图如下所示：
接下来，我使用以下代码实现了傅立叶变换，并获得了如下图像：
我有以下问题：
我不确定我的上述方法对于实现傅立叶变换是否正确。
我不确定我用来避免混叠的方法是否正确。
如果，我所做的比如何解释频域图中的三个峰值是正确的。
最后，我将如何仅使用重要的频率进行变换。
audio - 用于音频处理的 Julia 中的实时 STFT 和 ISTFT
我是音频处理和实时流式处理数据的新手。我想做的是：
- 听内置麦克风
- 将样本分块成 0.1 秒的块
- 通过短时傅里叶变换 (STFT) 将块转换为周期图
- 应用一些简单的功能
- 通过逆 STFT (ISTFT) 转换回时间序列数据
- 在耳机上播放新音频
我一直在寻找"real time spectrograms"给我如何处理数据的指南，但没有骰子。然而，我发现了一些有趣的包，包括PortAudio.jl,DSP.jl和MusicProcessing.jl.
感觉就像我需要使用多处理技术将传入的数据存储到合适的块中，同时将一些功能应用于前一个块，同时还播放另一个先前处理的块。所有这一切都让人感觉过于复杂，并且让我暂时无法接触这个项目。
任何帮助将不胜感激，谢谢。
r - 如何从在单个命令中生成 3 个图形的函数在一个图形中绘制多个折线图？
我正在使用frequencyConnectedness 包，其中一个函数plotOverall 在按Enter 继续时一个接一个地生成3 个图形。我需要将所有三个图表绘制成一个图表。这个怎么做 ？
对于示例数据，请使用频率连接包附带的数据集“volatilities”。
上面的命令生成三个图。基本上它为每个边界生成一个图，因为我定义了三个边界，它给出了三个图。我需要将它们全部绘制在一张图中。这个怎么做 ？
python - stft 中时间箱的数量与信号中的实际时间有什么关系？
我有一个 9 分钟的文件，其采样率为 16000。我的信号总共有 9*60*16000=8640000 个样本。我在 python（librosa 包）中做一个 stft 并绘制频谱图。我知道频谱图的频率分辨率等于 Fs（采样频率）/N（FFT 点数）。
如果我用 N-fft= 2048 绘制频谱图，那么我的频谱图的形状为 (1025, 16876)，x_axis 显示 9 分钟的时间。如果用 N-fft= 16384 绘制它，那么我的频谱图的形状为 (8193, 2110)，x_axis 显示时间为 1 分 10 秒。我不明白频谱图的形状与我们在时间轴上看到的时间之间的关系。我还想知道频谱图轴上的时间与信号中的实际时间之间的关系。
python - 如何找到wav文件的基频
我正在分析很多短的 .wav 文件，并且对于部分分析，我只想绘制文件的基频。我的信号处理有点生疏，但我现在得到的图看起来应该是正确的。我只是不明白为什么 y 轴刻度是关闭的（F0 大约是 300Hz，而它应该在 8000Hz 左右）。所以我想在 .wav 文件的持续时间内绘制 F0，就像没有强度信息的频谱图一样。有人可以帮帮我吗？很高兴提供更多信息！
matlab - 为什么时频平面是颠倒的？
我正在尝试为连续小波傅里叶变换构建自己的代码实现。但是，当我将使用我的函数创建的时频图与使用 Matlab 函数创建的时频图进行比较时，似乎时间倒转了。
可视化绘图
这是 CWT 图
如果我使用ctwtMatlab 的功能
它们真的很相似，但它们是时间倒转的，我不知道。
matlab - 如何从小波中获得时间和频率分辨率？
我在理解小波分析方面遇到了一点问题。我报告了一个来自 Matlab 教程图的代码；
我知道 Morlet Fourier Factor 是分析的关键参数。我们知道，对于每个尺度（或频率），小波也可以改变形状，变得更窄或更宽。我可以在每个频率步长知道 Morlet Fourier Factor 的情况下推导出时间和频率分辨率吗？谢谢你