# Python计算倒频谱的科普文章
## 引言
倒频谱（Inverse Spectra）是信号处理中的一种重要概念，广泛应用于音频分析、语音识别等领域。倒频谱的基本思想是对信号的频谱进行反变换，从而提取信号的某些特征。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行倒频谱的计算，并将提供代码示例和相关图示，以帮助你更好地理解这一过程。
## 频谱与倒频谱
在讲解倒频谱之前，首先需要了解频
倒谱分析与同态滤波语音信号可用一个线性时不变系统的输出表示，即看做声门激励信号与声道冲激响应的卷积。在语音信号处理领域，根据语音信号求解声门激励函数和声道激励相应有非常重要的意义，如要求出语音信号的共振峰(共振峰是声道传递函数个对复共轭极点的频率)，需要知道声道传递函数。由卷积结果求出参与卷积的各信号，即将卷积分量分开，通常称为解卷，也成反卷积。解卷算法分为两大类，第一类为参数解卷，包括LPC等。
转载
2024-09-20 17:17:19
152阅读
倒谱分析可检测频谱中的重复模式，使其对区分多个故障非常有用，该故障在不同的主要频谱（即FFT、阶次、包络和增强频谱）中很难看到。 最重要的行业应用与机械诊断相关，如齿轮箱分析，以及其他应用，如： 1 回声检测和去除 2 以及语音分析 1 机器诊断--监测齿轮箱和滚动轴承振动 2 齿轮箱测试--早期检测
1. 什么是倒谱？倒谱（cepstrum)：一种信号的傅里叶变换谱经过对数运算后再进行傅里叶反变换。由于一般傅里叶谱是复数谱，因而又称复倒谱。2. 倒频谱的数学描述倒频谱函数CF（q）（power cepstrum）其数学表达式为：CF
转载
2023-11-28 11:19:25
312阅读
语音识别之梅尔频谱倒数MFCC（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）原理梅尔频率倒谱系数：一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点预加重：在语音信号中，高频部分的能量一般比较低，信号不利于处理，提高高频部分的能量能更好的处理分帧：在比较短的时间内，语音信号不会发生突变，利于处理加窗：帧内信号在后序FFT变换的时候不会出现端点突变的情况，较好地得到频谱补零：FFT的要求
转载
2023-10-17 21:28:38
470阅读
读研期间，常常用到倒谱这一参数，后来工作了主要专注于Audio/speech Codec,倒谱概念反而用得少，今天在看一论文时看到这些文字，觉得很实用就在些复习一下这信号特性。 在提取由于载波传递的信号特性时，用Time-Cepstrum 分析会非常有效，能把相关的特性给提取出来。 Cepstrum 在语音识别特征参数提取中用到很多，这是因为语音本质
转载
2024-01-31 17:51:06
143阅读
简要说下流程 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理） 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱） 3）将上面的频谱通过Me
目录倒频谱定义倒频谱python案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195倒频谱定义倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号...
原创
2022-01-25 10:16:06
1031阅读
目录倒频谱定义倒频谱python案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195倒频谱定义倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号...
原创
2021-09-07 13:39:40
1062阅读
qq图有两个作用：1、检验一组数据是否服从某一分布。2、检验两个分布是否服从同一分布。qq图全称是quantile-quantile plot，从名称中可以了解到是和分位数相关的图。由于最近在做数据分析时用到了，然而看了一些博客，要么是qq图讲解的比较详尽但是没有使用Python；要么是使用Python语言但是没有讲清楚原理。基于此，想写一篇博客尽量讲清楚原理并且用Python实现出来。qq图原理
转载
2023-09-23 11:10:34
192阅读
简介梅尔倒频谱（MFC）
在声音处理中，梅尔倒频谱（MFC）表示了声音短时功率谱。它基于非线性梅尔刻度频率的对数功率谱的一个线性余弦变换。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）
梅尔频率倒谱系数（MFCC）是所有构成MFC的系数。倒谱和梅尔频率倒谱的区别
在梅尔倒频谱中，频带是等距地分布在Mel尺度上的，相比于在正常倒谱中线性间隔的频带，这种等距分布的频带其更接近于人类的听觉系统。这种频带弯曲能更好
转载
2023-09-05 22:20:06
726阅读
计算频谱是信号处理中的一个重要概念，它涉及将信号从时域转换到频域，以便分析其频率成分。在Python中，有多种方法可以计算频谱，这篇文章将详细探讨这些方法及其在不同场景下的应用。
### 背景定位
当我们处理音频信号、图像或其他类型的信号时，经常需要计算其频谱。例如，在音频处理时，我们想分析音频信号的不同频率成分，以便进行后续的特效处理或特征提取。频谱可以帮助我们理解信号的性质以及其所包含的频
频谱分析是一种非常重要的信号处理方法，在机械设备故障诊断、振动系统分析、电力系统、无线电通信、信息图像处理和自动控制等学科中都有重要应用。频谱分析的核心是1965年Cooely-Tukey发表的快速傅里叶变换算法（简称FFT），它是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法。FFT算法的各种语言实现包已经相当成熟，不需要自己来重新写源代码，本文使用ma
转载
2023-12-26 11:12:11
420阅读
倒谱分析与同态滤波语音信号可用一个线性时不变系统的输出表示，即看做声门激励信号与声道冲激响应的卷积。在语音信号处理领域，根据语音信号求解声门激励函数和声道激励相应有非常重要的意义，如要求出语音信号的共振峰(共振峰是声道传递函数个对复共轭极点的频率)，需要知道声道传递函数。由卷积结果求出参与卷积的各信号，即将卷积分量分开，通常称为解卷，也成反卷积。解卷算法分为两大类，第一类为参数解卷，包
频谱：
将一个信号从时域通过 FFT 变换到频域，得到的直接结果就是所谓的频谱，复数形式，有幅值和相位单一的幅值即为幅值谱，注意∶幅值谱的大小只表示频率分量的幅值A（y = Asin（ω t）），而不是该频率分量的能量。能量谱：
用于表征单位频带内的信号能量（unit/Hz）。通常用于瞬态信号。因为对于瞬态信号而言，研究它的总能量比研究它在采样总时间内的平均功率更有意义。能量谱的计算∶
转载
2023-11-12 08:14:08
92阅读
第一：频谱一.调用方法X=FFT(x)；
X=FFT(x，N)；
x=IFFT(X);
x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例：N=8;
n=0:N-1;
xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];
Xk=fft(xn)
→
Xk =
39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 -
转载
2023-08-01 12:35:58
504阅读
计算解的频谱python是一种在数值分析和科学计算上常用的技术。它涉及到运用Python进行数据的处理和分析，尤其是在频率领域展开计算与可视化。本篇博文将详细介绍在解决计算解的频谱问题过程中所采用的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和监控告警等步骤。
### 备份策略
首先，备份策略的制定对于确保数据安全和系统的可恢复性是至关重要的。通过思维导图来梳理备份的层级和策略，包括全量
用频谱仪测量噪声系数：测量框图为：基于噪声系数的定义得到的一个测量公式为：NF=PNOUT-(-174dBm/Hz+20lg(BW)+Gain)(1)公式中，PNOUT是已测的总共输出噪声功率，-174dBm/Hz是290oK（室温）时环境噪声的功率谱密度，BW是感兴趣的频率带宽，Gain是系统的增益，NF是DUT的噪声系数。公式中每个变量均为对数。为简化公式，我们可以直接测量输出噪声功率谱密度（
转载
2023-11-15 17:27:13
114阅读
# 倒频谱分析法 故障诊断 Python
在工程领域中，故障诊断是一项非常重要的任务。倒频谱分析法是一种常用的故障诊断方法之一，它可以通过分析信号的频谱特性来识别系统中的故障。本文将介绍倒频谱分析法的原理，并使用Python实现一个简单的故障诊断示例。
## 倒频谱分析法原理
倒频谱分析法是一种基于信号频谱的故障诊断方法。其基本原理是将信号的功率谱密度函数进行倒谱变换，得到信号的自相关函数，
原创
2024-05-28 03:23:15
150阅读
文章目录写在前面正文开始了解梅尔频谱图几天前发生在我脑海中的真实对话频谱图梅尔量表梅尔频谱图回顾未完待续... 小白进来！写在前面Medium的一篇文章，特别幽默地介绍了梅尔谱图，快来一起轻松学习吧！正文开始作者：Dalya Gartzman 时间：2019.08.20了解梅尔频谱图阅读这篇短文，如果你想像Neo（电影《黑客帝国》男主角，即上图中的人物）一样，并了解所有关于Mel Spectro
转载
2024-02-05 21:48:13
286阅读
