728x90 반응형 SMALL stft4 단시간 푸리에 변환 (STFT) 단시간 푸리에 변환 (Short-Time Fourier Transform) 피치 (Pitch)는 높거나 낮은 음조가 무엇을 의미하는지 음조의 주파수에 대한 사람의 인식을 나타낸다. 신호의 푸리에 스펙트럼은 이러한 주파수 내용을 나타낸다. 이는 신호를 시각적으로 검사할 수 있기 때문에 스펙트럼을 작업하기에 직관적인 영역으로 만든다. 실제로, 이산 시간 신호를 사용하여 해당 시간-주파수 변환이 이산 푸리에 변환이 되도록 작업한다. 이는 길이 신호 X를 다음과 같이 N 계수의 복소수 값 주파수 영역 표현으로 매핑한다. 실수 값 입력의 경우 양수 및 음수 주파수 구성 요소는 서로의 복소 공액 (complex conjugates)이므로 고유한 정보 단위를 유지한다. 그러나 스펙트럼은 복소수 벡터이므로 시각화하기가.. 2024. 4. 23. FFT (Fast Fourier Transform) vs STFT (Short-Time Fourier Transform) FFT (Fast Fourier Transform) FFT는 Fourier Transform을 빠르게 계산하는 알고리즘으로, 신호의 전체 주파수 성분을 추출한다.시간 도메인의 신호를 주파수 도메인으로 변환하고 전체 신호의 주파수 성분을 한 번에 분석한다. 그리고 시간에 대한 정보를 상실한다. 주파수 대역의 크기와 위상 정보를 알수 있다. 주기적 신호의 분석, 신호 전체의 스펙트럼을 확인, 주파수 필터 설계, 잡음 분석 등에 사용된다. STFT (Short-Time Fourier Transform) STFT는 시간-주파수 분석 방법으로, 신호를 작은 시간 구간 (윈도우)으로 나눈 뒤 각 구간에 대해 FFT를 적용한다. 시간-주파수 분석 가하다. 시간에 따라 주파수 성분이 어떻게 변화하는지 확인할 수 .. 2023. 10. 2. [Audio Processing] librosa specshow librosa specshow import librosa as liimport librosa.displayimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.signal as sig# load sample audiofile = li.ex('trumpet')aud, sr = li.load(file, sr=None)n_ftt = 512rsr = 11025# apply low pass filter before downsampling. Attenuate at resample rate divided by 2.cutoff = rsr / 2sos = sig.butter(10, cutoff, fs=sr, btype='lowpass', analog=False, .. 2023. 7. 5. 시간-주파수 분석 시간-주파수 분석 (Time-frequency analysis) 단시간 푸리에 변환 (STFT)을 통해 시간-주파수 분석을 수행할 수 있다. 신호의 현지 시간과 주파수 내용을 모두 캡처하는 표현을 생성하는 데 사용된다. 푸리에 변환과 유사하게 STFT는 여전히 고정 기저 함수에 의존한다. 그러나 고정 크기 time-shifted window 함수 w(n)를 사용하여 신호 변환을 얻고 다음과 같이 표현할 수 있다. 그러나 STFT는 푸리에 변환에 비해 시간 및 주파수 위치 특성이 더 우수하다. 그러나 시간 및 주파수 분해능의 곱이 일정하기 때문에 (고전적인 하이젠베르크의 불확정성 원리 때문에) 생성된 기능은 시간과 주파수 모두의 즉각적인 위치 파악을 달성할 수 없다. 또한 고정 창 길이와 고정 기저 기능을.. 2022. 4. 27. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
