Howtosignalprocessing
- Qual é a limitação do STFT na análise de múltiplas resolução de sinais?
- O que é espectrograma STFT?
- Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
- Por que usaríamos um espectrograma STFT para analisar a fala humana?
Qual é a limitação do STFT na análise de múltiplas resolução de sinais?
Uma das armadilhas do STFT é que ele tem uma resolução fixa. A largura da função de janela refere -se à forma como o sinal é representado - determina se existe uma boa resolução de frequência (os componentes de frequência próximos podem ser separados) ou uma boa resolução de tempo (o momento em que as frequências mudam).
O que é espectrograma STFT?
s = espectrograma (x) retorna a transformação de Fourier de curto tempo (STFT) do sinal de entrada x . Cada coluna de s contém uma estimativa do conteúdo de frequência localizado de curto prazo e localizado . A magnitude ao quadrado de S é conhecida como representação de frequência de tempo do espectrograma de x [1].
Qual é a principal vantagem da análise de wavelet sobre o STFT?
A análise wavelet supera a desvantagem do STFT, já que o CWT usa uma técnica de janela com regiões de tamanho variável. A análise de wavelet permite o uso de intervalos de longo tempo, onde queremos informações mais precisas de baixa frequência e regiões mais curtas, onde queremos informações de alta frequência.
Por que usaríamos um espectrograma STFT para analisar a fala humana?
O STFT é uma das ferramentas mais usadas na análise e processamento de fala. Ele descreve a evolução dos componentes de frequência ao longo do tempo. Como o próprio espectro, um dos benefícios dos STFTs é que seus parâmetros têm uma interpretação física e intuitiva.
