频谱处理

频谱泄漏在实际应用中，通常限制观测信号的时间间隔，即在时域截断信号或加时间窗。用时间窗函数乘以信号后，根据卷积定理，时域乘积对应频域卷积，导致频谱泄漏的拖尾现象。

本课程设计利用Matlab进行信号的频谱分析、加噪、滤波及还原。在语音信号还原过程中，采用了巴特沃斯低通滤波器仿真程序，并得出相应的仿真波形，对仿真结果进行了深入分析。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

这个MATLAB练习涉及使用提升法平滑用户指定语音文件中特定浊音语音帧的STFT对数幅度谱。首先，使用指定窗口处理语音帧，并进行p阶预测器LPC分析，计算其对数幅度谱。随后，通过低频提升器提升倒谱，进行进一步分析。练习最后将三个对数幅度谱绘制在一个图上，以便进行比较。详细的用户指南可以在文件“3.22 Spectral Smoothing.pdf”中找到。

Oliktok_Point_KAZR_spectra MATLAB代码用于处理频谱，进行平移和多个峰值的估算。作者Christopher R. Williams介绍了该代码的用途，特别是在阿拉斯加Oliktok点处理35-GHz垂直指向雷达数据时的应用。该代码通过消除地面杂波、计算多个峰值和高阶矩来处理雷达的多普勒速度谱。更新日期为2018年8月1日，该处理方法在《大气测量技术》期刊的论文中有详细描述。处理步骤包括读取和预处理netCDF格式的原始数据，估算15秒间隔的平均光谱的多个峰值矩，并将处理结果存储为每小时的Matlab文件。

倒谱的实战代码，一般人我不告诉他。AUTH2021 高级信号课程的作业代码整理得挺细，倒谱、双谱、同态滤波都有涉及。适合搞语音信号的朋友，尤其是对三阶累积量、Bispectrum感兴趣的。 代码用的是MATLAB R2018a，兼容性还可以。用高版本的 MATLAB 也能跑，就是有些函数你得改下参数或者换个写法。整体结构清晰，分 4 部分，讲清楚每个技术点。每一部分都配有，照着跑一遍，概念基本就扎实了。 比如第 4 部分的倒谱，直接用语音样本合成五个元音，还原。你能实际听到前后信号的变化，效果挺直观。而且还对比了几种同态滤波的方法，适合你做调研或毕业设计用。 另外，如果你想深入了解同态滤波、倒

基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

频谱的 MATLAB 代码资源，真的蛮适合做信号相关的项目。傅里叶变换的基础用法、窗函数选择技巧，还有功率谱密度的估算方法都讲得挺全。是一些函数像fft、pwelch和spectrogram，用起来比较顺手，能快速上手。整体内容实用性强，代码注释也清晰，适合平时调试或者做点课题项目。像你要简单周期信号，用fft就够了，响应快、图也直观；非平稳信号就考虑下spectrogram，时频图出来一目了然。pwelch那段也不错，做功率谱估计的时候蛮稳的。要注意的是，窗函数别乱选。汉明窗比较通用，矩形窗虽然简单，但旁瓣大；海明窗压制旁瓣能力还行，但也得看你信号特性。如果你正好在搞频谱的入门学习或者研究项

这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析，并生成二维和三维图像的功能。通过该程序，用户可以深入分析信号的频谱特征，帮助理解信号的频谱结构和相关属性。