频域特征

Matlab声音特征分析从解压缩的声音文件中计算声音特征。项目详细描述在“projectDescription.pdf”中。该项目的核心在于计算能够描述声音本身的唯一特征，从而揭示不同声音之间的共同点和可能的共同来源。

目前可提取的特征包括：1. 最大值 2. 最小值 3. 平均值 4. 峰峰值 5. 整流平均值 6. 方差 7. 标准差 8. 峭度 9. 偏度 10. 均方根 11. 波形因子 12. 峰值因子 13. 脉冲因子 14. 裕度因子 15. 重心频率 16. 均方频率 17. 均方根频率 18. 频率方差 19. 频率标准差 20. 谱峭度的均值 21. 谱峭度的标准差 22. 谱峭度的偏度 23. 谱峭度的峭度。

对图像应用指定的频域滤波器，生成输出图像。 滤波器类型： “lpf”：理想低通滤波器（锐化） “glpf”：高斯低通滤波器

使用Matlab代码将音频信号从频域转换为时域。

图像里的条纹干扰，尤其是那种横条纹和渐变纹，起来真不是一件小事。但你要是用 MATLAB，就可以靠频域下点狠招。傅里叶变换的玩法挺多的，把图像从空间域拉到频域后，条纹干扰就会变成特定频率的“图钉”——直观。你可以用fft2看频谱，再用滤波器精准下手。比如横条纹，在频域里就是水平方向的某些频率点，直接用带阻滤波器卡掉它们，效果还挺的。如果是渐变的那种干扰，那就得用更灵活的策略，像自适应滤波或者小波，思路不一样但思考方式挺有意思。操作方面，MATLAB 的图像工具箱支持得好，fft2负责正变换，ifft2用来还原图像。你还可以用imfilter搞空间滤波，搭配频域，干扰去得更干净。源码文件caoh

频域图像里的高斯滤波输出你总绕不开吧？Filtered_Gaussian_output.m就是专门搞这个的一个小工具，运行起来挺顺滑，逻辑也清晰，基本不用怎么改就能直接上手试。尤其做图像去噪或者特征提取的时候，这种频域下的高斯带通，效果还挺的。 代码里用到的fft2、ifft2这些频域操作你应该都熟吧？就是先搞个频谱，滤波，再反变换回来。整个流程配合一些图像测试数据，用来做对比实验挺方便。要是你正在弄类似的图像滤波方案，可以参考它来写自己的版本。 顺带提一句，频域高斯滤波和空间域滤波在细节上的差别还蛮大，尤其是边缘保留那块，记得留意下。想深入的，可以看看下面这些文章，都是跟它相关的： matl

探讨了随机信号的时域与频域特性，包括相关性分析和高斯白噪声的特性。

MATLAB开发示例：频域分析技巧。这个例子可以作为教学材料使用。

inteFD 是 MATLAB 中的一个神奇小工具，专门用来在频域中对离散时间信号进行积分。嗯，别看它名字简单，它可真能帮忙多信号中的麻烦。你知道，普通的积分在时域中可不好，尤其是对于离散信号来说。inteFD 通过傅立叶变换，把积分操作转到频域，结果更加高效，也更稳定。尤其是在一些高频噪声或接近采样率的信号时，它的表现简直棒极了。基本步骤就是先对信号进行快速傅立叶变换（FFT），在频域里做些数学小操作，再通过逆傅立叶变换把信号带回时域，积分完毕。这种方法避免了时域积分带来的数值问题，信号稳定性也更高哦。，如果你做信号，inteFD 的频域积分绝对值得一试。

标准偏差σ（Sigma）决定了高斯分布的形状。使用此滤波器的步骤如下：1）在变量img中加载要处理的图像；2）调用gfilter函数创建一个与图像'img'大小相匹配的滤波器。