倒频谱分析

倒频谱是什么?

倒频谱分析是一种非线性信号处理技术的应用在语音和图像处理等领域。

的复杂的倒频谱的一个序列x通过计算复杂的自然对数的傅里叶变换x,那么由此产生的序列的傅里叶反变换:

$x_{}^{ˆ} = \frac{1}{2 π} \int_{- - - - - - π}^{π} 日志 (X (e^{j ω})] e^{j ω n} d ω 。$

工具箱函数cceps执行这个操作,复杂的倒频谱估计的输入序列。它返回一个真正的序列相同的大小作为输入序列。

试着用cceps回波检测应用程序。首先,创建一个45赫兹正弦波采样在100赫兹。添加一个回波信号的振幅的一半,0.2秒后开始的信号。

t = 0:0.01:1.27;s1 =罪(2 *π* 45 * t);s2 = s1 + 0.5 * [0 (20) s1(受)];

计算和绘制复杂的新信号的倒频谱。

c = cceps (s2);情节(t, c)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含一个类型的对象。

复杂的倒频谱显示了峰值为0.2秒,表明回声。

的真正的倒频谱的一个信号x有时被称为简单的倒频谱,通过确定计算的自然对数级的傅里叶变换x,然后获得由此产生的序列的傅里叶反变换:

$c_{x} = \frac{1}{2 π} \int_{- - - - - - π}^{π} 日志 | X (e^{j ω}) | e^{j ω n} d ω 。$

工具箱函数rceps执行这个操作,返回真正的倒频谱序列。返回的是一个实值向量序列相同的大小作为输入向量。

的rceps函数返回一个独特的最小相位序列,也同样的真正的倒谱作为输入。获得真正的倒频谱和最小相位重建序列,使用[y, ym] = rceps (x),在那里y是真正的倒频谱和ym最小相位重建吗x。下面的例子显示了一个输出的rceps是一个独特的最小相位序列与真正的倒频谱一样x。

y = [4 1 5];%非最小相位序列[xhat, yhat] = rceps (y);xhat2 = rceps (yhat);[xhat ' xhat2 ']

ans =3×21.6225 1.6225 0.3400 0.3400 0.3400 0.3400

逆复杂倒频谱

转化复杂倒频谱使用icceps函数。反演是复杂的事实cceps函数执行一个视阶段修改,以便打开阶段的输入是连续在零频率。修改阶段相当于一个整数延迟。这种延迟项是返回的cceps如果你问第二个输出:

x = 1:10;[xhat,延迟]= cceps (x)

xhat =1×102.2428 -0.0420 -0.0210 0.0045 0.0366 0.0788 0.1386 0.2327 0.4114 0.9249

延迟= 1

转化复杂倒频谱使用icceps与原来的延迟参数:

icc = icceps (xhat, 2)

icc =1×102.0000 3.0000 4.0000 5.0000 6.0000 7.0000 8.0000 9.0000 10.0000 1.0000

如图所示在上面的例子中,复杂的倒频谱的任何修改,原延迟项可能不再有效。你将无法转化复杂倒频谱。

另请参阅

cceps|icceps|rceps