stftLayergydF4y2Ba
描述gydF4y2Ba
STFT层计算输入的短时傅里叶变换。gydF4y2Ba使用这一层需要深度学习工具箱™。gydF4y2Ba
创建gydF4y2Ba
描述gydF4y2Ba
创建一个gydF4y2Ba短时傅里叶变换gydF4y2Ba(STFT)层。的输入gydF4y2Ba层gydF4y2Ba
= stftLayergydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
一定是gydF4y2BadlarraygydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba对象gydF4y2Ba“认知行为治疗”gydF4y2Ba
的长度大于时间维度的大小的格式gydF4y2Ba窗口gydF4y2Ba
.gydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
将输出格式化为gydF4y2Ba“SCBT”gydF4y2Ba
.有关更多信息,请参见gydF4y2Ba图层输出格式gydF4y2Ba.gydF4y2Ba
请注意gydF4y2Ba
权重gydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
在STFT中被初始化为用作滤波器的调制窗口。不建议直接初始化权重。gydF4y2Ba
使用一个或多个名称-值参数设置属性。您可以指定分析窗口和重叠样本的数量等等。gydF4y2Ba层gydF4y2Ba
= stftLayer (gydF4y2Ba名称=值gydF4y2Ba
)gydF4y2Ba
属性gydF4y2Ba
STFTgydF4y2Ba
窗口gydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba分析窗口gydF4y2Ba
损害gydF4y2Ba
(128年,“周期性”)gydF4y2Ba
(默认)|gydF4y2Ba向量gydF4y2Ba
损害gydF4y2Ba
(128年,“周期性”)gydF4y2Ba此属性是只读的。gydF4y2Ba
分析窗口用于计算STFT,指定为具有两个或多个元素的向量。gydF4y2Ba
例子:gydF4y2Ba(1-cos(2 *π* (0:127)/ 127))/ 2gydF4y2Ba
而且gydF4y2Ba
都指定了长度为128的Hann窗口。gydF4y2Ba损害gydF4y2Ba
(128)gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba双gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba单gydF4y2Ba
OverlapLengthgydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba重叠样本数gydF4y2Ba
96gydF4y2Ba
(默认)|gydF4y2Ba正整数gydF4y2Ba
此属性是只读的。gydF4y2Ba
重叠样本数,指定为严格小于长度的正整数gydF4y2Ba窗口gydF4y2Ba
.gydF4y2Ba
连续窗口之间的步幅是窗口长度与重叠样本数量之差。gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba双gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba单gydF4y2Ba
FFTLengthgydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2BaDFT点数gydF4y2Ba
128gydF4y2Ba
(默认)|gydF4y2Ba正整数gydF4y2Ba
此属性是只读的。gydF4y2Ba
用于计算离散傅里叶变换的频率点数,指定为大于或等于窗口长度的正整数。如果未指定,该参数默认为窗口的长度。gydF4y2Ba
如果输入数据在时间维上的长度小于DFT点的数量,gydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
对数据和窗口右补零,使它们的长度等于gydF4y2BaFFTLengthgydF4y2Ba
.gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba双gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba单gydF4y2Ba
TransformModegydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba图层变换模式gydF4y2Ba
“杂志”gydF4y2Ba
(默认)|gydF4y2Ba“squaremag”gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba“logmag”gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba“logsquaremag”gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba“realimag”gydF4y2Ba
图层转换模式,指定为以下其中之一:gydF4y2Ba
“杂志”gydF4y2Ba
- STFT幅度gydF4y2Ba“squaremag”gydF4y2Ba
- STFT平方大小gydF4y2Ba“logmag”gydF4y2Ba
- STFT幅度的自然对数gydF4y2Ba“logsquaremag”gydF4y2Ba
- STFT平方幅度的自然对数gydF4y2Ba“realimag”gydF4y2Ba
- STFT的实部和虚部,沿着通道维度连接gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba字符gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba字符串gydF4y2Ba
层gydF4y2Ba
WeightLearnRateFactorgydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba权重学习率的乘数gydF4y2Ba
0gydF4y2Ba
(默认)|gydF4y2Ba负的标量gydF4y2Ba
权重学习率的乘数,指定为非负标量。如果未指定,此属性默认为零,导致权重不随训练更新。属性也可以设置此属性gydF4y2BasetLearnRateFactorgydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba函数。gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba双gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba单gydF4y2Ba
的名字gydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba层的名字gydF4y2Ba
”gydF4y2Ba
(默认)|gydF4y2Ba特征向量gydF4y2Ba|gydF4y2Ba字符串标量gydF4y2Ba
层名,指定为字符向量或字符串标量。为gydF4y2Ba层gydF4y2Ba
数组输入时,gydF4y2BatrainNetworkgydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba,gydF4y2BaassembleNetworkgydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba,gydF4y2BalayerGraphgydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba,gydF4y2BadlnetworkgydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba函数自动为具有该名称的层分配名称gydF4y2Ba”gydF4y2Ba
.gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba字符gydF4y2Ba
|gydF4y2Ba字符串gydF4y2Ba
NumInputsgydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba输入数量gydF4y2Ba
1gydF4y2Ba
(默认)gydF4y2Ba
此属性是只读的。gydF4y2Ba
该层的输入数量。该层只接受单个输入。gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba双gydF4y2Ba
InputNamesgydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba输入名字gydF4y2Ba
{"在"}gydF4y2Ba
(默认)gydF4y2Ba
此属性是只读的。gydF4y2Ba
输入层的名称。该层只接受单个输入。gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba细胞gydF4y2Ba
NumOutputsgydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba输出数gydF4y2Ba
1gydF4y2Ba
(默认)gydF4y2Ba
此属性是只读的。gydF4y2Ba
层的输出数量。这个图层只有一个输出。gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba双gydF4y2Ba
OutputNamesgydF4y2Ba
- - - - - -gydF4y2Ba输出的名字gydF4y2Ba
{“出”}gydF4y2Ba
(默认)gydF4y2Ba
此属性是只读的。gydF4y2Ba
输出层的名称。这个图层只有一个输出。gydF4y2Ba
数据类型:gydF4y2Ba细胞gydF4y2Ba
例子gydF4y2Ba
啁啾的短时傅里叶变换gydF4y2Ba
生成一个采样频率为600hz的信号,持续2秒。该信号由具有正弦变化频率内容的啁啾组成。将信号存储在深度学习数组中gydF4y2Ba“施”gydF4y2Ba
格式。gydF4y2Ba
Fs = 6e2;X = vco(sin(2*pi*(0:1/fs:2)),[0.1 0.4]*fs,fs);DLX = dlarray(x,gydF4y2Ba“施”gydF4y2Ba);gydF4y2Ba
创建一个具有默认属性的短时傅里叶变换层。创建一个gydF4y2BadlnetworkgydF4y2Ba
由序列输入层和短时傅里叶变换层组成的对象。指定最小序列长度为128个样本。让信号通过gydF4y2Ba预测gydF4y2Ba
网络的方法。gydF4y2Ba
ftl = stftLayer;dlnet = dlnetwork([sequenceInputLayer(1,MinLength=128) ftl]);Netout =预测(dlnet,dlx);gydF4y2Ba
将网络输出转换为数字数组。使用gydF4y2Ba挤压gydF4y2Ba
函数删除长度为1的通道和批处理尺寸。画出STFT的大小。数组的第一个维度对应频率,第二个维度对应时间。gydF4y2Ba
Q = extractdata(netout);瀑布(挤压(q)的)设置(gca XDir =gydF4y2Ba“反向”gydF4y2Ba,View=[30 45]) xlabel(gydF4y2Ba“频率”gydF4y2Ba) ylabel (gydF4y2Ba“时间”gydF4y2Ba)gydF4y2Ba
正弦信号的短时傅里叶变换gydF4y2Ba
生成一个3 × 160 (× 1)数组,其中包含一批三通道,160个样本的正弦信号。归一化正弦波频率为gydF4y2BaπgydF4y2Ba/ 4 rad /样本,gydF4y2BaπgydF4y2Ba/2 rad/sample, 3gydF4y2BaπgydF4y2Ba/ 4 rad /样品。将信号保存为agydF4y2BadlarraygydF4y2Ba
,按顺序指定尺寸。gydF4y2BadlarraygydF4y2Ba
将数组尺寸排列到gydF4y2Ba“认知行为治疗”gydF4y2Ba
深度学习网络所期望的形状。gydF4y2Ba
NCH = 3;N = 160;x = dlarray(cos(pi.*(1:nch)'/4*(0:N-1)),gydF4y2Ba“施”gydF4y2Ba);gydF4y2Ba
创建一个可以用于正弦信号的短时傅里叶变换层。指定一个64个样本的矩形窗口,相邻窗口之间的48个重叠样本,以及1024个DFT点。缺省情况下,该层输出STFT的幅值。gydF4y2Ba
stfl = stftLayer(窗口=rectwin(64),gydF4y2Ba...gydF4y2BaOverlapLength = 48岁gydF4y2Ba...gydF4y2BaFFTLength = 1024);gydF4y2Ba
创建两层gydF4y2BadlnetworkgydF4y2Ba
对象,其中包含序列输入层和刚刚创建的STFT层。将正弦信号的每个通道视为一个特征。指定信号长度为输入层的最小序列长度。gydF4y2Ba
layers = [sequenceInputLayer(nch,MinLength=N) stfl];Dlnet = dlnetwork(层);gydF4y2Ba
让正弦信号通过gydF4y2Ba向前gydF4y2Ba
网络的方法。gydF4y2Ba
Dataout = forward(dlnet,x);gydF4y2Ba
将网络输出转换为数字数组。使用gydF4y2Ba挤压gydF4y2Ba
函数折叠大小为1的批处理维度。排列通道和时间维度,使每个阵列页面包含一个二维频谱图。在瀑布图中分别为每个通道绘制STFT幅度。gydF4y2Ba
Q = squeeze(extractdata(dataout));Q = permute(Q,[1 3 2]);gydF4y2Ba为gydF4y2BaKj = 1:nch subplot(nch,1, Kj) waterfall(q(:,:, Kj)') view(30,45) zlabel(gydF4y2Ba“Ch。”gydF4y2Ba+字符串(kj))gydF4y2Ba结束gydF4y2Ba
更多关于gydF4y2Ba
短时傅里叶变换gydF4y2Ba
短时傅里叶变换(STFT)用于分析非平稳信号的频率内容如何随时间变化。STFT的大小平方称为gydF4y2Ba光谱图gydF4y2Ba信号的时频表示。有关频谱图以及如何使用信号处理工具箱™功能计算频谱图的更多信息,请参见gydF4y2Ba频谱图计算与信号处理工具箱gydF4y2Ba.gydF4y2Ba
信号的STFT是通过滑动运算得到的gydF4y2Ba分析窗口gydF4y2BaggydF4y2Ba(gydF4y2BangydF4y2Ba)gydF4y2Ba的长度gydF4y2Ba米gydF4y2Ba并计算每段加窗数据的离散傅里叶变换(DFT)。窗口以的间隔跳过原始信号gydF4y2BaRgydF4y2Ba样本,相当于gydF4y2BalgydF4y2Ba=gydF4y2Ba米gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2BaRgydF4y2Ba相邻段之间重叠的样本。大多数窗口函数在边缘逐渐减少,以避免光谱振铃。每个加窗段的DFT被添加到一个复值矩阵,其中包含每个时间和频率点的幅度和相位。STFT矩阵有gydF4y2Ba
列,gydF4y2BaNgydF4y2BaxgydF4y2Ba信号的长度是多少gydF4y2BaxgydF4y2Ba(gydF4y2BangydF4y2Ba)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba⌊⌋gydF4y2Ba符号表示楼层功能。矩阵中的行数等于gydF4y2BaNgydF4y2BaDFTgydF4y2Ba为DFT点的个数,对于中心变换和双面变换,为接近的奇数gydF4y2BaNgydF4y2BaDFTgydF4y2Ba/ 2gydF4y2Ba对于实值信号的单边变换。gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba米gydF4y2BaSTFT矩阵的第3列gydF4y2Ba 包含以时间为中心的加窗数据的DFTgydF4y2Ba先生gydF4y2Ba:gydF4y2Ba
短时傅里叶变换是可逆的。反转过程重叠加窗段,以补偿窗口边缘的信号衰减。有关更多信息,请参见gydF4y2Ba短时间傅里叶反变换gydF4y2Ba.gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba
istftgydF4y2Ba
函数反转信号的STFT。gydF4y2Ba在特定的环境下,有可能实现信号的“完美重建”。有关更多信息,请参见gydF4y2Ba完美的重建gydF4y2Ba.gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba
stftmag2siggydF4y2Ba
返回从STFT的幅度重建的信号的估计值。gydF4y2Ba
图层输出格式gydF4y2Ba
stftLayergydF4y2Ba
将输出格式化为gydF4y2Ba“SCBT”gydF4y2Ba
其中,图像高度对应频率,第二维对应通道,第三维对应批次,第四维对应时间的一维图像序列。gydF4y2Ba
的输出gydF4y2Ba
stftLayergydF4y2Ba
不变为1-D卷积层,当你想沿着频率(gydF4y2Ba“S”gydF4y2Ba
)维度。有关更多信息,请参见gydF4y2Baconvolution1dLayergydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba.gydF4y2Ba提供…的输出gydF4y2Ba
stftLayergydF4y2Ba
当你想沿着时间(gydF4y2Ba“T”gydF4y2Ba
)尺寸,你必须放置一个平层后gydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
.有关更多信息,请参见gydF4y2BaflattenLayergydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba.gydF4y2Ba的输出gydF4y2Ba
stftLayergydF4y2Ba
不变为二维卷积层,当你想沿着频率(gydF4y2Ba“S”gydF4y2Ba
)和时间(gydF4y2Ba“T”gydF4y2Ba
)维度。有关更多信息,请参见gydF4y2Baconvolution2dLayergydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba.gydF4y2Ba使用gydF4y2Ba
stftLayergydF4y2Ba
作为循环神经网络的一部分,你必须在gydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
.有关更多信息,请参见gydF4y2BalstmLayergydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba而且gydF4y2BagruLayergydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba.gydF4y2Ba的输出gydF4y2Ba
stftLayergydF4y2Ba
将全连接层作为分类工作流程的一部分,您必须减少时间(gydF4y2Ba“T”gydF4y2Ba
)维度的输出,使其大小为1。为了降低输出的时间维度,可以在全连接层之前放置全局池化层。有关更多信息,请参见gydF4y2BaglobalAveragePooling2dLayergydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba而且gydF4y2BafullyConnectedLayergydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba.gydF4y2Ba
版本历史gydF4y2Ba
R2021b中引入gydF4y2BaR2022b:gydF4y2BaOutputModegydF4y2Ba
属性将在将来的版本中删除gydF4y2Ba
的gydF4y2BaOutputModegydF4y2Ba
的属性gydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
将在将来的版本中删除。更新您的代码和网络,使它们与gydF4y2BastftLayergydF4y2Ba
输出gydF4y2Ba“SCBT”gydF4y2Ba
格式。有关更多信息,请参见gydF4y2Ba图层输出格式gydF4y2Ba.gydF4y2Ba
另请参阅gydF4y2Ba
应用程序gydF4y2Ba
- 深度网络设计器gydF4y2Ba(深度学习工具箱)gydF4y2Ba
对象gydF4y2Ba
dlarraygydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba|gydF4y2BadlnetworkgydF4y2Ba
(深度学习工具箱)gydF4y2Ba
功能gydF4y2Ba
dlstftgydF4y2Ba
|gydF4y2BastftgydF4y2Ba
|gydF4y2BaistftgydF4y2Ba
|gydF4y2Bastftmag2siggydF4y2Ba
主题gydF4y2Ba
- 学习使用深度学习的预强调过滤器gydF4y2Ba
- 深度学习层列表gydF4y2Ba(深度学习工具箱)gydF4y2Ba
MATLAB命令gydF4y2Ba
你点击了一个对应于这个MATLAB命令的链接:gydF4y2Ba
在MATLAB命令窗口中输入该命令来运行该命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。金宝appgydF4y2Ba
选择网站gydF4y2Ba
选择一个网站,在可用的地方获得翻译的内容,并查看当地的活动和优惠。根据您所在的位置,我们建议您选择:gydF4y2Ba.gydF4y2Ba
您也可以从以下列表中选择一个网站:gydF4y2Ba
如何获得最佳的网站性能gydF4y2Ba
选择中国站点(中文或英文)以获得最佳站点性能。其他MathWorks国家站点没有针对您所在位置的访问进行优化。gydF4y2Ba
美洲gydF4y2Ba
- 美国拉丁gydF4y2Ba(西班牙语)gydF4y2Ba
- 加拿大gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 美国gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
欧洲gydF4y2Ba
- 比利时gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 丹麦gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 德国gydF4y2Ba(德语)gydF4y2Ba
- 西班牙gydF4y2Ba(西班牙语)gydF4y2Ba
- 芬兰gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 法国gydF4y2Ba(法语)gydF4y2Ba
- 爱尔兰gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 意大利gydF4y2Ba(意大利语)gydF4y2Ba
- 卢森堡gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 荷兰gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 挪威gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 奥地利gydF4y2Ba(德语)gydF4y2Ba
- 葡萄牙gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 瑞典gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
- 瑞士gydF4y2Ba
- 联合王国gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
亚太地区gydF4y2Ba
- 澳大利亚gydF4y2Ba(英语)gydF4y2Ba
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- 한국gydF4y2Ba(한국어)gydF4y2Ba