Howtosignalprocessing
- ¿Cuál es la limitación de STFT en el análisis de señales de resolución múltiple??
- ¿Qué es el espectrograma STFT??
- ¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
- ¿Por qué usaríamos un espectrograma STFT para analizar el habla humana??
¿Cuál es la limitación de STFT en el análisis de señales de resolución múltiple??
Una de las trampas del STFT es que tiene una resolución fija. El ancho de la función de ventana se relaciona con cómo se representa la señal: determina si hay una buena resolución de frecuencia (los componentes de frecuencia se pueden separar) o una buena resolución (el tiempo en que cambian las frecuencias).
¿Qué es el espectrograma STFT??
s = espectrograma (x) Devuelve la transformación de Fourier de corto tiempo (STFT) de la señal de entrada x . Cada columna de S contiene una estimación del contenido de frecuencia a corto plazo localizado de X . La magnitud cuadrada de S se conoce como la representación de frecuencia de tiempo del espectrograma de x [1].
¿Cuál es la principal ventaja del análisis wavelet sobre stft??
El análisis de wavelet supera la desventaja de STFT ya que CWT utiliza una técnica de ventana con regiones de tamaño variable. El análisis Wavelet permite el uso de intervalos de tiempo a largo plazo donde queremos información más precisa de baja frecuencia y regiones más cortas donde queremos información de alta frecuencia.
¿Por qué usaríamos un espectrograma STFT para analizar el habla humana??
El STFT es una de las herramientas más utilizadas en análisis y procesamiento del habla. Describe la evolución de los componentes de frecuencia a lo largo del tiempo. Al igual que el espectro en sí, uno de los beneficios de los STFT es que sus parámetros tienen una interpretación física e intuitiva.
