Exponenta Banner

icqt

Обратная константа-Q преобразовывает использующие неустановившиеся системы координат Габора

свернуть все на странице

Синтаксис

xrec = icqt(cfs,g,fshifts)
xrec = icqt(___,'SignalType',sigtype)
[xrec,gdual] = icqt(___)

Описание

пример

xrec = icqt(cfs,g,fshifts) возвращает обратное постоянное-Q преобразование, xrec, из коэффициентов cfs. cfs матрица, массив ячеек или массив структур. g массив ячеек неустановившегося Габора, постоянные-Q аналитические фильтры раньше получали коэффициенты cfs. fshifts вектор из сдвигов интервала частоты для постоянных-Q полосовых фильтров в g. icqt принимает по умолчанию, что исходный сигнал был с действительным знаком. Указать на исходный входной сигнал было с комплексным знаком, используйте 'SignalType' пара "имя-значение". Если вход к cqt был один сигнал, затем xrec вектор. Если вход к cqt был многоканальный сигнал, затем xrec матрица. cfsG, и fshifts должны быть выходные параметры cqt.

xrec = icqt(___,'SignalType',sigtype) определяет, был ли сигнал с действительным знаком или с комплексным знаком. Допустимые опции для sigtype 'real' или 'complex'. Если незаданный, sigtype значения по умолчанию к 'real'.

[xrec,gdual] = icqt(___) возвращает двойные системы координат xrec как массив ячеек тот же размер как g. Двойные системы координат являются каноническими двойными системами координат, выведенными из аналитических фильтров.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите и постройте сигнал Генделя.

load handel
t = (0:length(y)-1)/Fs;
plot(t,y)
title('Handel')
xlabel('Time (s)')

Получите постоянное-Q преобразование сигнала с помощью sparse преобразуйте опцию. Поскольку преобразование будет инвертировано, необходимо также возвратить системы координат Габора и сдвиги частоты, используемые в анализе.

[cfs,~,g,fshifts] = cqt(y,'SamplingFrequency',Fs,'TransformType','sparse');

Инвертируйте постоянное-Q преобразование и продемонстрируйте совершенную реконструкцию путем показа максимальной абсолютной ошибки реконструкции и относительной энергетической ошибки в дБ.

xrec = icqt(cfs,g,fshifts);
maxAbsError = max(abs(xrec-y))
maxAbsError = 6.9389e-16

relEnergyError = 20*log10(norm(xrec-y)/norm(y))
relEnergyError = -301.4160

Входные параметры

свернуть все

Постоянные-Q коэффициенты или многоканального сигнала сигнала в виде матрицы, массива ячеек или массива структур. cfs должен быть выход cqt.

Неустановившийся Габор постоянные-Q аналитические фильтры раньше получал коэффициенты cfsВ виде массива ячеек. cfs должен быть выход cqt.

Интервал частоты переключает для постоянных-Q полосовых фильтров в gВ виде вектора с действительным знаком. fshifts должен быть выход cqt.

Тип сигнала исходного сигнала в виде 'real' или 'complex'. Используйте sigtype определять, был ли исходный сигнал с действительным знаком или с комплексным знаком. Если незаданный, sigtype значения по умолчанию к 'real'.

Выходные аргументы

свернуть все

Обратное постоянное-Q преобразование, возвращенное как вектор или матрица. Если вход к cqt был один сигнал, затем xrec вектор. Если вход к cqt был многоканальный сигнал, затем xrec матрица.

Двойные системы координат используются в синтезе xrec, возвращенный как массив ячеек тот же размер как g. Двойные системы координат являются каноническими двойными системами координат, выведенными из аналитических фильтров.

Алгоритмы

Теория неустановившегося Габора (NSG) системы координат для адаптивного частотой анализа и эффективные алгоритмы для анализа и синтеза с помощью систем координат NSG происходит из-за Dörfler, Holighaus, Гриля и Веласко [1], [2]. Алгоритмы, используемые в cqt и icqt были разработаны Dörfler, Holighaus, Грилем и Веласко и описаны в [1], [2]. В [3], Schörkhuber, Klapuri, Holighaus и Dörfler разрабатывают и обеспечивают, алгоритмы для откорректированного фазой CQT преобразовывают, какие соответствия коэффициенты CQT, которые были бы получены наивной сверткой. Большой Тулбокс Частотно-временного анализа (https://github.com/ltfat) обеспечивает обширный набор алгоритмов для неустановившихся систем координат Габора [4].

Ссылки

[1] Holighaus, N., М. Дерфлер, Г. А. Веласко и Т. Грилл. "Среда для обратимых постоянных-Q преобразований в реальном времени". Транзакции IEEE на Аудио, Речи и Обработке Языка. Издание 21, № 4, 2013, стр 775–785.

[2] Веласко, G. A. Н. Холайос, М. Дерфлер и Т. Грилл. "Создавая обратимое постоянное-Q преобразование с неустановившимися системами координат Габора". В Продолжениях 14-й Международной конференции по вопросам Эффектов Цифрового аудио (DAFx-11). Париж, Франция: 2011.

[3] Schörkhuber, C., А. Клапури, Н. Холайос и М. Дерфлер. "Тулбокс MATLAB для Эффективных Совершенных Преобразований Частоты Времени Реконструкции с Разрешением Логарифмической Частоты". Представленный AES 53-я Международная конференция по вопросам Семантического Аудио. Лондон, Великобритания: 2014.

[4] Průša, Z., П. Л. Сындергэард, Н. Холайос, К. Висмеир и П. Бэлэзс. Большой Тулбокс Частотно-временного анализа 2.0. Звук, Музыка, и Движение, Примечания Лекции в Информатике 2014, стр 419-442.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2018a

Документация Wavelet Toolbox

Поддержка