Exponenta Banner
exponenta event banner

icqt

Обратное преобразование константы-Q с использованием нестационарных кадров 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 преобразование константы-Q, xrec, коэффициентов cfs. cfs является матрицей, массивом ячеек или массивом структуры. g - массив ячеек нестационарных фильтров анализа констант Габора-Q, используемых для получения коэффициентов; cfs. fshifts - вектор частотных сдвигов bin для полосовых фильтров постоянного Q в g. icqt предполагает по умолчанию, что исходный сигнал был действительным. Чтобы указать, что исходный входной сигнал имеет комплексное значение, используйте 'SignalType' пара имя-значение. Если вход в cqt был единым сигналом, тогда xrec является вектором. Если вход в cqt был многоканальным сигналом, то xrec является матрицей. cfs, g, и fshifts должны быть выходами cqt.

xrec = icqt(___,'SignalType',sigtype) обозначает, был ли сигнал вещественным или комплексным. Допустимые параметры для sigtype являются 'real' или 'complex'. Если не указано, sigtype по умолчанию: 'real'.

[xrec,gdual] = icqt(___) возвращает двойные кадры xrec как массив ячеек того же размера, что и g. Двойственные кадры являются каноническими двойственными кадрами, полученными из фильтров анализа.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите и постройте график сигнала Генделя.

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

Figure contains an axes. The axes with title Handel contains an object of type line.

Получить преобразование константы-Q сигнала с помощью sparse параметр преобразования. Поскольку преобразование будет инвертировано, необходимо также вернуть кадры Габора и частотные сдвиги, используемые в анализе.

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

Инвертировать преобразование константы-Q и продемонстрировать совершенную реконструкцию, показав максимальную абсолютную ошибку реконструкции и относительную энергетическую ошибку 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 аргументы

свернуть все

Коэффициенты константы-Q сигнала или многоканального сигнала, заданные как матрица, массив ячеек или структурный массив. cfs должен быть выводом cqt.

Нестационарные фильтры анализа Габора константы-Q, используемые для получения коэффициентов cfs, задается как массив ячеек. cfs должен быть выводом cqt.

Частотные сдвиги ячеек для полосовых фильтров постоянной Q в g, заданный как действительный вектор. fshifts должен быть выводом cqt.

Тип сигнала исходного сигнала, указанный как 'real' или 'complex'. Использовать sigtype чтобы обозначить, был ли исходный сигнал вещественным или комплексным. Если не указано, sigtype по умолчанию: 'real'.

Выходные аргументы

свернуть все

Обратное преобразование константы - Q, возвращаемое как вектор или матрица. Если вход в cqt был единым сигналом, тогда xrec является вектором. Если вход в cqt был многоканальным сигналом, то xrec является матрицей.

Двойные кадры, используемые при синтезе xrec, возвращенный как массив ячеек того же размера, что и g. Двойственные кадры являются каноническими двойственными кадрами, полученными из фильтров анализа.

Алгоритмы

Теория нестационарных кадров Габора (NSG) для частотно-адаптивного анализа и эффективные алгоритмы для анализа и синтеза с использованием кадров NSG обусловлены Dörfler, Holighaus, Grill и Velasco [1], [2]. Алгоритмы, используемые вcqt и icqt были разработаны Dörfler, Holighaus, Grill и Velasco и описаны в [1], [2]. В [3] Шёркхубер, Клапури, Холигаус и Дёрфлер разрабатывают и предоставляют алгоритмы для фазово-скорректированного CQT-преобразования, которое соответствует коэффициентам CQT, которые будут получены наивным свертыванием. Инструментарий анализа больших временных частот (https://github.com/ltfat) предоставляет обширный набор алгоритмов для нестационарных кадров Габора [4].

Ссылки

[1] Холигауз, Н., М. Дёрфлер, Г. А. Веласко и Т. Гриль. «Структура для обратимых преобразований константы-Q в реальном времени». Транзакции IEEE при обработке звука, речи и языка. Том 21, № 4, 2013, стр. 775-785.

[2] Веласко, Г. А., Н. Холигаус, М. Дёрфлер и Т. Гриль. «Построение обратимого преобразования константы-Q с нестационарными кадрами Габора». В материалах 14-й Международной конференции по цифровым аудиоэффектам (DAFx-11). Париж, Франция: 2011.

[3] Шёркхубер, К., А. Клапури, Н. Холигауз и М. Дёрфлер. «Набор инструментов Matlab для эффективного и совершенного преобразования частоты времени реконструкции с логарифмическим разрешением». Представлен 53-й Международной конференции AES по семантическому аудио. Лондон, Великобритания: 2014.

[4] Пруша, З., П. Л. Сёндергаард, Н. Холигауз, К. Висмейр и П. Балаз. Панель инструментов анализа больших временных частот 2.0. Звук, музыка и движение, лекционные заметки по информатике 2014, стр. 419-442.

Расширенные возможности

.

См. также

Темы

Представлен в R2018a

Документация инструментария вейвлет

Поддержка