icqt
Обратное преобразование константы-Q с использованием нестационарных систем координат Габора
Описание
xrec = icqt(cfs,g,fshifts)xrec, коэффициентов cfs. cfs является матрицей, массивом ячеек или массивом структур. g - массив ячеек нестационарных фильтров анализа Gabor constant-Q, используемых для получения коэффициентов cfs. fshifts является вектором интервала частот для полосно-пропускающих фильтров constant-Q в g. icqt принимает по умолчанию, что исходный сигнал был реальным. Чтобы указать, что исходный входной сигнал был комплексным, используйте 'SignalType' Пара "имя-значение". Если вход в cqt тогда был один сигнал xrec является вектором. Если вход в cqt был многоканальным сигналом, затем xrec является матрицей. cfs, g, и fshifts должны быть выходами cqt.
Примеры
Совершенная реконструкция преобразования Constant-Q
Загрузите и постройте график сигнала Handel.
load handel t = (0:length(y)-1)/Fs; plot(t,y) title('Handel') xlabel('Time (s)')
Получите преобразование константы Q сигнала с помощью sparse опция преобразования. Поскольку преобразование будет инвертировано, вы также должны вернуть системы координат Габора и сдвиги частоты, используемые в анализе.
[cfs,~,g,fshifts] = cqt(y,'SamplingFrequency',Fs,'TransformType','sparse');
Инвертируйте преобразование константы Q и демонстрируйте 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 параметры
Выходные аргументы
Алгоритмы
Теория нестационарных систем координат Габора (NSG) для частотно-адаптивного анализа и эффективные алгоритмы для анализа и синтеза с использованием систем координат 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, Холигхаус и Дёрфлер разрабатывают и предоставляют алгоритмы для корректируемого по фазе CQT преобразования, которое совпадает с коэффициентами CQT, которые будут получены наивной сверткой. Large Time-Frequency Analysis Toolbox (https://github.com/ltfat) предоставляет обширный набор алгоритмов для нестационарных систем координат Габора [4].
Ссылки
[1] Holighaus, N., M. Dörfler, G. A. Velasco, and T. Grill. «среда для инвертируемых преобразований Q в реальном времени». Транзакции IEEE по обработке звука, речи и языка. Том 21, № 4, 2013, с. 775-785.
[2] Веласко, Г. А., Н. Холигхаус, М. Дёрфлер и Т. Гриль. «Построение инвертируемого преобразования константы Q с нестационарными системами координат Габора». В работе 14-й Международной конференции по цифровому аудио Эффектов (DAFx-11). Париж, Франция: 2011.
[3] Schörkhuber, C., A. Klapuri, N. Holighaus, and M. Dörfler. Matlab Toolbox for Effective Perfect Reconstruction Time-Frequency Transforms with Log-Frequency Resolution (неопр.) (недоступная ссылка). Представлен на 53-й Международной конференции AES по семантическому аудио. Лондон, Великобритания: 2014.
[4] Пруша, З., П. Л. Сёндергаард, Н. Холигхаус, К. Висмейр, и П. Балаж. Large Частотно-временной Анализ Toolbox 2.0. Sound, Music, and Motion, Lecture Notes in Computer Science 2014, стр. 419-442.