声学信号频谱图分类(十三)

频谱图在机械故障诊断系统中用于回答故障的部位、类型、程度等问题。是分析振动参数的主要工具。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。
1.线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。
2.对数振幅谱中各谱线的振幅都对原振幅A作了对数计算(20logA）,所以其纵坐标的单位是dB(分贝)声音信号从时域转换为频域时，如果纵坐标幅度单位是电压mV，转换后幅度单位也是电压mv,声压(dB)和电压(mV)转换公式：

如：功放0.001mV电压耳机声压级20×log0.00001= -60(dB)
注：对数振幅谱傅里叶变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。3.自功率谱是先对测量信号作自相关卷积，目的是去掉随机干扰噪声，保留并突出周期性信号，损失了相位特

声学信号频谱图分类(十三)相关推荐

python画方波_python实现周期方波信号频谱图
在学习傅里叶变换的时候遇到了求周期方波信号频谱图的例子,在书上和网上查阅了一些资料,发现大都是讨论的都是下图左边的周期信号的频谱,课程老师的PPT中也只列出了另一种周期信号频谱图的结论,没有在进行傅里 ...
【OriginPro使用】FFT绘制信号频谱图
1. 采集数据 2. 复制粘贴进Origin 3.顶部菜单栏:Analysis->- 4.input选择数据列,而不是时间列 5. 设置采样间隔,我这里是2E-4,再点击OK 6. 出现处理数据 ...
信号处理之FFT（如何求幅度、相位、画频谱图）
信号处理,可以理解为对信号进行某种加工或变换来达到削弱信号中的多余内容.滤除混杂的噪声和干扰.将信号变换成容易分析与识别的形式,便于估计和选择它的特征参量等目的. 快速傅里叶变换(FFT)是信号处理的 ...
FFT快速傅里叶变换的应用——画单边频谱图matlab
FFT快速傅里叶变换的应用--画单边频谱图matlab 快速傅里叶变换在数字信号处理里用的十分广泛,在matlab仿真中,处理信号的时频域变换十分有效,这里结合两个做过的仿真,来说一说fft的应用:画 ...
wifi频谱仪测试软件,WiFi测试小知识之十七：频谱图
?频谱频谱是频率谱密度的简称,是频率的分布曲线.复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡,这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱图.频谱将对信号的研究从时域引入到频域,从而带来更直观的认识. ?频 ...
数字信号处理实验三用fft对信号作频谱分析_机器学习中的音频特征：理解Mel频谱图...
如果你像我一样,试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事.你读了一篇文章,却被引出了另一篇,又一篇,又一篇,没完没了.我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑,并从头解释mel的光谱图. 信号信号是一定量 ...
matlab相关性分析频谱_利用Matlab绘制正弦信号的频谱图并做相关分析[共6页]
<利用Matlab绘制正弦信号的频谱图并做相关分析[共6页]>由会员分享,可在线阅读,更多相关<利用Matlab绘制正弦信号的频谱图并做相关分析[共6页](6页珍藏版)>请在人 ...
语音信号处理-概念（一）：时域信号（横轴：时间；纵轴：幅值）、频谱图（横轴：频率；纵轴：幅值）--傅里叶变换--＞时频谱图（语谱图/声谱图）【横轴：时间；纵轴：频率；颜色深浅：幅值】
我们经常接触到与频谱相关的概念.本节对这些概念之间的区别进行简单的介绍. 一般来讲,将一段时域信号通过离散傅里叶变换后,将频率作为横轴.幅度作为纵轴,得到的图像称作频谱.若将相位作为纵轴,则称为相 ...
借助chat GPT阅读文献——基于改进的时间-图卷积网络的端到端EEG信号疲劳驾驶分类模型
借助chat GPT阅读文献--基于改进的时间-图卷积网络的端到端EEG信号疲劳驾驶分类模型文章主要内容文献原文 End-to-end fatigue driving EEG signal det ...

声学信号频谱图分类(十三)

声学信号频谱图分类(十三)相关推荐

最新文章

热门文章