Python在振动信号处理中的应用（十一）：倒频谱（Cepstrum）计算
文章目录
- 一、概述
- 二、算法原理
- 2.1 实倒谱
- 2.2 复倒谱
- 3 算法在python中实现
- 四、TIPS
一、概述
倒频谱（Cepstrum）也叫倒谱、二次谱和对数功率谱等。倒频谱的工程型定义是：信号功率谱求对数后，进行傅立叶逆变换的结果。（信号→求功率谱→求对数→求傅里叶逆变换）。
该分析方法方便提取、分析原频谱图上肉眼难以识别的周期性信号，能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线，受传感器的测点位置及传输途径的影响小。本文将介绍倒频谱在pyhon中的实现。
二、算法原理
倒频谱变换是一种非线性信号处理方法，是由于语音分析的需要而出现的，并在近年来越来越多运用到提起领域里。倒频谱变换的功能相当于对信号的频谱作对数加权处理，结果导致对低幅值的频率分量有较高的加权，这样更有利于判别信号的频谱的周期性。对信号做倒频谱分析可以使信号的各频率的组成分量比较容易识别，便于提取我们关心的信息。
倒频谱在处理语音信号、地震信号、生物医学信号和机械故障诊断中获得了成功的应用。例如，用倒频谱可以检测信号中的回波（反射波），测定回波的之后时间，以便排除周围环境所造
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