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伊斯特夫特

逆加窗傅立叶变换。

库::`工程师`

语法

函数调用

  • [参数:x]=istft(___,Name,Value) -使用名称-值参数设置其他参数。 这些自变量的值包括FFT窗口的长度和重叠样本的数量。 这些参数可以添加到任何先前的输入语法中。

争论

输入参数

# s 是 窗口傅立叶 变换+ 矩阵 | 三维阵列

Details

定义为矩阵或三维阵列的加窗傅立叶变换。 对于单通道信号 s 它被设置为一个矩阵，其中时间以列增加，频率以行增加。 对于多通道信号 s 它被定义为一个三维数组，其第三维对应于通道。 得到频率和时间矢量作为函数的输出 stft.

如有需要， [参数:x] 和 s 具有相同的长度，值 (长度(x)-noverlap)/(长度(窗口)-noverlap) 它必须是一个整数。 使用参数 [参数：窗口] 要设置长度 窗户 和论点 [参数：超长] 要问 诺弗拉普.
数据类型

漂浮64, 漂浮物32</无翻译> 支持复数::是

# 财政司司长 — 抽样调查 费率+ 2π （默认情况下）| 正标量

Details

以赫兹为单位的采样频率，设置为正标量。

数据类型

漂浮64, 漂浮物32</无翻译>

# ts 是 采样周期

+ 标量,标量

Details

的采样周期，设置为标量。

名称-值输入参数

将可选参数对指定为 名称，值，在哪里 姓名 -参数的名称，以及 价值 -适当的值。 名称-值参数应该放在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

使用逗号分隔名称和值，以及 姓名 把它放在引号里。

# 窗口 — 窗口功能

+ 汉恩（128，"周期性"） (默认)| 向量资料

Details

定义为向量的窗口函数。 如果论点是 窗户 未指定或设置为空，该函数使用长度的周期性汉纳窗口 128. 参数的长度 窗户 必须大于或等于 2.

有关可用窗口的列表，请参阅 Windows - window functions.

数据类型

漂浮64, 漂浮物32</无翻译>

# 超长 — 重叠样本的数目

+ 窗口长度的75% (默认)| 一个非负整数

Details

指定为小于自变量长度的非负整数的重叠样本数 [参数：窗口]. 如果论点是 超长,超长 省略或为空，函数使用小于的最大整数 75 窗口长度的%，即 96 汉纳窗口没有默认计数。

数据类型

漂浮64, 漂浮物32</无翻译>

# FFTLength — DFT点数

+ 128 (默认)| 一个正整数

Details

DFT点的个数，设为大于等于窗口长度的正整数。 要在时域中实现完美的信号恢复，就必须设置与所使用的DFT点相对应的DFT点的数量。 stft.

数据类型

漂浮64, 漂浮物32</无翻译>

# 方法 — 与重叠求和的方法

+ "沃拉" （默认情况下）| "奥拉"

Details

重叠求和方法，定义为以下选项之一:

  • "沃拉" -带重叠的加权求和;

  • "奥拉" -与重叠求和。

# 共轭对称 — 原始信号的共轭对称性

+ 错误 （默认情况下）| 真的

Details

原始信号的共轭对称性，给出为 真的 或 错误. 如果此参数设置为 真的，功能 istft 假设输入信号 [参数:s] 对称，否则不作对称假设。 如果 [参数:s] 由于舍入错误，它不是完全共轭对称的，设置名称-值类型参数的值 真的 确保OPF被认为是共轭对称的。 如果 [参数:s] 如果它是共轭对称的，那么逆变换的计算更快，并且输出信号是真实的。

# 频率范围 — OPF的频率范围

+ "居中" （默认情况下）| "twosided" | "onesided"

Details

OPF的频率范围，设为 "居中", "twosided" 或 "onesided".

  • "居中" -过程 [参数:s] 作为双向中心OPF。 如果 nfft 如果数字是偶数，那么假设 [参数:s] 区间计算 rad/倒计时。 如果 nfft 如果它是奇数，那么假设 [参数:s] 区间计算 rad/倒计时。 如果指定了时间信息，则间隔为 每单位时间的周期和 每单位时间的周期，分别，其中 -采样率。

  • "twosided" -过程 [参数:s] 作为区间中计算的双向OPF rad/倒计时。 如果指定了时间信息，则间隔为 每单位时间的周期。

  • "onesided" -过程 [参数:s] 作为一个片面的OPF。 如果 nfft 甚至，那么假设 [参数:s] 区间计算 rad/倒计时。 如果 nfft 如果它是奇数，那么假设 [参数:s] 区间计算 rad/倒计时。 如果指定了时间信息，则间隔为 每单位时间的周期和 每单位时间的周期，分别，其中 -采样率。

如果此参数设置为 "onesided"，功能 istft 假设在不节省全功率的情况下计算正奈奎斯特波段的值。
数据类型

查尔, 字符串</无翻译>

# 输入时间 — 输入的时间测量

+ "acrosscolumns" （默认情况下）| "downrows"

Details

输入的时间维度，设置为 "acrosscolumns" 或 "downrows".

  • "downrows" -功能 istft 假设时间维度 [参数:s] 成行排列，频率成列排列。

  • "acrosscolumns" -功能 istft 假设时间维度 [参数:s] 它按列排列，频率按行排列。

# 出 — 输出数据的类型

+ :数据 （默认情况下）| :剧情

Details

输出数据的类型:

  • :数据 -函数返回数据;

  • :剧情 -函数返回一个图形。

输出参数

# x — 恢复信号

+ 向量资料 | 矩阵

Details

返回的重构时域信号作为向量或矩阵。

数据类型

漂浮物32, 漂浮64</无翻译>

# t — 时间 积分+ 向量资料

Details

返回的时间点作为向量。

  • 如果指定了采样率 [参数:fs]，则向量 t 包含以秒为单位的时间值。

  • 如果指定了采样周期 [参数:ts]，则向量 t 它是一个与输入数据具有相同时间格式的数组。

  • 如果没有指定时间信息，则矢量 t 包含计数的数字。

数据类型

漂浮64, 漂浮物32</无翻译>

此外

逆窗口傅立叶变换

Details

为了计算逆加窗傅立叶变换，取每个DFT矢量的FFT并添加具有重叠的反转信号。

回想一下，信号的OPF是通过移动分析的_窗口来计算的_ 长度 基于所述信号和所述离散傅立叶变换(dft)的窗口数据的每个段的计算。 窗口根据原始信号移动，间隔为 计数，这相当于 相邻段之间的重叠计数。 OOPF计算如下。

哪里 -这是一个以时间为中心的窗口数据DFT ，而 . 反向OPF确保原始信号的完美恢复，如果 ，在哪里 -非零常数，以及 同样 0 或 1. 有关详细信息，请参阅与重叠的恒定加法的限制（COLA）。 该图示出了恢复原始信号的步骤。

stft cn istft cn

与重叠的恒定加法的限制（COLA）

Details

对于未修改光谱的成功重建，分析窗口必须满足COLA约束。 一般来说，如果分析窗口满足条件 ，在哪里 -一个非零常数，和 同样 0 或 1，该窗口被认为对应于COLA。 此外，可乐依从性可以描述为弱或强。

  • 弱噪声匹配意味着分析窗口的傅立叶变换在帧速率的谐波上具有零，使得

    叠加的抑制被光谱修改打乱。 弱COLA基于频域中重叠的抑制。 因此，使用具有弱COLA顺应性的窗口，完美恢复是可能的，前提是信号没有经历任何光谱修改。

  • 对于强COLA合规性，窗口的傅立叶变换必须按顺序带宽限制，同时降低帧速率，使得

    该方程表明强COLA约束不允许重叠光谱。 此外，对于强可乐匹配，常数的值 应等于 1. 一般而言，如果短期频谱以任何方式变化，则具有更强COLA匹配的窗口是优选的。

在一般情况下，习惯上使用 在 对于加权重叠求和（WOLA）和 为重叠求和(OLA)。 默认情况下 istft 使用WOLA方法，在执行重叠求和方法之前应用合成窗口。

一般而言，合成窗口与分析窗口相同。 可以通过提取强OLA窗口的平方根来构造有用的WOLA窗口。 此方法适用于所有非负OLA窗口。 例如，带有Hanna根的窗口就是WOLA窗口的一个很好的例子。

完美恢复

Details

一般来说，计算输入信号的OPF并将其反相不会导致完美恢复。 为了使OOPF输出信号与原始输入信号尽可能匹配，信号和窗口必须满足以下条件:

  • 输入信号大小-如果反转输出信号 stft 在帮助下 istft 并且您希望结果的长度与输入信号的长度相匹配。 x，价值

    它必须是一个整数。 在这个等式中 -信号长度, -窗口的长度，以及 -重叠的长度。

  • COLA匹配-使用带有COLA匹配的窗口，前提是信号的窗口傅立叶变换未被修改。

  • 填充-如果输入信号的长度是这样的值 如果不是整数，则在计算窗口傅立叶变换之前向信号添加零。 将信号反相后去掉多余的零。

文学作品

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