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采用MATLAB分析WAV文件。
步骤一：选择一个WAV文件作为分析的对象 。（ding.wav）
步骤三：进行 FFT变换并画频域图形 。
步骤四：进行该声波主要频谱的分析。
步骤五：根据该声音的频谱，反演时域图形 。（有失真）
步骤六：进行付立叶逆变换IFFT并画频域图形 。,WAV file analysis using MATLAB. Step One: Select a WAV file as the target of analysis. (Ding.wav) Step
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自己写的利用FFT变换实现的声音频谱分析函数，支持多声道wav，可以对FFT变换点数、时间分辨率、频率分辨率、显示方式进行定制-Wrote it myself using FFT transform the voice spectrum analysis function, support multi-channel wav, can transform FFT points, time resolution, frequency resolution, and display customiz
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从信号处理的角度讲，小波(变换)是强有力的时频分析(处理)工具，是在克服傅立叶变换缺点的基础上发展而来的，所以从信号处理的角度认识小波，需要傅立叶变换、傅立叶级数、滤波器等的基础知识。
-From signal processing perspective, the wavelet (transform) is a powerful time-frequency analysis (processing) tool is to overcome the shortcomings on th
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play and transform audio signal to frequency domain.
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musicdsp source code archive-Analysis
Beat Detector Class
Coefficients for Daubechies wavelets 1-38
DFT
Envelope detector
Envelope Detector class (C++)
Envelope follower with different attack and release
Fast in-place Walsh-Hadamard Tra
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Frequency Analyzer: There is a white vertical line moving from left to right. It leaves behind a colorful trace. The colors correspond to the intensities of various components of the sound. For instance, if you whistle into the microphone a pure sine
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语音harmonic特征提取，先对语音信号分帧，然后对每一帧使用中心频率维基音频率的倍数的带通滤波器进行滤波，最后滤波结果的傅立叶变换的结果-Voice harmonic feature extraction, the first speech signal sub-frame, and then using the center frequency for each frame of Wiki sound frequency multiple of the band-pass filter f
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PHT矩分解。用于音频或者图像数据的极谐波变换，使音频数据在受攻击后仍能够较好的提取水印-PHT matrix decomposition.Audio frequency or image data of Fourier transform, the audio data in attack can still good after extracting the watermark
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使用matlab语言对一段语音信号进行滤波处理，首先分析时域信号，之后进行傅立叶变换，转换成频域，使用巴特沃斯低通滤波器去除高频部分。-Use matlab language of a voice signal is filtered first time domain signal after the Fourier transform is converted into the frequency domain, using a Butterworth low-pass filter to
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首先对输入音频PCM信号进行时频分析，决定MDCT的长度，即加窗，然后进行MDCT变换；同时对原始音频信号要进行FFT分析。两种变换的频谱系输入给心理声学模型单元，MDCT系数用于噪声掩蔽计算，H可结果用于音调掩蔽特性计算，共同构造总的掩蔽曲线。然后根据MDCT系数及掩蔽曲线，对频谱系数进行线性预测分析用LPC(Linear Prediction Coefficience，线性预测系数)表示频谱包络，即基底曲线(Floor Curve)；或通过线性分段逼近方式获得基底曲线。从MDCT系数中去掉
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该代码可做快速傅里叶转换以及离散傅里叶转换以及绘制三维时频图(The code can do fast Fourier transform, as well as discrete Fourier transform, and to draw three-dimensional time-frequency map)
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