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python - 有没有办法将频谱图反转回信号

问题描述

在我的算法中，我创建了一个频谱图并对数据进行了操作：

import scipy.signal as signal

data = spio.loadmat(mat_file, squeeze_me=True)['records'][:, i]
data = data- np.mean(data)
data = data/ np.max(np.abs(data))
freq, time, Sxx = signal.spectrogram(data, fs=250000, window=signal.get_window("hamming", 480), nperseg=None, noverlap=360, nfft=480)
// ...
// manipulation on Sxx
// ...

有没有办法将频率、时间和 Sxx 恢复为信号？

标签： pythonaudioscipyfftspectrogram

解决方案

不，这是不可能的。要计算频谱图，请将输入时域信号划分为（半重叠）数据块，每个数据块乘以适当的窗口函数，然后执行FFT，它会为您提供一个表示幅度和每个频率仓的相位。频谱图的每一列最终都是通过取一个 FFT 的绝对平方来形成的（通常你会丢弃负频率，因为 PSD 对于真实输入信号是对称的）。通过取绝对平方，您将丢失任何相位信息。这使得无法准确地重构原始时域信号。

由于您的耳朵不关心相位信息（您的大脑会感觉到类似于频谱图的东西），因此可能可以重建听起来大致相同的信号。这基本上可以通过反向执行所有描述的步骤来完成，同时为 FFT 选择一个随机相位。

请注意，您的代码存在一个问题：您创建了一个名为 的变量signal，它“遮蔽”了您以相同名称导入的 scipy.signal 模块。

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