Как нормализовать массив частот

У меня есть два аудиофайла, созданные из одного файла, который я разделил на файл «сигнал» и файл «шум» - фон. Мне нужно знать доминирующие частоты, шаблон распределения или частоты этой записи, чтобы иметь возможность сравнивать разные звуки, издаваемые разными животными.

Я выполнил fft для каждого файла, а затем вычел из сигнала фоновые шумы.

Меня не волнует, что со мной происходит ниже 20 кГц и выше 100 кГц, это шум, который нужно отбросить.

Амплитуда - это то, что я не могу контролировать, поэтому каждая запись должна быть нормализована.

как лучше всего нормализовать эти данные и сделать сравнение между разными записями статистически жизнеспособным?

function bindel=binset(raw_data_val,signal,noise)

    %in case all the recording is only noise
    if isempty(signal)
        bindel=nan;
        return
    end

    %frequancy of sampling
    %Fs= 250000;

    %extract the signal parts and noise parts
    %"signal" is an index array of all the elemnts of the 
    %"raw data" array that contain a signal
    signal_data=raw_data_val(signal);
    noise_data=raw_data_val(noise);

    %determine the size of the signal array
    L= size(signal_data,1);

    NFFT = 2^nextpow2(L(1,1));


    Y1 = fft(signal_data,NFFT)/L(1,1);

    del1=smooth(2*abs(Y1(1:NFFT/2+1)));

    Y2 = fft(noise_data,NFFT)/L(1,1);

    del2=smooth(2*abs(Y2(1:NFFT/2+1)));

    del=del1-del2;

    %combine the data into 125 bindels
    binsum=size(del)/125;
    bindel=zeros(1,125);
    for j=1:125,
        bindel(j)= sum(del((j-1)*floor(binsum(1,1))+1:j*floor(binsum(1,1))));
    end

    %%%deleting low freuqencies- testing filter set to change
    %%%everything bellow 20 khz to zero
    %%%normalizing between 1 to 0
    bindel(1:20)=0;
    bindel(100:end)=0;
    norm_bin=(bindel - min(bindel)) / ( max(bindel) - min(bindel) );


    bindel=norm_bin;

end
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
246
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я не думаю, что есть лучший способ нормализовать спектральные данные (зависит от вопроса, на который вы пытаетесь ответить), но, учитывая, что вас не волнует абсолютная амплитуда, а скорее распределение доминирующих частот, я бы полагался на плотность и нормализовал по сумме вашего спектра:

norm_bin = bindel / sum(bindel)

Я предполагаю, что ваш NFFT одинаков для всех записей, которые вы сравниваете, если это не так, нормализуйте с учетом NFFT:

norm_bin = bindel / mean(bindel)

должен ли супруг NFFT быть одинаковым на всех записях? они не. каждый аудиоклип имеет разную длину. Эту часть я не совсем понял, я наполовину наполовину подготовил этот сценарий и продолжил работу над ним. Я попробую то, что вы предложили, и, если никто не сможет добавить к этому, закрою тему. Спасибо

gutzcha 26.09.2018 12:31

Если вы, например, использовали Welch FFT, у вас могло бы быть все спектры с одинаковым разрешением, даже если бы записи были разной длины. Вам просто нужно настроить окно сварочного шва так, чтобы оно подходило хотя бы один раз к любой из ваших записей.

mmagnuski 26.09.2018 18:19

Другие вопросы по теме