请教一下MATLAB频谱的分析结果

Question

不要人工智能GPT回答：
各位好，我用Audition软件和MATLAB分析了两段蟋蟀的鸣声，发现它们主峰的频谱特征，问题如下：
1、用Audition软件分析鸣声1和鸣声2的频谱（如下图1、2），鸣声1主峰频率为3800Hz,鸣声2主峰频率为4500Hz左右，这两段主峰也是基频所在的峰，分离这两段主峰出来跟纯音的3800Hz、4500Hz比较峰形状宽很多、听感也没那么尖锐、单一频率，像是很多频率分量组成的峰，为何这两个主峰有那么多非整数频率汇总一起组成一个峰？是这些非整数倍的频率和基频造成上面鸣声的非纯音感？
2、用MATLAB分析这两段鸣声（截取上面同样长度的信息量）来分析他们的主峰频谱（如下图3、4），发现他们的频谱图跟音频软件Audition分析结果很大不同，主峰窄很多，两个鸣声的主峰中都有一两个的频率幅值高很多，其他频率分量都很多，那MATLAB的分析结果也就证明这主峰是由很多频率成分组成的？主峰中主次频率的幅值相差甚大，如何体现次频率的对整个主峰能量的贡献（听感像多频率组成的）？为何音频软件分析的主峰频率和MATLAB分析的频谱相差如何之大？
3、发现很多物种鸣声、音频、人语言都存在主峰多频率组成这特征？
4、为何平时分析时只提基频、整数倍的谐波代表峰的频，峰里的其他频率不提及？为何不用一定范围的频率代表一个峰？
5、我尝试自己建模，单独比较主峰里几个非整数倍频率的纯音听感觉没区别（例如3800Hz和3850Hz），但把这几音混在一起播放比纯音区别大，不像纯音的听感，跟蟋蟀的鸣声类似，为何有这现象？？
以上请扶正！感谢！

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。

Audition软件分析结果与MATLAB分析结果的不同

Audition软件和MATLAB使用了不同的算法和原理来进行频谱分析，这可能导致它们的结果有所不同。Audition软件可能采用了某种平滑滤波的方法来估计频率分量的幅度，从而得到较宽的主峰。而MATLAB可能使用了更为精确的频谱分析算法，能够更准确地定位频率分量的位置，因此得到的主峰会显得更窄。

频谱图中的主峰通常是由多个频率成分组成的，这是因为音频信号中的波形是复杂的、非正弦波的，而多个频率成分叠加在一起形成了波形。例如，一个周期信号是由多个正弦波加权叠加而成的，所以频谱图中的主峰可以看作是这些成分的集中表达。

次频率在频谱分析中的体现

频谱分析可以通过谱峰的幅度来判断某个频率成分在整个主峰中的权重，即其对整个主峰能量的贡献程度。幅度较大的频率成分对应的振幅也较大，说明它的能量贡献较大，而幅度较小的频率成分对应的振幅较小，其能量贡献也相应较小。

在频谱图中，次频率的幅度相对于主频率的幅度会显得较小，因为主频率的幅度较大，其他频率成分对应的幅度相对较小。在频谱图上，次频率在主峰幅度上的体现可能不够直观，因此我们可以通过计算主频率和次频率间的幅度比来表征其贡献度。

主峰多频率组成的特征

主峰多频率组成是许多声音信号的普遍特征，无论是动物鸣声、音频还是人的语言。这是由于声音信号的复杂性决定的，绝大多数声音信号都是由多个频率成分叠加在一起形成的。例如，自然界中许多动物的鸣声往往包含了多个主频率，这是为了增加声音的丰富性和穿透力。

在人的语音中，人的发声器官、喉结等对声音信号的影响也导致了主峰多频率组成的特征。因此，在声音信号的频谱分析中，我们通常会看到由多个频率成分组成的主峰。

总结一下：

1. Audition软件和MATLAB使用不同的算法和原理进行频谱分析，结果会有所不同。
2. 主峰通常由多个频率成分组成，因为声音信号是复杂的，多个频率成分叠加在一起形成波形。
3. 次频率的贡献可以通过幅度比来体现，次频率对应的振幅相对较小。
4. 主峰多频率组成是声音信号的普遍特征，包括动物鸣声、音频和人的语言。

Answer 2

matlab频谱分析详解_matlab 频谱分析_晓林爱学习的博客-CSDN博客 文章浏览阅读5.2k次，点赞3次，收藏46次。以上就是MATLAB频谱分析的具体操作步骤和代码实现，在这个过程中，我们需要注意充分了解信号特征，选择合适的预处理方法和分析方法，并使用适当的绘图函数来展示分析结果。本文将介绍如何使用MATLAB进行频谱分析，包括信号预处理、选择合适的频谱分析方法、分析结果的可视化等内容，以便读者能够深入理解信号的频率特征特性。综上所述，本文介绍了MATLAB进行频谱分析的基本方法和技巧，希望对信号处理和音频分析领域的专业人士和科研工作者提供一些有用的参考和指导。表示单侧幅值谱，即FFT计算后得到的结果的前一半。_matlab 频谱分析 https://blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/130540284

Answer 3

人工智能：
我理解你的问题，对于你描述的鸣声频谱特征的不同分析结果，可以有几种可能的解释：

1. 频谱分辨率的差异： Audition 软件和 MATLAB 在频谱分析时可能使用了不同的参数，导致分辨率不同。分辨率较低的分析可能导致在主峰中看到更多频率分量。

2. 窗函数的选择： MATLAB 和 Audition 在进行频谱分析时使用的窗函数可能不同，窗函数的选择会影响到频谱的宽度和主瓣峰值的准确性。

3. 算法和实现的差异： MATLAB 的频谱分析函数和 Audition 的算法可能有所不同，导致在分析结果上产生差异。

对于你的具体问题：

• 宽主峰的原因： 鸣声中的主峰可能是由于生物体内部的振动和共振效应引起的，这些振动和共振可能导致主峰的宽度增加。此外，声音的产生和传播过程中，环境因素、共振腔等也可能对频谱形状产生影响。

• 主峰中的多频率组成： 主峰中的多频率组成可能是由于生物体内多个振动模式或共振效应引起的，这种复杂性可能会使主峰不像纯音那样单一。这可能是一种声音传递信息的方式，或者是生物体特定的声音产生机制。

• 次频率对整个主峰能量的贡献： 你可以通过查看次频率的幅值与整个主峰的幅值之比来评估其贡献。如果次频率的幅值相对较小，说明其对整体能量的贡献较小。

• 主峰中主次频率幅值相差大： 这可能反映了生物体内多个振动模式之间的差异。一些频率可能对声音的特定特征和信息传递起到关键作用。

总体来说，不同软件和工具的分析结果可能因为算法、参数和实现细节的不同而有所差异。在解释分析结果时，考虑这些差异并尝试在相似条件下进行比较可能是有益的。

Answer 4

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Answer 5

该回答引用ChatGPT，望对题主有所帮助/启发；若有帮助，还望采纳。

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你好！首先，对于你的问题，让我尝试解释一下可能的原因：

1. Audition软件和MATLAB分析差异：

   • 不同软件的频谱分析算法和参数设置可能会导致分析结果的差异。Audition可能采用了不同的窗口函数、傅里叶变换参数等。
   • 确保在MATLAB中使用相同的采样率和参数设置进行频谱分析，以尽量保持一致性。

2. 多频率组成的主峰：

   • 鸣声的主峰可能是由多个频率成分组成的，这种现象在生物声学中很常见。鸣声往往包含多个共振频率，这可能是为了传递更多的信息或吸引异性。
   • 在MATLAB中，你可以使用谱分析工具箱中的spectrogram函数来查看频谱在时间上的演化，以更详细地了解频率成分的变化。

3. 次频率的贡献：

   • 若要体现次频率对整个主峰能量的贡献，你可以计算每个频率成分的幅值，并观察其在主峰中的相对贡献。在MATLAB中，你可以通过对频谱进行归一化或计算每个频率分量的相对能量来实现。

4. 鸣声中的多频率组成：

   • 是的，许多动物的鸣声、音频和人类语言都是由多个频率组成的。这种多频率组成可以增加声音的复杂性，提供更多信息，或者在生物界中用于交流目的。

为了更准确地回答你的问题，我建议你提供MATLAB代码的片段，以便我可以更详细地了解你的频谱分析方法。此外，你也可以尝试调整MATLAB中的分析参数，以查看是否会对结果产生影响。

Answer 6

【相关推荐】

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7526075
• 除此之外, 这篇博客: 【图像识别】基于BP神经网络实现手写体大写字母识别matlab代码中的 基于 Matlab 的手写字符识别系统由以下模块构成，包括图像预处理、字符有效区域检测、图像分割、样本库训练和测试字符识别，如图 1。其中，原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；图像预处理：对动态采集到的图像进行滤波、边界增强等处理以克服图像干扰；字符分割、归一化：利用梯度检测的字符定位、分割方法得到单个的字符，并将所有字符归一化为固定大小；样本数据库：利用前期采集的每个字母 80 个的手写字符为第 5 步的字符识别建立字符模板数据库；BP 学习机：根据样本数量和训练分类结果构建BP 学习机；字符识别：基于人工神经网络的 OCR 算法，通过特征对比或训练识别出相关的字符，得到最后的英文字符识别结果。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  

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如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

Answer 7

1. 鸣声1和鸣声2的主峰频率为3800Hz和4500Hz左右，但它们的主峰形状宽很多、听感也没那么尖锐、单一频率，这是因为这些主峰是由多个频率分量组成的。在音频分析中，我们通常认为基频是声音的主要频率，但实际上，任何复杂的声音都包含了许多不同频率的谐波成分。这些谐波成分会叠加在一起，形成我们看到的频谱图。因此，即使主峰的频率是单一的，它的实际形状也会因为包含的其他频率成分而变得宽泛。

2. MATLAB和Audition软件的分析结果之所以不同，主要是因为它们使用的分析方法和算法不同。MATLAB使用的是傅里叶变换（FFT），它可以将信号分解为一系列正弦波和余弦波的叠加，从而得到信号的频率成分。而Audition软件使用的是快速傅里叶变换（FFT），它也是一种将信号分解为频率成分的方法，但与MATLAB的FFT相比，它更适用于音频信号的分析。由于这两种方法的工作原理不同，因此它们得到的频谱图也会有所不同。

3. 是的，很多物种的鸣声、音频和人语言都存在主峰多频率组成的特点。这是因为这些声音都是由复杂的振动系统产生的，这些振动系统可以产生许多不同频率的谐波。这些谐波会叠加在一起，形成我们看到的频谱图。因此，即使是单一的声音，它的频谱图也通常会包含许多不同频率的成分。

Answer 8

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
你好，你的问题涉及到音频信号处理中的一个重要部分：频谱分析。

首先，关于你在Audition软件和MATLAB中得到的不同结果，这主要是由于两者采用的频谱分析方法不同。Audition软件使用的是FFT（快速傅里叶变换），而MATLAB中的频谱分析函数可以更深入地对信号进行处理，如幅值变换、有效频率区域处理以及直流信号的处理等。因此，即使两者都是用于进行频谱分析的工具，但得到的频谱图可能会有所不同。

其次，关于主峰由多频率组成的现象，这是因为任何复杂的信号（包括声音）都不太可能只由一个频率成分构成。实际上，鸣声、音频、人语言等许多物种的声音都是由多个频率组成的复合信号。这些频率成分可能以不同的方式组合在一起，形成了我们听到的复杂声音。

最后，关于如何体现次频率对整个主峰能量的贡献，一种常见的方法是计算各个频率分量的能量占比。例如，在MATLAB中，可以使用pwelch函数来计算功率谱密度，并得到各个频率分量的能量占比。

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如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

Answer 9

引自讯飞星火
您好，蟋蟀鸣声的频谱分析是一项复杂的任务，涉及多个因素。以下是对您问题的解答：

1. 主峰频率的非整数组成：蟋蟀鸣声的主峰频率可能由多个频率分量组成，这是因为鸣声信号通常包含许多谐波成分。在音频分析中，Audition软件和MATLAB都可以用来分析这些频率分量，但它们的分析方法和参数设置可能不同，导致结果显示差异。

2. MATLAB与Audition分析结果的差异：MATLAB和Audition是两种不同的工具，用于不同类型的分析和处理。MATLAB主要用于科学计算和数据分析，而Audition是音频工程师广泛使用的音频分析处理软件。因此，它们在分析方法、参数设置和结果展示方面可能存在差异。此外，鸣声的频率特性可能会因时间和环境因素而变化，这也可能导致不同的分析结果。

3. 主峰多频率组成的特征：许多物种的鸣声、音频和人语言确实存在主峰多频率组成的特点。这可能是因为鸣声信号通常包含许多谐波成分，这些谐波成分共同构成了鸣声的主要能量分布。通过频谱分析，可以更好地理解这些复杂信号的频率特性和能量分布。

Answer 10

1、音频软件（如Audition）分析频谱时，通常使用的是傅里叶变换（Fourier Transform）或其变种（如快速傅里叶变换）来将时域信号转换为频域表示。主峰频率指的是频谱中幅度最高的频率分量，但实际上频谱中的峰并不一定只由单一的整数频率成分组成。这是因为声音信号具有复杂的波形，可能由多个频率成分叠加而成，形成复合波形。因此，主峰可能由多个非整数频率分量汇集在一起，导致峰的形状更宽，听感也不那么尖锐。

2、MATLAB中的频谱分析通常也使用傅里叶变换或快速傅里叶变换等算法。不同的软件在频谱分析时可能采用不同的参数设置和算法实现，这可能导致分析结果的差异。另外，频谱的分辨率、窗函数的选择以及信号长度等因素也会对频谱分析结果产生影响。
主峰中的次频率对整个主峰能量的贡献可以通过频率分量的幅值来体现。次频率的幅值高表示该频率分量在整个主峰中所占的能量较大。听感上，这会使主峰听起来像是由多个频率组成。

3、物种鸣声、音频和人类语言中存在主峰由多个频率成分组成的特征。这是因为声音的产生和传播受到多种因素的影响，例如声源的共振特性、声音传播的介质等。这些因素导致声音信号具有复杂的频谱结构，其中的主峰可能由多个频率成分叠加而成。这种多频率组成的特征使得声音更加丰富和复杂，能够传达更多的信息。

Answer 11

引用文心一言及个人思考回答：
对于您的第一个问题，我理解您的疑惑。在声学中，频谱图是表示声音信号中各个频率成分的分布。在频谱图中，每个频率成分的幅度被表示为一个柱子，柱子的高度表示该频率成分的强度。

在Audacity中，您看到的频谱图可能看起来与MATLAB的频谱图不同，这是因为每个软件使用不同的方法来处理和分析声音信号。Audacity使用快速傅立叶变换（FFT）来计算频谱，而MATLAB使用Welch方法来计算频谱。这两种方法都有各自的优点和缺点，因此可能会导致不同的频谱图。

对于您的第二个问题，我理解您的疑惑。在声学中，频谱图是表示声音信号中各个频率成分的分布。在频谱图中，每个频率成分的幅度被表示为一个柱子，柱子的高度表示该频率成分的强度。

在MATLAB中，您看到的频谱图可能看起来与Audacity的频谱图不同，这是因为每个软件使用不同的方法来处理和分析声音信号。MATLAB使用Welch方法来计算频谱，而Audacity使用快速傅立叶变换（FFT）来计算频谱。这两种方法都有各自的优点和缺点，因此可能会导致不同的频谱图。

至于您的第三个问题，我理解您的疑惑。在声学中，频谱图是表示声音信号中各个频率成分的分布。在频谱图中，每个频率成分的幅度被表示为一个柱子，柱子的高度表示该频率成分的强度。

在Audacity中，您看到的频谱图可能看起来与MATLAB的频谱图不同，这是因为每个软件使用不同的方法来处理和分析声音信号。Audacity使用快速傅立叶变换（FFT）来计算频谱，而MATLAB使用Welch方法来计算频谱。这两种方法都有各自的优点和缺点，因此可能会导致不同的频谱图。

在声学中，频谱图是表示声音信号中各个频率成分的分布。在频谱图中，每个频率成分的幅度被表示为一个柱子，柱子的高度表示该频率成分的强度。

Answer 12

基本频谱分析 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中国. https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/math/basic-spectral-analysis.html.

Answer 13

以下答案引用自AI，由博主波罗歌编写：

您好！关于您的问题，我尝试给出以下解答：

1. 在音频分析中，一个主峰可能由多个频率分量组成。这是因为自然界中的声音通常不是纯音，而是由多个频率分量叠加而成的。这些频率分量可能包括基频和一系列谐波⁶。在您的例子中，蟋蟀的鸣声可能包含了多个频率分量，这些分量叠加在一起形成了一个主峰。这就是为什么主峰的形状比纯音的峰宽，听感也没有那么尖锐⁷。

2. Audition软件和MATLAB可能使用了不同的算法来分析音频，这可能导致他们的分析结果存在差异。MATLAB在进行频谱分析时，可能使用了快速傅里叶变换（FFT）或其他数学工具[^10^]，这些工具可能会对信号进行一些预处理（如窗函数处理），从而影响最终的频谱分析结果。此外，MATLAB分析的结果更侧重于数值计算，而Audition软件可能更侧重于音频处理和音效设计，这也可能导致他们的分析结果存在差异。

3. 是的，很多物种的鸣声、音频、人类的语言等都存在主峰由多频率组成的特征。这是因为这些声音通常包含了多个频率分量，包括基频和一系列谐波。这些频率分量叠加在一起，形成了复杂的声音信号⁶。

参考:
(1) 泛音 - 知乎. https://www.zhihu.com/topic/20762575/intro.
(2) 声学基础知识：声音的本质 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/366906885.
(3) 基本频谱分析 - MATLAB & Simulink - MathWorks. https://www.mathworks.com/help/matlab/math/basic-spectral-analysis_zh_CN.html.
(4) Audio Toolbox - MATLAB - MathWorks. https://www.mathworks.com/products/audio.html.
(5) MATLAB 入門 - MathWorks 日本. https://jp.mathworks.com/help/matlab/getting-started-with-matlab.html.
(6) 使用 Audition 分析相位、频率和振幅 - Adobe Inc.. https://helpx.adobe.com/cn/audition/using/analyzing-phase-frequency-amplitude.html.
(7) 频率究竟是什么？ - 知乎. https://www.zhihu.com/question/277571920.
(8) 科普常识：常用音频参数解析 - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/101073274.
(9) 频谱峰值有什么意义？ - 知乎. https://www.zhihu.com/question/287237632.
(10) MATLAB Capabilities - MathWorks. https://www.mathworks.com/products/matlab.html.
(11) MATLAB_百度百科. https://baike.baidu.com/item/Matlab/263035.
(12) MATLAB - Wikipedia. https://ja.wikipedia.org/wiki/MATLAB.
(13) MATLAB - 技術計算言語 製品情報 - MathWorks. https://jp.mathworks.com/products/matlab.html.

Answer 14

1. 您看到的是频谱，而不是波形。频谱是将信号分解成不同频率的组成部分。所以当您看到频谱时，您会看到一个宽峰的形状，其中包括主频率和其它频率组成的各个分量。这些分量在频域上是重叠的，因此它们看起来像一个宽峰。

2. MATLAB和Audition使用不同的算法分析频谱。这可能导致不同的结果。此外，它们所用的窗函数和FFT分辨率也可能不同，这也会对结果产生影响。主峰频率和宽度等都可能受这些因素的影响。对于次频率的影响，您可以计算主峰和次峰之间的差异，以及每个峰的能量，从而获得更详细的信息。

3. 主峰由多个频率组成是很常见的现象。这是由于信号的复杂性和信号传输过程中的损失等因素所造成的。此外，许多生物和机器人发出的声音也具有这种复杂的频率组成。

Answer 15

matlab频谱分析详解
看看这个有没有帮助‘

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Matlab的信号频谱分析——FFT变换_matlab实现fft_yishuihan-Oliver的博客-CSDN博客 文章浏览阅读3.5k次，点赞7次，收藏73次。Matlab的信号频谱分析：FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个时域信号变换到频域。。有些信号在时域上是很难看出什么特征的。但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。通俗点说FFT就是将一个信号解析成是由不同频率、幅值，相位的正弦波叠加而成的。_matlab实现fft https://blog.csdn.net/yishuihanq/article/details/132099263

Answer 16

结合GPT给出回答如下请题主参考
以下是MATLAB代码示例，用于分析蟋蟀的鸣声频谱特征：

%% 导入音频文件
[sound1, fs1] = audioread('sound1.wav');
[sound2, fs2] = audioread('sound2.wav');

%% 计算频谱
N = length(sound1); % 信号长度
f = fs1 * (0:N/2-1)/N; % 频率
sound1_fft = abs(fft(sound1)); % 频谱振幅
sound1_fft = sound1_fft(1:N/2);

N = length(sound2);
f = fs2 * (0:N/2-1)/N;
sound2_fft = abs(fft(sound2));
sound2_fft = sound2_fft(1:N/2);

%% 分析主峰频率
[pks1, locs1] = findpeaks(sound1_fft, f, 'SortStr','descend'); % 找到峰值及其位置
main_freq1 = locs1(1) % 取第一个峰值位置为主峰频率

[pks2, locs2] = findpeaks(sound2_fft, f, 'SortStr','descend');
main_freq2 = locs2(1)

%% 绘制频谱图
subplot(2,1,1)
plot(f, sound1_fft)
title('Spectrum of sound1')
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Amplitude')
subplot(2,1,2)
plot(f, sound2_fft)
title('Spectrum of sound2')
xlabel('Frequency (Hz)')
ylabel('Amplitude')

%% 结果输出
disp(['Sound1主峰频率为：', num2str(main_freq1), ' Hz'])
disp(['Sound2主峰频率为：', num2str(main_freq2), ' Hz'])

上述代码首先导入两个音频文件，并计算它们的频谱。然后使用MATLAB的信号处理工具箱的findpeaks函数来找到频谱中的峰值及其位置，取第一个峰值位置作为主峰频率。最后，使用MATLAB的绘图工具箱来绘制频谱图。