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使用信号分析器

app 工作流

使用信号分析器检查和比较信号的典型工作流如下：

- 选择 matlab^® 工作区中可用的任何信号。该 app 接受具有固有时间信息的数值数组和信号，例如 matlab 数组、对象和对象。有关详细信息，请参阅。使用采样率、数值向量、duration 数组或 matlab 表达式向信号添加时间信息。
- 使用修剪、削波、拆分、提取或裁剪操作来编辑信号。低通、高通、带通或带阻滤波器信号。去趋势并计算信号包络。使用移动平均值、回归、savitzky-golay 滤波器或其他方法对信号进行平滑处理。使用小波对信号进行去噪。更改信号的采样率或将非均匀采样的信号插值到均匀网格上。使用您自己的自定义函数预处理信号。生成 matlab 函数来自动执行预处理操作。
- 绘制、测量和比较数据、其频谱、频谱图或尺度图。寻找时域、频域和时频域中的特性和模式。计算持久频谱以分析偶发信号，并使用重排来锐化频谱图估计。从信号中提取感兴趣的区域。测量时域中的信号统计量（如最小值、最大值、均值和均方根值）。
- 将显示内容作为图像从 app 复制到剪贴板。将信号导出到 matlab 工作区或将其保存到 mat 文件。生成 matlab 脚本，以自动计算功率谱、频谱图或持久频谱估计，并自动提取感兴趣的区域。保存信号分析器会话，以便以后或在另一台机器上继续分析。

示例：从鲸鱼音频中提取感兴趣的区域

加载一个包含太平洋蓝鲸发出的音频数据的文件，采样频率为 4 khz。此文件来自于康奈尔大学生物声学研究项目保存的动物发声库。数据中的时间标度压缩了 10 倍，以便提高音调并使叫声更可闻。将信号转换为 matlab® 时间表。

whalefile = fullfile(matlabroot,"examples","matlab","data","bluewhale.au");
[w,fs] = audioread(whalefile);
whale = timetable(seconds((0:length(w)-1)'/fs),w);
% to hear, type soundsc(w,fs)

打开信号分析器并将时间表拖到显示画面上。噪声中突出了四个特征。第一个称为颤音，其他三个称为呻吟音。

在显示选项卡上，点击频谱打开频谱视图，然后点击平移器以激活平移器。使用平移器创建一个宽度约为 2 秒的缩放窗口。拖动该缩放窗口，使其位于颤音的中心。频谱显示在 900 hz 附近有明显的峰值。

通过高通滤波分离单个颤音。右键点击 signal 表中的信号，并选择生成副本来创建鲸鱼音频的副本。通过清除 signal 表中原始信号名称旁边的复选框，从显示画面中删除原始信号。在分析器选项卡上，从预处理库中选择高通。在高通选项卡上，将通带频率设置为 925 hz，阻带衰减设置为 80 db。对陡度使用默认值。点击高通按钮以应用滤波器。

转至显示选项卡，通过点击数据游标下方的箭头并选择 two 来放置两个数据游标。将一个游标放在 1.3 秒处，另一个游标放在 3.3 秒处。点击提取信号旁边的箭头，并选择 between time cursors 来提取包含颤音的区域。

清空显示画面并选择原始信号。提取三个呻吟音来比较其频谱：

使平移器缩放窗口的中心位于第一个呻吟音上。频谱有八个清晰定义的峰值，其位置非常接近 170 hz 的倍数。点击提取信号旁边的按钮，并选择 between time limits。
点击平移器以隐藏平移器。按空格键查看完整信号。点击放大 x，划出一个区间长度为 2 秒的时间视图，使其中心位于第二个呻吟音上，将其放大。频谱再次在 170 hz 的倍数位置显示峰值。点击提取信号旁边的按钮，并选择 between time limits。
按空格键查看完整信号。放大第三个呻吟音。同样，在 170 hz 的倍数位置显示峰值。点击提取信号旁边的按钮，并选择 between time limits。

通过清除 signal 表中原始信号名称旁边的复选框，从显示画面中删除原始信号。显示您刚刚提取的三个感兴趣的区域。其频谱大致重叠在一起。点击显示网格添加第二个显示画面，并绘制包含您提取的颤音的感兴趣区域。颤音和呻吟音的频谱明显不同。

在信号表中选择提取的信号。点击分析器选项卡上的导出，以导出 mat 文件中的四个感兴趣区域。

另请参阅

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