多层螺旋ct

修正离散余弦变换

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Y =多层螺旋ct (X,赢得)

Y =多层螺旋ct (X,赢,名称,值)

[Y，S，Z]=mdct(＿＿＿）

描述

例子

Y=多层螺旋ct (X，赢）的改进的离散余弦变换(MDCT)X．在计算多层螺旋ct之前，X被缓冲成50%重叠的帧，每个帧都乘以时间窗口赢．函数处理的每一列X作为一个独立的渠道。

例子

Y=多层螺旋ct (X，赢，名称,值）每个属性集的名字到指定的价值．未指定的属性具有默认值。

［Y，年代，Z) =多层螺旋ct (＿＿＿）返回修正的离散正弦变换(MDST)，年代，奇数离散傅里叶变换(ODFT)，Z．

例子

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计算多层螺旋ct

打开生活的脚本

读入音频文件，然后使用1024点kaiser - bessel导出窗口计算多层螺旋ct。

audioIn=audioread(“Counting-16-44p1-mono-15secs.wav”）;系数=多层螺旋ct (audioIn kbdwin (1024);

绘制多层螺旋ct系数随时间变化的功率图。

冲浪(pow2db(系数。^ 2),“EdgeColor”，“没有”）;视图(90[0])包含(“框架”) ylabel (“频率”)轴（[0大小（coef，2）0大小（coef，1）]）色条

图中包含一个坐标轴。轴包含一个类型为曲面的对象。

输入填充对完美重建的影响

开放脚本

为了实现完美的重建，多层螺旋ct功能零垫的前面和后面的音频输入信号。信号从imdct移除为完美重建而添加的零填充。

读入音频文件，创建一个2048点的kaiser - bessel导出窗口，然后剪辑音频信号，使其长度为2048的倍数。

[x, fs] = audioread (“点击- 16 - 44 - p1 - mono - 0.2 - secs.wav”）;赢得= kbdwin (2048);xClipped = x(1:end - rem(size(x,1)，numel(win)))); / /

把信号转换到频域，然后在时域重建它。绘制原始信号和重建信号，并显示重建误差。

C =多层螺旋ct (xClipped,赢得);y = imdct (C,赢得);图(1)t = (0:size(xClipped,1)-1)'/fs;情节(t, xClipped“波”，t，y，“r”。)传说(“原始信号”，重构信号的)标题(strcat (“重建错误=”，num2str（平均值（（xClipped-y）。^2）））xlabel(“时间(s)”) ylabel (“振幅”）

控件可以在没有输入填充的情况下执行MDCT和IMDCTPadInput名称-值对。但是，在信号的前半帧和后半帧会出现重构误差。

C =多层螺旋ct (xClipped赢,“PadInput”、假);y = imdct (C,赢了,“PadInput”图（2）t=（0:size（xClipped，1）-1）’/fs；绘图（t，xClipped，“波”，t，y，“r”。)传说(“原始信号”，重构信号的)标题(strcat ("重建错误(没有输入填充)= "，num2str（平均值（（xClipped-y）。^2）））xlabel(“时间(s)”) ylabel (“振幅”）

的输入信号多层螺旋ct如果不是窗长的倍数，则输入信号被填充为零。将原未裁剪信号通过变换对，并将原信号与重构信号进行比较。

C=mdct（x，win）；y=imdct（C，win）；图（3）子地块（2,1,1）地块（x）标题(“原始信号”) ylabel (“振幅”)轴([0,马克斯(大小(y, 1),大小(x, 1)), -0.5, 0.5])次要情节(2,1,2)情节(y)标题(重构信号的)包含(“时间(s)”) ylabel (“振幅”)轴([0,马克斯(大小(y, 1),大小(x, 1)), -0.5, 0.5))

重建信号在后端用零填充。将重构信号的零填充去除，绘制原信号和重构信号，然后显示重构误差。

图(4)y = y(1:size(x,1));t =(0:大小(x, 1) 1)”/ fs;情节(t x,“波”，t，y，“r”。)传说(“原始信号”，重构信号的)标题(strcat (“重建错误=”num2str(意思是((x - y) ^ 2))))包含(“时间(s)”) ylabel (“振幅”）

流式音频的MDCT和IMDCT

打开生活的脚本

创建一个dsp。AudioFileReader对象以逐帧读取音频数据。创建一个信号接收器记录重建信号以作比较。创建一个dsp。AsyncBuffer缓冲输入流。

fileReader = dsp。AudioFileReader (“FunkyDrums-44p1-stereo-25秒mp3”)；logger=dsp.SignalSink；buff=dsp.AsyncBuffer；

创建512点kaiser - bessel导出窗口。

N = 512;赢得= kbdwin (N);

在音频流循环中:

从文件中读取一帧数据。
将数据帧写入异步缓冲区。
如果存在半帧数据，则从缓冲区中读取数据，然后执行转换对。叠加电流输出imdct使用前面的输出，并记录结果。更新记忆。

mem = 0 (N / 2, 2);%初始化一个空内存而~isDone(fileReader) audioIn = fileReader();写(浅黄色,audioIn);而迷。NumUnreadSamples >= N/2 x = read(buff,N,N/2); C = mdct(x,win,“PadInput”、假);y = imdct (C,赢了,“PadInput”、假);logger(y(1:N/2，:)+mem) mem = y(N/2+1:end，:);结束结束%用填充零的最终信号最后一次执行转换对。x =阅读(迷,N, N / 2);C =多层螺旋ct (x,赢了,“PadInput”、假);y = imdct (C,赢了,“PadInput”、假);logger(y(1:N/2，:)+mem) reconstructedSignal = logger. buffer;

读取整个原始音频信号。修剪重建信号的前后零填充以便比较。绘制原始信号和重建信号的一个通道，并显示重建误差。

[originalSignal，fs]=audioread（fileReader.Filename）；信号长度=大小（原始信号，1）；重构信号=重构信号（（N/2+1）：（N/2+1）+信号长度-1，：）；t=（0：大小（原始信号，1）-1）’/fs；图（t，原始信号（：，1），“波”t reconstructedSignal (: 1),“r”。)传说(“原始信号”，重构信号的)标题(strcat (“重建错误=”，．..num2str(意思是((originalSignal-reconstructedSignal)。^ 2,“所有”))))包含(“时间(s)”) ylabel (“振幅”）

图中包含一个坐标轴。标题为重建错误= 2.0761e-32的轴包含2个类型为line的对象。这些对象分别代表原始信号和重构信号。

输入参数

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`X`- - - - - -输入阵列
列向量|矩阵

输入数组，指定为列向量或矩阵。如果指定为一个矩阵，列将被视为独立的音频通道。

数据类型:单|双

`赢`- - - - - -应用于时域的窗口
就是向量

在时域中应用的窗口，指定为偶数长度向量。由多层螺旋ct具有与相同的点数赢．要实现完美重建，请使用满足普林斯-布拉德利条件的窗口( $w_{n}^{2} + w_{n + N}^{2} ＝ 1$ )，如正弦窗或kbdwin．

数据类型:单|双

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值论据。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数名称1，值1，…，名称，值．

例子:“PadInput”,假的

`“PadInput”`- - - - - -标记到填充输入数组
`真正的`(默认)|`假`

标记填充输入数组，指定为逗号分隔对，由'PadInput”,真正的或假．如果设置为真正的，零填充添加到输入X两端都能实现完美的重建。每一端的0数是元素个数(赢)/2．

数据类型:逻辑

输出参数

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`Y`-改进的离散余弦变换
向量|矩阵|三维阵列

改进的离散余弦变换(MDCT)，以向量、矩阵或三维数组的形式返回。的尺寸Y是l-借-米-借-N,地点:

l——每一帧的频域表示中的点数，等于元素个数(赢)/2．
米——输入数组被划分的帧数。
- 如果PadInput设置为真正的，M =(2 *大小(即:X1) /元素个数(赢) + 1．
- 如果PadInput设置为假，M =(2 *大小(即:X1) /元素个数(赢1))．
N——通道数，等于大小(X, 2)．

从输出中删除尾随的单例维度Y．

数据类型:单|双

`年代`-改进的离散正弦变换
向量|矩阵|三维阵列

修改的离散正弦变换(MDST)，以矢量、矩阵或三维数组的形式返回。的尺寸年代与MDCT输出相同，Y．

数据类型:单|双

`Z`-半边奇离散傅里叶变换
向量|矩阵|三维阵列

半边奇数离散傅里叶变换（ODFT），以向量、矩阵或三维复数数组的形式返回Z与MDCT输出相同，Y．

要构建完整（双面）ODFT，请镜像半侧面ODFT：猫(1,Z、连词(翻转(Z, 1)))．

数据类型:单|双
复数的支持:万博1manbetx是的

算法

改进的离散余弦变换是一种时频变换。给定一个输入信号X和窗口赢,多层螺旋ct函数对每个独立的通道执行以下步骤:

框架大小是指定窗口中元素的数量，N＝元素个数(赢）．默认情况下,PadInput设置为真正的，输入信号X垫着N/前后2个零。如果输入信号不能被N，在背面添加额外的填充。填充后，输入信号被缓冲成50%重叠帧。
缓冲和填充输入信号的每一帧乘以窗口，赢．
输入通过改进的离散余弦变换转换为频率表示:

$Y （ k ）＝ \sum_{n ＝ 0}^{N - 1} X （ n ）因为［ \frac{π}{（ \frac{N}{2} ）} （ n + \frac{（ \frac{N}{2} ） + 1}{2} ）（ k + \frac{1}{2} ）］， k ＝ 0 ， 1 ，．.. ，（ \frac{N}{2} ） - 1$