ピリ辛冷やし肉うどん
— たいらんくん (@dokagui_tairan) 2017年9月16日
韓国っぽい味
冷たくてさっぱりとしてて無限に食える pic.twitter.com/74Xedjudid
うまかったー
量がまったくもって足りないのでお店のハシゴ不可避であった。
食べログはここ↓
https://tabelog.com/kanagawa/A1401/A140101/14062998/
matlab スペクトログラム 周波数軸および時間軸方向に切り取る
2022/03/29 追記：重大なバグを発見した．
[~, freq, time, ps] = spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis');
とあるが，psは確率密度関数なのでspectrogramの結果を使用していない．
[s, freq, time, ~] = spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis');
としてpsのかわりにsの値を使用すると良いかと思われる．
後ほど修正予定．
申し訳ないが取り急ぎ報告のみ．
スペクトログラムは横軸時間,縦軸周波数,レベルを色の濃淡で表したグラフである.
任意の周波数で横方向に切り取ったグラフおよび任意の時間で縦方向に切り取ったグラフを描画してみる.
図解するとこんな感じ.
今回はこれらを関数として用意し,mainで呼び出すことにした.
main
% 分析信号としてチャープ信号に白色ノイズを重畳したものを用いる Fs = 44100; % サンプリング周波数(Hz) T = 10; % 信号の時間長さ（秒） N = Fs * T; % 信号のサンプル数 n = randn(1, N); % N点の白色ノイズ % 線形チャープ信号の生成 f1 = 5000; % 開始周波数 f2 = 15000; % 終了周波数 t = ((1:N) - 1) / Fs; % 周期1/Fs, サンプル数Nの時間配列 s = chirp(t,5000,T,15000); % チャープ信号の生成 % ノイズとチャープ信号を足し合わせる SNRdB_original = snr(s,n); % 元のSN比を求める SNRdB = -10; % 設定するSN比 coef = 10^((SNRdB_original - SNRdB)/20); % SN比を調節するための係数 n = coef * n; % ノイズパワーを調整 z = s + n; % チャープ信号とノイズを重畳する % STFTする Nw = 512; % 時間窓の長さ Nol = round(Nw/2); % オーバーラップ NFFT = Nw; % FFT点数 [~, freq, time, ps] = spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis'); % 周波数-レベルグラフを描く t = 2; figure; plot_freq_level_plane_of_spectrogram(ps, Fs, t); % 時間-レベルグラフを描く f = 10*10^3; figure; plot_time_level_plane_of_spectrogram(ps, Fs, f);
plot_freq_level_plane_of_spectrogram()
function [] = plot_freq_level_plane_of_spectrogram(ps,Fs,t) % スペクトログラムの時間t(秒)における周波数-レベル平面を描画する % 周波数配列の計算 N = size(ps,1); % 周波数方向のサイズ freq = ((1:N)-1)*Fs/N/2/1000; % 周波数配列(kHz単位) % 指定時間（秒）における時間-レベルの配列を取得 d_freq = Fs / N; % 周波数分解能 d_time = 1 / d_freq; % 時間分解能 time = round(t / d_time); % 時間軸インデックスを計算 P = ps(:,time); % 配列のコピー % グラフを描画する P = 10*log10(P); % 振幅のdBへの変換 plot(freq,P); % グラフの描画設定 xlabel('周波数（kHz）'); % X軸ラベル xlim([0, Fs/2/1000]); % X軸範囲(ナイキスト周波数(kHz)まで) ylabel('パワー/周波数(dB/Hz)') % Y軸ラベル ylim([-60, 0]); % Y軸範囲 str = sprintf('周波数-レベルグラフ(t=%0.1f秒)',t); title(str); % タイトル end
plot_time_level_plane_of_spectrogram()
function [] = plot_time_level_plane_of_spectrogram(ps,Fs,f) % スペクトログラムの周波数f(Hz)における時間-レベル平面を描画する % 時間軸配列を計算 N = size(ps,1); % 周波数軸方向のサイズ d_freq = Fs / N; % 周波数分解能 d_time = 1 / d_freq; % 時間分解能 N = size(ps,2); % 時間軸方向のサイズ time = ((1:N)-1) * d_time; % 時間軸配列 % 指定周波数（Hz）における時間-レベルの配列を取得 freq = round(f / d_freq * 2); % 周波数インデックスを計算 P = ps(freq,:); % 配列をコピーする % グラフを描画する P = 10*log10(P); % 振幅のdBへの変換 plot(time,P); % グラフの描画設定 xlabel('時間(secs)'); % X軸ラベル xlim([0, (N-1)*d_time]); % X軸範囲 ylabel('パワー/周波数(dB/Hz)') % Y軸ラベル ylim([-60, 0]); % Y軸範囲 str = sprintf('時間-レベルグラフ(f=%0.1fkHz)',f/1000); title(str); % タイトル end
プリズマイリヤ イリヤ＆クロ
写真を整理してたら出てきたので貼ることにした。
matlab スペクトログラム をmeshで描画してみる
matlabにはspectrogramという関数があり,これを使うとスペクトログラムが描ける.
今回はmesh関数で同じように描けるか試してみる.
2022/03/29 追記：重大なバグを発見した．
[~, freq, time, ps] = spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis');
とあるが，psは確率密度関数なのでspectrogramの結果を使用していない．
[s, freq, time, ~] = spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis');
としてpsのかわりにsの値を使用すると良いかと思われる．
文中で「色合いが若干違うのはなんだろ・・・計算等や使っている変数が違うかもしれないので,要調査.」と書いているが，この辺のバグのせいかと思われる．
後ほど修正予定．
申し訳ないが取り急ぎ報告のみ．
準備
% 分析する信号zを生成する Fs = 44100; % サンプリング周波数(Hz) T = 10; % 信号の時間長さ（秒） N = Fs * T; % 信号のサンプル数 n = randn(1, N); % N点の白色ノイズ % 線形チャープ信号の生成 f1 = 5000; % 開始周波数(Hz) f2 = 15000; % 終了周波数(Hz) t = ((1:N) - 1) / Fs; % 周期1/Fs, サンプル数Nの時間配列 s = chirp(t,f1,T,f2); % チャープ信号の生成 % ノイズとチャープ信号を足し合わせる SNRdB_original = snr(s,n); % 元のSN比を求める SNRdB = -10; % 設定するSN比 coef = 10^((SNRdB_original - SNRdB)/20); % SN比を調節するための係数 n = coef * n; % ノイズパワーを調整 z = s + n; % チャープ信号とノイズを重畳する
分析する信号はチャープ信号に白色ノイズを重畳したものにした.
spectrogramで描画
% STFTする Nw = 512; % 時間窓の長さ Nol = round(Nw/2); % オーバーラップ NFFT = Nw; % FFT点数 spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis'); % スペクトログラムを描画 caxis([-60 0]); % レベルの範囲を指定 colormap jet; % カラーマップを設定
fig.spectrogramで描画したグラフ
これをmeshで再現してみる.
meshを使って描画(修正前)
% meshを使って描画する [~, freq, time, ps] = spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis'); psdB = 10*log10(ps); % dBに変換 figure; % figureウィンドウの作成 mesh(time, freq, psdB); % パワースペクトルを描画 caxis([-60 0]); % レベルの範囲を指定 colormap jet; % カラーマップを設定
fig.meshをそのまま使ったグラフ
視点や軸ラベルが設定されていないので,これを設定する.
meshにいろいろ設定する
% meshを使って描画する（修正後） [~, freq, time, ps] = spectrogram(z,Nw,Nol,NFFT,Fs,'yaxis'); psdB = 10*log10(ps); % dBに変換 figure; % figureウィンドウの作成 freq = freq / 1000; % HzをkHzに変換 mesh(time, freq, psdB); % パワースペクトルを描画 caxis([-60 0]); % レベルの範囲を指定 colormap jet; % カラーマップを設定 view(0,90); % 見る角度を指定 xlabel('時間(secs)'); % X軸ラベル ylim([0,Fs/2/1000]); % Y軸範囲を指定(ナイキスト周波数(kHz)まで) ylabel('周波数(kHz)'); % Y軸ラベル h = colorbar; % カラーバーを表示 ylabel(h, 'パワー/周波数(dB/Hz)');% カラーバーのラベル
fig.meshで描画したグラフ(いろいろ設定後)
結果
上で貼ったグラフを再度貼り付ける.
fig.spectrogramで描画したグラフ
fig.meshで描画したグラフ(いろいろ設定後)
ほぼ同一のグラフを描くことができた.
色合いが若干違うのはなんだろ・・・
計算等や使っている変数が違うかもしれないので,要調査.
matlab SN比計算 SN比から信号の大きさを逆算する
yuri-processing-club.hatenablog.com
こちらの記事でSN比を指定してノイズの大きさを調整する計算を紹介した。
matlabにて計算が正しいかを確認する。
matlabコード
% sin信号及び白色ノイズを生成 % 自前の計算及び標準の関数を用いてSN比を計算し、表示する % 指定したSN比になるようノイズのパワーを調整する Fs = 44100; % サンプリング周波数(Hz) T = 10; % 信号の時間長さ（秒） N = Fs * T; % 信号のサンプル数 n = randn(1, N); % N点の白色ノイズ % sin信号の生成 f = 100; % sin波の周波数(Hz) t = ((1:N) - 1) / Fs; % 周期1/Fs, サンプル数Nの時間配列 s = sin(2 * pi * f * t); % N点, 周波数fのsin波 % パワーの計算 Pn = n * n'; % ノイズのパワー(2乗の和) Ps = s * s'; % チャープ信号のパワー(2乗の和) % SN比の計算 SNR = 10 * log10(Ps/Pn); SNR1 = snr(s, n); % matlab標準の関数 fprintf('調整前：SNR = %fdB, SNR1 = %fdB\n', SNR, SNR1); % 指定したSN比となるようにノイズの大きさを調整する SNR2 = -30; % 指定するSN比(dB) coef = 10^((SNR - SNR2)/20);% ノイズの大きさを調整する係数 n = coef * n; % ノイズの大きさを調整 % 再度SN比の計算 Pn = n * n'; % ノイズのパワーを再度求める SNR = 10 * log10(Ps/Pn); SNR1 = snr(s, n); fprintf('調整後：SNR = %fdB, SNR1 = %fdB\n', SNR, SNR1);
