python - scipy.signal.spectrogram 频率分辨率

Question

scipy.signal.spectrogram 计算信号的频谱图，但我看不到增加此频谱图频率分辨率的选项。给定可从 documentation 获得的代码，如何实现？

from scipy import signal
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fs = 10e3
N = 1e5
amp = 2 * np.sqrt(2)
noise_power = 0.01 * fs / 2
time = np.arange(N) / float(fs)
mod = 500*np.cos(2*np.pi*0.25*time)
carrier = amp * np.sin(2*np.pi*3e3*time + mod)
noise = np.random.normal(scale=np.sqrt(noise_power), size=time.shape)
noise *= np.exp(-time/5)
x = carrier + noise

f, t, Sxx = signal.spectrogram(x, fs)
plt.pcolormesh(t, f[0:10], Sxx[0:10,])
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

Answer 1

频谱分辨率由 FFT 中使用的点数决定，该点数由 nperseg 参数控制。要提高分辨率，您需要增加每次 FFT 计算的输入点数。例如，将点数从默认的 256 增加到分辨率的两倍(即 512 点)，您将调用 scipy.signal.spectrogram像这样:

f, t, Sxx = signal.spectrogram(x, fs, nperseg=512)

请注意，您还可以使用:

f, t, Sxx = signal.spectrogram(x, fs, nfft=512)

在 FFT 中使用更多的点，但不是每段更多的输入点(即每段零填充)。这基本上会产生一个频谱图，其中插入了额外的频率点。它不会增加分辨率(即频率非常相似的两个音调不会更容易区分)，但额外的点会使结果看起来更平滑。