Поиск выдающихся частот от FFT

Question

Я пытаюсь найти выдающиеся пики в звуковом сигнале (запись фортепиано) с использованием STFT. Это то, что я сделал до сих пор. 1. Получите огибающую сигнала временной области 2. Определите пики в огибаемом сигнале и используйте их в качестве заметок. 3. выполнить БПФ для выборок между каждыми двумя последовательными последовательностями.

Теперь, когда у меня есть БПФ, я хочу найти пики, соответствующие воспроизводимым нотам ... когда я пытаюсь использовать функцию findpeaks в некоторых точках, она говорит о своей пустой матрице.

clear all; 
clear max; 
clc; 

[song,FS] = wavread('C major.wav'); 
sound(song,FS); 

P = 20000; 
N=length(song);      % length of song 
t=0:1/FS:(N-1)/FS;     % define time period 


song = sum(song,2);       
song=abs(song); 
%windowing = hamming(32768); %Windowing function 

% Plot time domain signal 
figure(1); 
      subplot(2,1,1) 
      plot(t,3*song) 
      title('Wave File') 
      ylabel('Amplitude') 
      xlabel('Length (in seconds)') 
      %ylim([-1.1 1.1]) 
      xlim([0 N/FS]) 

%----------------------Finding the envelope of the signal-----------------% 
% Gaussian Filter 
x = linspace(-1, 1, P);      % create a vector of P values between -1 and 1 inclusive 
sigma = 0.335;        % standard deviation used in Gaussian formula 
myFilter = -x .* exp(-(x.^2)/(2*sigma.^2)); % compute first derivative, but leave constants out 
myFilter = myFilter/sum(abs(myFilter)); % normalize 

% Plot Gaussian Filter 
     subplot(2,1,2)  
     plot(myFilter) 
     title('Edge Detection Filter') 

% fft convolution 
myFilter = myFilter(:);       % create a column vector 
song(length(song)+length(myFilter)-1) = 0;  %zero pad song 
myFilter(length(song)) = 0;      %zero pad myFilter 
edges =ifft(fft(song).*fft(myFilter)); 

tedges=edges(P:N+P-1);      % shift by P/2 so peaks line up w/ edges 
tedges=tedges/max(abs(tedges));     % normalize 

%---------------------------Onset Detection-------------------------------% 
% Finding peaks 
maxtab = []; 
mintab = []; 
x = (1:length(tedges)); 
min1 = Inf; 
max1 = -Inf; 
min_pos = NaN; 
max_pos = NaN; 

lookformax = 1; 
for i=1:length(tedges) 

    peak = tedges(i:i); 
    if peak > max1, 
     max1 = peak; 
     max_pos = x(i); 
    end 
    if peak < min1, 
     min1 = peak; 
     min_pos = x(i); 
    end 

    if lookformax 
    if peak < max1-0.01 
     maxtab = [maxtab ; max_pos max1]; 
     min1 = peak; 
     min_pos = x(i); 
     lookformax = 0; 
    end 
    else 
    if peak > min1+0.05 
     mintab = [mintab ; min_pos min1]; 
     max1 = peak; 
     max_pos = x(i); 
     lookformax = 1; 
    end 
    end 
end 
% % Plot song filtered with edge detector   
     figure(2) 
     plot(1/FS:1/FS:N/FS,tedges) 
     title('Song Filtered With Edge Detector 1') 
     xlabel('Time (s)') 
     ylabel('Amplitude') 
     ylim([-1 1.1]) 
     xlim([0 N/FS]) 

     hold on; 

     plot(maxtab(:,1)/FS, maxtab(:,2), 'ro') 
     plot(mintab(:,1)/FS, mintab(:,2), 'ko') 

max_col = maxtab(:,1); 
peaks_det = max_col/FS; 
No_of_peaks = length(peaks_det); 

song = detrend(song); 
%---------------------------Performing FFT--------------------------------% 
for i = 2:No_of_peaks 

    song_seg = song(max_col(i-1):max_col(i)-1); 
%  song_seg = song(max_col(6):max_col(7)-1); 
    L = length(song_seg);  
    NFFT = 2^nextpow2(L); % Next power of 2 from length of y 

    seg_fft = fft(song_seg,NFFT);%/L; 

    N=5;Fst1=50;Fp1=60; Fp2=1040; Fst2=1050; 

%  d = fdesign.bandpass('N,Fst1,Fp1,Fp2,Fst2'); 
%  h = design(d); 
%  seg_fft = filter(h, seg_fft); 

%  seg_fft(1) = 0; 
%  
    f = FS/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); 
    seg_fft2 = 2*abs(seg_fft(1:NFFT/2+1)); 
    L5 = length(song_seg); 

    figure(1+i) 
    plot(f,seg_fft2) 
    title('Frequency spectrum of signal') 
    xlabel('Frequency (Hz)') 
    %xlim([0 2500]) 
    ylabel('|Y(f)|') 
    ylim([0 300]) 

    %[B, IX] = sort(seg_fft2) 

    %[points loc] = findpeaks(seg_fft); 

    %STFT_out(:,i) = seg_fft2; 

    %P=max(seg_fft2) 
    [points, loc] = findpeaks(seg_fft2,'THRESHOLD',20) 
end 

Answer 1

Если посмотреть на documentation для findpeaks, значение порога:

Укажите разницу высоты порога между пиком и его соседних значений в качестве положительного вещественного числа. findpeaks возвращает только пиков, которые превышают своих соседей, по крайней мере, на величину 'THRESHOLD'.

Таким образом, в линии

[points, loc] = findpeaks(seg_fft2,'THRESHOLD',20) 

значение 20, вероятно, слишком велико. Алгоритм не выбирает никаких максимумов, так как условие максимума максимума должно лежать \ delta (y) = 20 над его соседними точками, заставляя его отклонять все возможные максимумы.

Вместо этого вы можете указать MINPEAKHEIGHT.