Java 绘制短时傅里叶时频图

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mob649e8158ed1f 2024-10-14 03:44:51 ©著作权

文章标签 傅里叶变换 java Java 文章分类 Java 后端开发

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用Java绘制短时傅里叶时频图

短时傅里叶变换（STFT）是信号处理中的一个重要工具，广泛应用于音频分析、图像处理和许多其他领域。STFT可以帮助我们分析信号在时间和频率上的变化，从而为各种应用提供了丰富的信息。

短时傅里叶变换的基本原理

短时傅里叶变换的主要思想是将信号分为多个短时间段，分别计算每个段的傅里叶变换。这样，我们就可以得到一个时频图，显示出信号的频率成分如何随时间变化。

实现步骤

下面是一个使用Java绘制短时傅里叶时频图的简单流程：

flowchart TD
    A[开始] --> B[读取音频信号]
    B --> C[设置窗函数和窗长]
    C --> D[进行短时傅里叶变换]
    D --> E[生成时频图]
    E --> F[显示时频图]
    F --> G[结束]

代码示例

以下是一个简单的Java代码示例，演示如何读取音频文件并绘制时频图：

import javax.sound.sampled.*;
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;

public class STFTExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 读取音频文件
        File audioFile = new File("example.wav");
        AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(audioFile);
        AudioFormat format = audioInputStream.getFormat();
        byte[] audioBytes = new byte[(int) audioInputStream.getFrameLength() * format.getFrameSize()];
        audioInputStream.read(audioBytes);

        // 设置窗函数和窗长
        int frameSize = 1024;
        double[] window = new double[frameSize];
        for (int i = 0; i < frameSize; i++) {
            window[i] = 0.5 * (1 - Math.cos((2 * Math.PI * i) / (frameSize - 1))); // 汉宁窗
        }

        // 进行短时傅里叶变换
        // 这里我们只为演示简单处理，真正的STFT应使用复杂的FFT算法
        BufferedImage spectrogram = new BufferedImage(800, 400, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        Graphics g = spectrogram.getGraphics();
        for (int i = 0; i < audioBytes.length - frameSize; i += frameSize / 4) {
            // 进行窗函数处理
            double[] segment = new double[frameSize];
            for (int j = 0; j < frameSize; j++) {
                segment[j] = audioBytes[i + j] * window[j];
            }

            // 计算每个段的FFT（这里只是演示，实际应调用FFT实现）
            // 为简化，这里用随机数代替FFT结果
            int freqMagnitude = (int) (Math.random() * 400);
            g.setColor(new Color(freqMagnitude, freqMagnitude, freqMagnitude));
            g.fillRect(i / 100, 400 - freqMagnitude, 1, freqMagnitude);
        }

        // 显示时频图
        JFrame frame = new JFrame("Short-Time Fourier Transform");
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.getContentPane().add(new JLabel(new ImageIcon(spectrogram)));
        frame.pack();
        frame.setVisible(true);
    }
}