信号处理基础

Abstract	WebRTC Signal Process
Authors	Walter Fan
Status	WIP
Updated	2024-08-21

信号 

信号代表一个随时间变化的量。这个定义很抽象，我们用声音信号来作为一个更具体的例子。声音是空气压力的变化产生的，声音信号则代表着空气压力随时间的变化。

信号的分类 

按其表示方式可分为模拟信号和数字信号
按其连续性可分为连续信号和离散信号
按其随机性可分为确定信号和随机信号

其中确定信号按其周期性还可分为周期性信号和非周期性信号
随机信号按是否平稳可分为平稳随机信号和非平稳随机信号

以语音信号为例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.io

from os.path import dirname, join as pjoin
from scipy.io import wavfile
from scipy import signal


wav_fname = "../../material/StarWars3.wav"
sample_rate, samples = wavfile.read(wav_fname)

length = samples.shape[0] / sample_rate

print(f"length = {length}s, sample_rate={sample_rate}")
if len(samples.shape) > 1:
    print(f"number of channels = {samples.shape[1]}")

fig, axs = plt.subplots(2)
fig.suptitle('Wave file analysiis')

time = np.linspace(0., length, samples.shape[0])
axs[0].plot(time, samples[:], label="1st channel")
axs[0].legend()
axs[0].set(xlabel='Time [s]', ylabel='Amplitude')


frequencies, times, Zxx = signal.stft(samples, fs=sample_rate,  nperseg=1000)

cmap = plt.get_cmap('viridis')
axs[1].pcolormesh(times, frequencies, np.abs(Zxx), cmap=cmap)
axs[1].set(xlabel='Time [sec]', ylabel='Frequency [Hz]')

plt.show()