对wav文件进行频谱分析

资 源 简 介

对wav文件进行频谱分析

详 情 说 明

频谱分析是音频信号处理中的重要技术，能够直观展示信号在不同频率上的能量分布。MATLAB作为一款强大的数值计算工具，提供了完整的音频处理和频谱分析函数库。

首先需要读取目标WAV文件，MATLAB内置的audioread函数可以直接加载音频数据，返回采样率和信号数据。需要注意的是，多声道音频会被自动分离为列向量存储。

对信号进行频谱分析的核心是快速傅里叶变换(FFT)。MATLAB中的fft函数可以高效实现这一转换。通常我们会先对时域信号加窗（如汉宁窗）来减小频谱泄漏，然后计算其FFT结果。得到的复数结果需要取模值并转换为分贝单位，才能正确反映各频率成分的强度。

绘制频谱图时，横轴频率范围由采样率决定，最高可显示频率为采样率的一半（奈奎斯特频率）。纵轴通常采用对数刻度来更好展示不同强度分量。MATLAB的plot函数可以绘制常规频谱图，而spectrogram函数则能生成时频谱图，同时展示频率随时间的变化情况。

实际分析中还需注意选择合适的FFT点数，点数太少会导致频率分辨率不足，点数过多则会增加计算量。通常建议取最接近信号长度的2的幂次方长度，在精度和效率之间取得平衡。