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的频率分辨率的选项。考虑到documentation提供的代码，如何实现这一点呢？

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

频谱分辨率由快速傅立叶变换中使用的点数确定，而快速傅立叶变换由nperseg参数控制。要提高分辨率，需要增加每次FFT计算的输入点数量。例如，将点数从默认值256增加到双倍分辨率(即512点)，您可以这样调用scipy.signal.spectrogram：

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，但不是每个段更多的输入点(即每个段的零填充)。这实际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)，但附加点将使结果看起来更平滑。