Forum: Digitale Signalverarbeitung / DSP / Machine Learning FFT-Amplitude bei unterschiedlichen Frequenzen-Matlab


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von Mm N. (nopster)


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Hallo allerseits,

Ich habe ein Audiosignal mit einem Ton, welcher mit einem 
Sinus-Tongenerator erzuegt wurde, dessen Frequenz ich bestimmen will. 
Hinzu kommt, dass auf dem Audiosignal Störsignale in Form von einer 
sprechenden Person auftreten, aber der Ton wird durchgehend gespielt.
Bevor ich mein Audiosignal mit einem FFT analysiere lege ich eine 
Fenstefunktion drüber um die Enden zuglätten und Sprünge zu vermeiden.

Durch die FFT bekomme ich die Frequenz heraus. Doch verstehe ich nicht 
warum ausgerechnet bei dieser Frequenz der Betrag des FFTs am höchsten 
ist,obwohl eine Person in diesem Audiosignal immerwieder spricht.Hängt 
der Betrag mit dem Fakt zusammen das der Ton durchgehend gespielt wurde 
oder mit der Lautstärke, denn die sprechende Person ist zwichenzeitlich 
lauter als der Ton.

Ich will es nur verstehen, denn für mich hat das alles den Vorteil, dass 
ich schnell durch filtern nach dem höchsten Betragswert meine Frequenz 
finde.

: Verschoben durch Moderator
von Andre R. (ltisystem)


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Moin,

look at this: 
https://www.gomatlab.de/einheit-der-amplitude-im-frequenzspektrum-t29162.html

und spiel doch einfach mal mit MATLAB ein wenig rum. Erzeuge dir ein 
paar Sinussignale und mach eine FFT davon. Variiere Frequenz und 
Amplitude der Signale, mische Signale und schau was raus kommt.

von Possetitjel (Gast)


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Mm N. schrieb:

> Doch verstehe ich nicht warum ausgerechnet bei dieser
> Frequenz der Betrag des FFTs am höchsten ist,obwohl
> eine Person in diesem Audiosignal immerwieder spricht.
> Hängt der Betrag mit dem Fakt zusammen das der Ton
> durchgehend gespielt wurde oder mit der Lautstärke,
> denn die sprechende Person ist zwichenzeitlich lauter
> als der Ton.

Nicht "oder", sondern "und" :)

Stell' Dir das einfach über die Energie (=Integral der
Leistung über die Zeit) vor: Der Ton hat die ganze Zeit
ziemlich konstante Frequenz, also summiert sich die
gesamte Energie in einer (scharfen == sehr schmalen)
Spektrallinie auf.

Das Sprachsignal hat eine beträchtliche spektrale Breite;
dessen Energie verteilt sich also, wie man auch im Spektrum
sieht, über viele Spektrallinien, deswegen kann die einzelne
Linie nicht so hoch werden.
Trotzdem könnte das Sprachsignal eine höhere Gesamtenergie
haben als der Ton; das müsste man nachrechnen.

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