在本科信号系统课程中学习过傅里叶变换，可将信号时域波形转化为频域。为什么要进行域转换呢？因为大部分信号在传输过程中可能会受到外界因素的干扰（可以理解为"**噪声**"），这种干扰在时域上表现得不太明显，因此可以通过傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱）。 **傅立叶原理**表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。

提出一种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法．该算法对语音信号的线性预测残差信号做倒谱变 换，将其作为基音检测特征．并综合残差倒谱峰、短时能量和短时过零率三种特征，构造一个清浊音判决函数，简化 清浊音判决过程，提高判决精度．在基音周期检测过程中，根据基音连续原则，提出峰值重定位方法，有效降低基音 倍频和半频的错误率．对比实验表明，本文算法的性能不仅较之传统的倒谱方法有明显改善，同时也优于目前效果 较好的YIN算法和多尺度小波算法．

matlab倒错代码MIMO倒谱 论文 A MIMO 倒谱随附的数值插图代码。 概括 此存储库中的代码代表了 Matlab 中用于模拟手稿“A Multiple-Input Multiple-Output Cepstrum”中的最小工作示例，其预印本可以在 Oliver Lauwers、Oscar Mauricio Agudelo 和 Bart De Moor 上找到，它涉及将功率倒谱的概念扩展到 MIMO 情况的问题。 本手稿已发送至 IEEE 控制系统信函（与 2017 年 IEEE 决策与控制会议有关联），以供考虑发表。 有两个数值示例： 一个数值说明，由一个完全已知的合成模型组成，可以在计算上和理论上进行处理。 非等温连续搅拌釜React器遭受线性结垢的案例研究。 添加了生成数据的原始 simulink 图，但只能在 Matlab 2017b 或更新版本上运行。 论文中使用的数据添加为 .mat 文件，可以由早期版本的 Matlab 处理。 请记住，此代码并不意味着可以作为一个完整的软件包，而只是作为前面提到的手稿随附的插图。 参考 使用此代码或讨论扩展倒谱距离测量的结果时，请

结合人类听觉系统，提出了一种基于倒谱变换的自适应音频水印算法，充分利用复倒谱变换的性质，将原始音频信号分成若干帧，每帧实施复倒谱变换后，在对应位置按照一定的方法嵌入水印信号。水印的提取不需要原始音频信号，是一种盲水印算法。实验结果表明，嵌入后的水印不仅具有很好的不可感知性，而且对添加噪声、重新采样、低通滤波和重新量化等攻击也具有很好的鲁棒性。

本文实例为大家分享了梅尔倒谱系数实现代码，供大家参考，具体内容如下 @author: zoutai @file: mymfcc.py @time: 2018/03/26 @description: from matplotlib.colors import BoundaryNorm import librosa import librosa.display import numpy import scipy.io.wavfile from scipy.fftpack import dct import matplotlib.pyplot as plt import numpy

用Matlab求语音序列的倒谱

齿轮箱升降速过程中的振动信号包含有重要的参考信息，研究该过程中的振动信号，有助于识别齿轮箱的故障。将常规的倒谱分析技术与阶次分析相结合，提出了阶次倒谱的齿轮箱故障诊断方法。首先利用重采样技术，将时域非平稳信号转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行倒阶次谱分析，就可提取齿轮的故障特征。实验分析结果表明该方法能有效地识别齿轮的故障类型。图8，表1，参8。

对语音信号尽心分帧处理，然后选取其中一帧进行倒谱的计算，过程中是利用自己写的函数而非调用matlab中的函数。

MFCC英文文献，欢迎大家阅读，谢谢！好东西大家分享！梅尔倒谱频率模拟人耳听觉，详细步骤，外国人写的。

能实现梅尔倒谱函数，得到梅尔倒谱参数的提取