text: 音樂訊號時頻分析為時頻分析應用之一。音樂聲音可以比人聲更加複雜，佔用更寬的頻帶，音樂訊號為隨時間變化的訊號，只使用單純的傅立葉變換無法清楚分析，所以利用時間-頻率分析做更有效的分析工具。時頻分析為傳統傅立葉變換延伸版。短時距傅立葉變換、加伯轉換與維格納分佈最被廣泛使用之時頻分析方法，對於分析音樂訊號也相當管用。音樂訊號相關基礎知識.音樂為在一個時間週期內具有穩定頻率的聲音，音樂可以透過幾種方法來產生，例如，鋼琴的聲音由撞擊琴絃產生的，小提琴的聲音由彎曲琴絃產生的。所有音樂的聲音都有其基頻與色彩，基本頻率是諧波系列的最低頻率，在一個週期訊號，基頻為週期長度的倒數，而泛音的頻率是基頻的整數倍。在音樂理論裡，音準代表對聲音感知的基頻，然而實際的基頻可能因感知基頻的不同而不同。短時距傅立葉變換.連續型短時距傅立葉變換.短時距傅立葉變換為時頻分析之基本型別，如果有一個連續的訊號"x"("t")，我們可以從下方等式計算短時距傅立葉變換formula_1"w"("t") 為一窗函式，當 "w"("t")為方波時, 此轉換被稱為離散之方波短時距傅立葉變換。當 "w"("t") 為高斯函式時, 此轉換被稱為加伯轉換。離散型短時距傅立葉變換.一般的音樂訊號通常為不連續訊號，所以無法使用公式去計算離散之方波短時距傅立葉變換，將原本型式改為formula_2令formula_3, formula_4, formula_5，formula_6.短時距傅立葉變換有些限制如下formula_11頻譜圖.雖然頻譜圖非常有用，但仍然有一個缺點，頻率刻度為線性，但是音階頻率的變動為對數成長。維格納分佈.維格納分佈亦可用來分析音樂訊號，其優點為高畫質晰度，但是需要高度計算，並具有交叉項的問題，所以它更適合於在同一時間內，並且不超過一個頻率的狀況下分析訊號。formula_12"x"("t")為其原訊號。
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metadata.title: 音樂訊號之時頻分析
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