MATLAB: los alias de FFT se producen antes de lo esperado

Estoy usando Matlab para analizar el espectro de frecuencia de un archivo wav de muestra. En el gráfico de frecuencia, veo que se producen alias, sin embargo, aparecen antes de lo que esperaba.

Aquí está el gráfico de frecuencia:

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Solo usando algunos cálculos rápidos, el punto medio de reflexión parece estar centrado alrededor de 3200 Hz. Esto implicaría para mí que la frecuencia de muestreo de este archivo wav debe haber sido de alrededor de 6400 Hz, sin embargo, cuando cargo el archivo wav en audacity, me dicen que la frecuencia de muestreo fue de 11 025 Hz.

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Me inclino a creer que esto es correcto y que la frecuencia de muestreo es de 11 kHz porque cuando verifico las propiedades del archivo .wav, me dice que la frecuencia de bits es de 176k, lo que correspondería a muestras de 16 bits a una frecuencia de 11k.

Entonces, ¿qué podría explicar esto? ¿Es probable que la metainformación del archivo .wav sea incorrecta? ¿O podría haber otra explicación?

¿Está seguro de que su eje x no es solo el número de contenedor? ¿Qué hizo para decirle a Matlab la frecuencia de muestreo o el período? ¿Cómo generaste los valores del eje x para la gráfica?
Puede comparar un diagrama de dominio de frecuencia en audacia. Pero cada vez que obtenga un factor de error de frecuencia/tiempo de 2 en el audio, asegúrese de verificar si hay una mala interpretación mono/estéreo (o tal vez también un error de longitud de palabra). Incluso alimentar datos reales a algo que espera una entrada compleja intercalada lo haría. También tenga cuidado con un convertidor de frecuencia de muestreo que se cuela en algún lugar sin darse cuenta.

Respuestas (1)

Si realiza una FFT en MATLAB, obtiene una salida de valor complejo (bin) para cada muestra de entrada. Si luego toma la magnitud de este vector complejo, asumiendo que su entrada original tenía un valor real, verá que la mitad de las magnitudes se reflejarán. Sin embargo, la cantidad de contenedores no tiene nada que ver con la frecuencia de muestreo de la forma de onda original, solo con la cantidad de muestras en la entrada. Tenga en cuenta que esto es simplemente una función de cómo se define la DFT. Parece que su forma de onda original era de aproximadamente 6400 muestras, por lo que probablemente sea lo que está viendo en el primer gráfico (los 6400 intervalos de frecuencia debido al cálculo de una FFT de 6400 muestras).

Si desea ver la FFT en unidades de frecuencia (y no en el número de contenedor), debe volver a escalar el eje horizontal según la frecuencia de muestreo. Es decir, la frecuencia de bin n es: F norte = norte F s L dónde F s es la frecuencia de muestreo y L es la longitud de la forma de onda.

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