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 ___________________________________________________________________ Reconoced or de Patrones Sonoros – Junio 2004 21 3.2. El espectrograma El espectrograma es una representación visual de las variaciones de la frecuencia en el eje vertical, y de la intensidad mediante los niveles de colores o grises d el sonido que se está representando a lo largo del tiempo que se representa en el eje horizontal. Para la obtención del espectrograma se aplica una transformada de Fourier inicialmente a la señal. Dependiendo del tamaño de la ventana que utilizamos para el análisis de Fourier tendremos diferentes niveles de resolución del espectrograma. Si se aplica una ventana muy grande obtendremos un espectrograma muy detallado pero a costa de incrementar el tiempo de calculo necesario para esta operación. Para el caso de una ventana demasiado pequeña el efecto es el inverso y no seremos capaces de distinguir los diferentes armónicos si están muy juntos en el espectrograma . El espectrograma sirve para analizar la sonoridad, la duración, la estructura de los formantes (timbre), la intensidad, las pausas, y el ritmo. A continuación mostramos dos ejemplos de espectrogramas obtenidos por la herramienta Matlab para las señales de Pactor y Haarp: El código para la señal de PACTOR sería: [data, Fs, bits] = wavread(‘pactor .wav’); nfft = min(256,length(data)) ; spectgram( data, nfft, Fs); Espectrogra ma de la señal de PACTOR:

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3.2. El espectrograma

El espectrograma es una representación visual de las variaciones de la frecuencia

en el eje vertical, y de la intensidad mediante los niveles de colores o grises del sonido

que se está representando a lo largo del tiempo que se representa en el eje horizontal.

Para la obtención del espectrograma se aplica una transformada de Fourier

inicialmente a la señal. Dependiendo del tamaño de la ventana que utilizamos para el

análisis de Fourier tendremos diferentes niveles de resolución del espectrograma. Si se

aplica una ventana muy grande obtendremos un espectrograma muy detallado pero a

costa de incrementar el tiempo de calculo necesario para esta operación. Para el caso de

una ventana demasiado pequeña el efecto es el inverso y no seremos capaces de

distinguir los diferentes armónicos si están muy juntos en el espectrograma.

El espectrograma sirve para analizar la sonoridad, la duración, la estructura de

los formantes (timbre), la intensidad, las pausas, y el ritmo.

A continuación mostramos dos ejemplos de espectrogramas obtenidos por la

herramienta Matlab para las señales de Pactor y Haarp:

El código para la señal de PACTOR sería:

[data, Fs, bits] = wavread(‘pactor.wav’);

nfft = min(256,length(data));

spectgram(data, nfft, Fs);

Espectrograma de la señal de PACTOR:

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Puede observarse que existen dos bandas fundamentales en esta señal,

aproximadamente sobre los 1500 y 1700 Hz tal y como se esperaba.

Espectrograma de la señal de HAARP:

En este espectrograma encontramos cuatro pulsos fundamentales, los cuales

están espaciados en el tiempo secuencialmente. Estos pulsos fundamentales

corresponden aproximadamente a las frecuencias de 1225, 1875, 2125, 2375 tal y como

esperábamos.

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Referencias Bibliográficas

http://www.terra.es/personal/m.v.ct/espectrg/espectrg.htm

 Robert Hagiwara, Ph.D. University of Washington, Department of Linguisticshttp://depts.washington.edu/phonlab/mystery/howto.htm 

http://www.visualizationsoftware.com/gram.html

http://www.hitsquad.com/smm/programs/SPECTROGRAM/ 

Manual de la toolbox de MATLAB Signal Processing Toolbox