如何规范化频率数组

Question

我有两个音频文件，它们源自一个文件，我将其分为"信号"文件和"噪声"文件 - 背景。我需要知道该录音的主频率、分布模式或频率，以便能够比较不同动物发出的不同声音。

我对每个文件执行了一个fft，然后从信号中扣除了背景噪声。

我不在乎在20kHz和100 kHz以上会发生什么，对我来说它们是要丢弃的噪声。

振幅是我无法控制的东西，所以每个录音都必须归一化。

标准化这些数据并使不同记录之间的比较在统计上可行的最佳方法是什么？

function bindel=binset(raw_data_val,signal,noise)
%in case all the recording is only noise
if isempty(signal)
bindel=nan;
return
end
%frequancy of sampling
%Fs= 250000;
%extract the signal parts and noise parts
%"signal" is an index array of all the elemnts of the 
%"raw data" array that contain a signal
signal_data=raw_data_val(signal);
noise_data=raw_data_val(noise);
%determine the size of the signal array
L= size(signal_data,1);
NFFT = 2^nextpow2(L(1,1));

Y1 = fft(signal_data,NFFT)/L(1,1);
del1=smooth(2*abs(Y1(1:NFFT/2+1)));
Y2 = fft(noise_data,NFFT)/L(1,1);
del2=smooth(2*abs(Y2(1:NFFT/2+1)));
del=del1-del2;
%combine the data into 125 bindels
binsum=size(del)/125;
bindel=zeros(1,125);
for j=1:125,
bindel(j)= sum(del((j-1)*floor(binsum(1,1))+1:j*floor(binsum(1,1))));
end
%%%deleting low freuqencies- testing filter set to change
%%%everything bellow 20 khz to zero
%%%normalizing between 1 to 0
bindel(1:20)=0;
bindel(100:end)=0;
norm_bin=(bindel - min(bindel)) / ( max(bindel) - min(bindel) );

bindel=norm_bin;
end

Answer 1

我认为没有最好的方法来规范频谱数据(取决于您试图回答的问题(，但鉴于您不关心绝对振幅，而是主要频率的分布，我会依靠密度并通过频谱的总和进行归一化：

norm_bin = bindel / sum(bindel)

我假设您的 NFFT 对于您比较的所有录音都是相同的，如果不是这种情况，请考虑 NFFT：

norm_bin = bindel / mean(bindel)