スペクトログラムの視覚化を改善するための効率的な適応型ウィンドウサイズ選択方法

短時間のフーリエ変換（STFT）は、時間変化する信号の時間周波数分析のための重要な手法です。その背後にある基本的なアプローチには、固定解像度で適切なウィンドウ関数を掛けた信号に高速フーリエ変換（FFT）を適用することが含まれます。入力信号に関する背景情報がわかっていない場合、適切なウィンドウサイズの選択は困難です。この論文では、スペクトルセンシング技術を使用して狭いバンドシグナルのウィンドウサイズを適応的に調整する新しい経験的モデルが提案されています。固定された時間周波数解像度が望ましくないワイドバンド信号の場合、アプローチは定数Q変換（CQT）に適応します。STFTとは異なり、CQTはさまざまな時間周波数解像度を提供します。これにより、低周波数でのスペクトル分解能が高く、高周波数での時間分解能が高くなります。この論文では、STFTとCQTの両方の間にシンプルだが効果的なスイッチングフレームワークが提供されています。提案された方法は、ユーザー定義のパラメーターに従ってフィルターバンクの動的構築も可能にします。これは、フィルターバンクでの冗長エントリを減らすのに役立ちます。提案された方法から得られた結果は、スペクトログラムの視覚化を改善するだけでなく、計算コストを削減し、適切なウィンドウ長の選択の87.71％を達成します。

Short Time Fourier Transform (STFT) is an important technique for the time-frequency analysis of a time varying signal. The basic approach behind it involves the application of a Fast Fourier Transform (FFT) to a signal multiplied with an appropriate window function with fixed resolution. The selection of an appropriate window size is difficult when no background information about the input signal is known. In this paper, a novel empirical model is proposed that adaptively adjusts the window size for a narrow band-signal using spectrum sensing technique. For wide-band signals, where a fixed time-frequency resolution is undesirable, the approach adapts the constant Q transform (CQT). Unlike the STFT, the CQT provides a varying time-frequency resolution. This results in a high spectral resolution at low frequencies and high temporal resolution at high frequencies. In this paper, a simple but effective switching framework is provided between both STFT and CQT. The proposed method also allows for the dynamic construction of a filter bank according to user-defined parameters. This helps in reducing redundant entries in the filter bank. Results obtained from the proposed method not only improve the spectrogram visualization but also reduce the computation cost and achieves 87.71% of the appropriate window length selection.