我正在从事一个研究项目，我们希望将卷积神经网络应用于信号的图像表示。但是，似乎如果我使用频谱图，我最终会丢失相位信息。结果，我的问题是：
是否存在信号到频谱图的等效变换，其中相位信息是结果图像的一部分？
非常感谢，祝你有美好的一天，马克西姆
来自https://en.wikipedia.org/wiki/Spectrogram：
限制和再合成
从上面的公式可以看出，频谱图似乎不包含有关它所代表的信号的确切甚至近似相位的信息。出于这个原因，不可能逆转该过程并从频谱图中生成原始信号的副本。
是否存在信号到频谱图的等效变换，其中相位信息是结果图像的一部分？
信息处理
fft
阶段
频谱图
神经网络
2022-02-05 12:55:45
2个回答
我想到了一个自制的解决方案，但我不知道它是否适合你。无论如何，我会写下来，因为它可能会有所帮助。
在 MATLAB 中，您可以执行以下操作：
[s,f,t] = spectrogram(x,window,noverlap,f,fs);
因此s将存储复数值。然后你可以找到它们的大小和角度
A = abs(s);
phi = angle(s);
然后你可以用imagesc. 对于幅度：
imagesc(time_vector,freq_vector,20*log10(A));
其中前两个输入是您可以定义以设置轴的向量。同样，对于阶段：
imagesc(time_vector,phase_vector,phi);
如果您创建体积（未展平的 3D）图像，您可以使用 3 维中的 2 层来表示幅度和相位，或复杂频谱图输出的实部和虚部。
在 2D 颜色光谱图中，您可以尝试使用正交颜色映射，例如，在 RGB 空间中，红色 + 绿色表示幅度，蓝色（或 delta blue）表示相位，或类似的实部和虚部，或使用 YUV 或 HSL颜色空间等
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