我有一个信号的频谱图和频谱(如果我没记错的话,它是信号的傅立叶变换),如下所示:

我知道频谱图绘制了频率(y 轴)与时间(x 轴)的关系,并且颜色代表幅度。我也将频谱理解为幅度与频率的关系图。但我不太确定如何从另一个生成一个图表。由于频谱上没有时间轴,因此推测不可能从频谱创建频谱图。从频谱图中得出频谱似乎是合理的,但我不太确定如何删除时间参数。
对此的任何帮助将不胜感激。
我有一个信号的频谱图和频谱(如果我没记错的话,它是信号的傅立叶变换),如下所示:

我知道频谱图绘制了频率(y 轴)与时间(x 轴)的关系,并且颜色代表幅度。我也将频谱理解为幅度与频率的关系图。但我不太确定如何从另一个生成一个图表。由于频谱上没有时间轴,因此推测不可能从频谱创建频谱图。从频谱图中得出频谱似乎是合理的,但我不太确定如何删除时间参数。
对此的任何帮助将不胜感激。
着色时产生频谱图的一个垂直切片的数据是频谱。如果您有颜色映射功能,并且它是可逆的,您可以从光谱图中的一个垂直列中获取颜色数组,并尝试生成该时间点的原始光谱。但是反演过程可能是有损的,因为量化的颜色通常比频谱幅度少。
由于频谱只是频谱图的一个垂直切片,因此仅从一个频谱产生的频谱图将只有大约 1 个像素宽,因此不是很有用。但是可以使用一系列均匀间隔时间增量的光谱来产生更宽的光谱图。
另请注意,由于时间-频率分辨率的权衡,用于每个 FFT/DFT 频谱阵列的时间数据宽度在频谱和频谱图分析演示文稿之间可能不同。
如果您知道生成频谱图(时频图像)的参数,并且您拥有短时傅里叶变换 (STFT) 的幅度+相位信息,则可以重构时域信号,然后计算其 DFT。
如果你们都拥有 STFT 的幅度平方(即频谱图),那么反演是不适定的。一种选择是在其中构建“假”相位值。另见 Griffin 和 Lim (1984) 关于 STFT 反演的论文。
同样,如果您没有任何相位信息,从幅度频谱(DFT 的幅度)到时域是不适定的。如果你确实有相位信息,那么你可以得到时域信号,然后计算它的频谱图。