我有音频信号，我用 Matlab 读取该信号，并使用 pwelch 获取其 PSD，这是我正在使用的代码
[x,Fs] = audioread('audioFile.wav');
x= x(:,1) % mono
[xPSD,f] = pwelch(x,hamming(512),16,1024,Fs);
plot(f,xPSD);
自从FS=96000我只对低于 5 khz 的频率感兴趣，我想仅计算该区域的 PSD，并且还能够调整 PSD 的分辨率！知道如何做到这一点！
计算 PSD 时pwelch，光谱分辨率、平均值数量和所需数据量之间始终存在权衡。我首选的使用方式是：
[psd_x, freq] = pwelch(x, hann(nfft), nfft/2, nfft, fsample);
与您的代码有一些差异：
我更喜欢使用hann http://www.mathworks.com/help/signal/ref/hann.html窗，因为我对汉明窗有不好的经验，如果你的信号包含例如大的直流分量，它们就不是很好。看这个比较 http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function#Comparison_of_windows，这表明滚降hann好得多，唯一的代价是第一旁瓣稍高。
我使用重叠 50% 的窗口（通过使用noverlap = nfft/2），这样您就可以“充分利用您的数据”。在您的情况下，窗口之间只有 16/512 = 3% 的重叠，并且由于窗口函数在其边缘接近于零，因此边缘处的数据点的贡献不如窗口中间的点那么多。对于半重叠的窗口，这种影响要小得多。使重叠大于 50% 是没有用的，您将获得更多平均值，但由于您将多次使用相同的点，因此这不会添加任何额外信息。只要坚持50%就可以了。
我通常使 fft 的长度（pwelch 的第四个参数）与窗口长度相同。您希望这种不同的唯一情况是当您使用零填充 https://dsp.stackexchange.com/q/741，其用途有限。
有一些简单的公式，您在使用时应该记住它们pwelch以及类似的功能：
光谱分辨率仅由窗口长度给出：df = 1 / t_window
单个窗口的长度为t_window = nfft / f_sample.
对于半重叠窗口，所需数据总量为t_total = t_window * (n_average + 1) / 2
对于单侧光谱，PSD 的光谱箱数为nfft / 2.
Nyquist http://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist_rate: f_max = f_sample / 2
为了获得相当平滑的频谱，我通常会使用 20 个平均值。结合上述方程并填写所需的光谱分辨率，即可得出所需数据的总长度。或者相反，如果您只有有限数量的可用数据，您可以计算可以获得的频率分辨率。
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