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Accelerated Spectrogram Assembly and Processing
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AI
DOI：10.1109/lsp.2026.3740634.png)
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摘要
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本文提出了一种加速频谱图组装与处理（ASAP）方法，用于从时间序列数据递归合成的谱表示中实现低延迟的频谱图组装。在采集过程中，对固定长度的基块计算$N$点离散傅里叶变换（DFT），并对更大尺度的双倍对齐超块递归合成变换并存储。与需要为每个分析帧重新计算DFT的传统短时傅里叶变换（STFT）方法不同，ASAP通过重用存储的块变换来组装频谱图列。相位偏移的存储块变换可表示概念上的时域区间，而无需显式构造。分段位置和持续时间可在分析时在基块网格的配置范围内选择。帧变换采用矩形窗或对称且分段端点为零的五点余弦级数自适应窗推导。仅保留预选输出频带及窗函数所需的附加频率点。在稀疏频带验证中，与直接双精度参考相比，最差峰值缩放误差为$9.84\times 10^{-6}$，增量处理每列的速度比直接加窗后进行完整$N$点快速傅里叶变换（FFT）快323～384倍。
Keyword:
Spectrogram assembly
short-time Fourier transform (STFT)
time-frequency analysis
dyadic block hierarchy
low-latency signal processing
