短时傅里叶变换（STFT）和MATLAB实现Hristo zhivomirov

资 源 简 介

短时傅里叶变换（STFT）和MATLAB实现Hristo zhivomirov

详 情 说 明

短时傅里叶变换（STFT）是一种用于分析非平稳信号时频特性的重要工具。与传统的傅里叶变换不同，STFT通过将信号分割成短时段并分别进行傅里叶变换，能够同时展现信号在时间和频率上的变化特征。

在MATLAB中实现STFT通常涉及几个关键步骤。首先需要选择合适的窗函数，常用的有汉明窗、汉宁窗等，这些窗函数能够减少频谱泄漏。然后确定窗口长度和重叠比例，这两个参数直接影响时频分析的分辨率。窗口越长频率分辨率越高但时间分辨率越低，反之亦然。

MATLAB的信号处理工具箱提供了spectrogram函数可以直接计算STFT，用户只需输入信号、窗函数和参数即可获得时频谱图。对于需要自定义实现的情况，可以使用fft函数配合滑动窗口技术来构建STFT。实现时要注意处理边界效应和保证足够的频率分辨率。

STFT广泛应用于语音分析、振动信号处理和医学信号处理等领域，是理解和处理时变信号的基础工具。