matlab代码实现stft

资 源 简 介

matlab代码实现stft

详 情 说 明

短时傅立叶变换（STFT）是一种经典的时频分析方法，它通过将信号分段进行傅立叶变换来观察信号的频率随时间的变化。在MATLAB中实现STFT可以借助内置函数或手动编写算法，结合Gabor变换的思想实现更灵活的时频分析。

STFT的核心思路 STFT的基本原理是将信号分割成短时重叠的窗口，每个窗口内的信号进行傅立叶变换。窗口的宽度决定了时域和频域的分辨率——宽窗口频域分辨率高但时域分辨率低，窄窗口则相反。常用的窗口函数包括汉明窗（Hamming）、汉宁窗（Hanning）等。

MATLAB实现要点 信号分段：通过滑动窗口截取信号片段，通常需设置重叠率（如50%）以减少频谱泄露。 加窗处理：对每个片段应用窗函数，抑制截断导致的边缘效应。 傅立叶变换：对加窗后的信号段执行FFT（快速傅立叶变换），得到局部频谱。 结果组合：将所有片段的频谱按时间顺序排列，形成时频矩阵（频谱图）。

Gabor变换的关联 Gabor变换是STFT的特殊形式，使用高斯窗函数，其优势在于时频域的最优分辨率平衡。MATLAB中可通过自定义高斯窗或调整STFT参数模拟Gabor变换的效果。

扩展应用 STFT结果可进一步用于语音识别、故障检测等场景。通过调整窗口长度和重叠率，用户可针对不同信号特性优化分析效果。MATLAB还提供`spectrogram`函数直接生成STFT频谱图，适合快速验证。