短时傅立叶变换的几种形式

资 源 简 介

短时傅立叶变换的几种形式

详 情 说 明

短时傅立叶变换（STFT）是一种常用的时频分析方法，它通过将信号分割成短时段并分别进行傅立叶变换，来观察信号的频率随时间的变化。STFT的核心思想是在时间轴上滑动一个窗函数，逐段计算频谱，从而揭示信号的时频特性。

### STFT的几种常见形式 固定窗长的STFT 这是最基本的STFT形式，使用固定长度的窗函数（如汉宁窗、汉明窗）对信号进行分段。适合处理信号频率变化较为均匀的情况。

可变窗长的STFT 针对信号的不同特性，动态调整窗函数长度。例如，高频部分使用短窗提高时间分辨率，低频部分使用长窗提高频率分辨率。

重叠分段STFT 通过设定重叠比例（如50%或75%），减少频谱泄露和边缘效应，使时频分析更平滑。

高分辨率STFT 结合自适应窗函数或优化算法，提高频率或时间分辨率，适用于分析快速变化的信号。

在MATLAB中，STFT的实现通常使用`spectrogram`函数，该函数支持多种窗函数选择、重叠设置和FFT点数调整，便于灵活地进行时频分析。此外，用户也可以手动实现STFT，通过滑动窗和FFT的组合，更深入地理解其计算过程。

学习STFT时，重点在于理解窗函数的选择、重叠率的影响，以及如何在时间分辨率和频率分辨率之间权衡。掌握这些概念后，可以更有效地分析非平稳信号。