短时傅立叶变换在信号处理领域有着广泛的应用。在语音信号处理中,短时傅立叶变换可以用于语音分析、语音识别、语音合成等。在音乐信号处理中,短时傅立叶变换可以用于音乐特征提取、音乐分类、音乐检索等。此外,短时傅立叶变换还可以应用于生物医学信号处理、地震信号处理、雷达信号处理等...
短时傅立叶变换 ——对Fourier变换的修补 Fourier变换的不足：对处理非线性问题力不从心。不能表征随时间变化的频率。变换在无限的时域上进行。不具有灵活可变的时间_频率窗。基本原理：通过将信号截断来表征信号的时变频谱现象。截断函数（窗函数）会扰乱信号的特性。短时Fourier变换示意图 数学描述：1.选择一个...
短时傅立叶变换（STFT）和小波变换都是常用的时频分析方法，它们在本质上都旨在揭示信号在时间和频率域...
spectrogram函数做短时傅立叶变换的频谱图。 调用格式如下: 代码语言:javascript 复制 s = spectrogram(x,window,noverlap,nfft) 使用nfft采样点来计算离散傅立叶变换。 输入参数解释: x: 代码语言:javascript 复制 x—输入信号 示例:cos(pi/4*(0:159))+randn(1,160)指定嵌入高斯白噪声的正弦曲线。 window: ...
本质上，短时傅立叶变换和小波变换都是对信号时频特征的零阶拟合，即采用与时间轴或频率轴平行的线段...
为了克服傅立叶变换(FT)的缺陷,短时傅立叶变换(STFT)是研究非平稳信号最广泛使用的方法。假定我们听一段持续1小时的音乐,在开始时有小提琴,而在结束时有鼓。如果用傅立叶变换分析这个1小时的音乐,能量频谱将表明对应于小提琴和鼓的频率的峰值。能量频谱会告诉我们有小提琴和鼓,但不会给我们小提琴和鼓什么时候...
当使用librosa进行短时傅立叶变换时,可能会出现频率显示错误的情况。这通常是由于以下原因导致的: 采样率不正确:在进行短时傅立叶变换之前,需要确保音频信号的采样率正确设置。如果采样率设置不正确,会导致频率显示错误。 窗函数选择不当:短时傅立叶变换需要将音频信号分成多个窗口进行频谱分析。选择不同的窗...
短时傅立叶变换优缺点 短时傅立叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)是一种信号处理技术,旨在将信号分解为时域和频域信息。该技术的优缺点如下: 优点: 1. STFT 可以将长信号分割成短时间窗口,并对每个窗口进行 Fourier 变换,以获得所有窗口的频域信息。 2.STFT可以在时域和频域中提供动态信息,以便更清楚地...
短时傅立叶变换(short-time fourier transform)就能解决这个问题。声音信号虽然不是平稳信号,但在较短的一段时间内,可以看作是平稳的。符合直觉的解决方案是取一小段进行傅立叶变换,这也正是短时傅立叶变换的核心思想。 窗函数 问题还没有完全解决。从一段长的信号,截取一段信号,相当于将原始信号乘以一个方窗...