短时傅里叶变换: STFT(t,\omega)=\langle s(\tau),\gamma(\tau-t)e^{j\omega t} \rangle=\int^{\infty}_{-\infty}s(\tau)\gamma^*(\tau-t)e^{-j\omega \tau}d\tau 这是我们可以看到在我们进行每一项的STFT时,我们是在计算 t_n 时刻窗函数截取的信号在 \omega_n 上的分量。 在短时...
对于信号 x(t)，我们通过窗函数 w(t) 来实现其短时分析。这个过程是通过将信号分段，每次使用一个窗口函数对信号局部进行傅里叶变换，从而得到信号在不同时间点上的频谱信息。而在离散时间中，STFT的形式有所不同：信号 x[n] 的离散版本，同样需要一个窗函数 w[n]。这里的离散化是通过连续信号的...
其中Z(t)为源信号,g(t )为窗函数。 为方便计算机处理,一般把信号进行离散化处理,具体公式为 短时傅里叶变换的编程思路如下: 1.第一步,确定相关参数。主要包括原信号,窗函数,窗长,重叠点数,采样频率,傅里叶点数等。 其中傅里叶点数主要用于在傅里叶变换过程中使用,当信号长度小于傅里叶点数时,系统会自动进...