overlap_samples = int(window_size * overlap) frequencies3, times3, magnitude3 = stft(data_list2, nperseg=window_size, noverlap=overlap_samples) # 设置STFT参数 window_size = 256 # 窗口大小 overlap = 0.5 # 重叠比例 # 计算重叠的样本数 overlap_samples = int(window_size * overlap) frequencie...
STFT的时域公式如下: 窗口函数w(k)起到了平滑信号的作用,对每个时间段窗口内信号进行FT变换,则可以得到信号在整个时间和频率上的分布。时域公式描述了信号在不同时间段内振幅的变化情况。 STFT的频域公式如下: 在每个时间位置K上,对整个信号使用窗W(n-k)加权,得到长为N的序列,对序列进行FT,得到信号在频率上的...
短时傅里叶变换的公式定义如下: STFT(x, t, ω) = ∫[x(τ) * w(τ - t) * e^(-iωτ)] dτ 其中,x是信号,t是时间,ω是角频率,w是窗函数。 短时傅里叶变换的应用非常广泛。在语音处理中,短时傅里叶变换可以将一个信号分解成不同时间窗口上的频谱成分,从而实现语音的时频分析和合成。在...
在每一帧, 进行 512 点快速傅里叶变换, 即NFFT = 512. 具体程序如下: #-*- coding: utf8 -*-importnumpy as npdefcalc_stft(signal, sample_rate=16000, frame_size=0.025, frame_stride=0.01, winfunc=np.hamming, NFFT=512):#Calculate the number of frames from the signalframe_length = frame_...
短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度. 实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段, 在每个更短的段上计算傅里叶变换, 即傅里叶...
公式涵义：在时域用窗函数去截信号，对截下来的局部信号作傅里叶变换，即在t时刻得该段信号的傅里叶变换，不断地移动t，也即不断地移动窗函数的中心位置，即可得到不同时刻的傅里叶变换，这些傅里叶变换的集合，即是Sx(,t)。jm()m(t)eSTFT可以看成是用基函数,...
短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)公式为: X(t,f)=∫−∞∞w(t−τ)x(τ)e−j2πfτdτ\displaystyle X(t,f)=\int_{-\infty}^\infty w(t-\tau)x(\tau)e^{-j2\pi f\tau}d\tauX(t,f)=∫−∞∞w(t−τ)x(τ)e−j2πfτdτ ...
二、短时傅里叶变换公式推导 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）将信号分成小的时间...