前一段时间项目需要学习了短时傅里叶变换，今天我来总结一下现阶段对短时傅里叶变换的理解。 　　短时傅里叶变换是最常用的一种时频分析方法，它通过时间窗内的一段信号来表示某一时刻的信号特征。在短时傅里叶变换过程中，窗的长度决定频谱图的时间分辨率和频率分辨率，窗长越长，截取的信号越长，信号越长 ...

Matlab 文档：https://ww2.mathworks.cn/help/signal/ref/spectrogram.html#bultmx7-x 调用：[~,f,t,ps] = spect ...

短时傅里叶变换，short-time fourier transformation，有时也叫加窗傅里叶变换，时间窗口使得信号只在某一小区间内有效，这就避免了传统的傅里叶变换在时频局部表达能力上的不足，使得傅里叶变换有了局部定位的能力。 1. spectrogram：matlab 下的 stft ...

原理 　　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 ...

1. 官方形象展示FFT：https://www.bilibili.com/video/av19141078/?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.6 ...

计算短时傅里叶变换（STFT） scipy.signal.stft（x，fs = 1.0，window ='hann'，nperseg = 256，noverlap = None，nfft = None，detrend = False，return_onesided = True ...

傅里叶级数很容易理解，而傅里叶变换抽象许多。 傅里叶变换的目的在于，将图像从spatial domain变换到frequency domain。这样就能处理图像中特定频率的信息，并且可以通过傅里叶逆变换还原。 第一个角度 来自知乎回答，答主写得非常好，以下全文引用。 傅里叶变换 ...

周期函数的傅里叶变换 傅里叶变换最开始需要从傅里叶级数开始讲起 傅里叶级数 一个周期信号\(f(t)\), 周期为\(T\)， 角频率为 \(w_0 = 2\pi f_0 = \frac{2\pi}{T}\)，可以展开成如下形式: \[\begin{align ...