前一段時間項目需要學習了短時傅里葉變換，今天我來總結一下現階段對短時傅里葉變換的理解。 　　短時傅里葉變換是最常用的一種時頻分析方法，它通過時間窗內的一段信號來表示某一時刻的信號特征。在短時傅里葉變換過程中，窗的長度決定頻譜圖的時間分辨率和頻率分辨率，窗長越長，截取的信號越長，信號越長 ...

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

短時傅里葉變換，short-time fourier transformation，有時也叫加窗傅里葉變換，時間窗口使得信號只在某一小區間內有效，這就避免了傳統的傅里葉變換在時頻局部表達能力上的不足，使得傅里葉變換有了局部定位的能力。 1. spectrogram：matlab 下的 stft ...

原理 　　短時傅里葉變換(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一個用於語音信號處理的通用工具.它定義了一個非常有用的時間和頻率分布類, 其指定了任意信號隨時間和頻率變化的復數幅度. 實際上,計算短時傅里葉變換的過程是把一個較長的時間信號分成相同長度的更短的段 ...

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

計算短時傅里葉變換（STFT） scipy.signal.stft（x，fs = 1.0，window ='hann'，nperseg = 256，noverlap = None，nfft = None，detrend = False，return_onesided = True ...

傅里葉級數很容易理解，而傅里葉變換抽象許多。 傅里葉變換的目的在於，將圖像從spatial domain變換到frequency domain。這樣就能處理圖像中特定頻率的信息，並且可以通過傅里葉逆變換還原。 第一個角度 來自知乎回答，答主寫得非常好，以下全文引用。 傅里葉變換 ...

周期函數的傅里葉變換 傅里葉變換最開始需要從傅里葉級數開始講起 傅里葉級數 一個周期信號\(f(t)\), 周期為\(T\)， 角頻率為 \(w_0 = 2\pi f_0 = \frac{2\pi}{T}\)，可以展開成如下形式: \[\begin{align ...