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【Python 信号处理】-短时傅里叶变换（STFT）-1

【Python 信号处理】-短时傅里叶变换（STFT）

  • 前言
  • 一、短时傅里叶变换原理和用途
  • 使用步骤
    • 1. 主要代码
    • 2. 示例Demo
    • 3.stft函数官方详解
    • 问题：如何选择合适的帧的长度

前言

实际中，有些信号是非平稳信号，这就导致我们在使用傅里叶变换时会出现频率混叠的现象。为实现非平稳信号的频率分析，短时傅里叶变化由此诞生。

一、短时傅里叶变换原理和用途

短时傅里叶变换原理是将单条非平稳信号切片成多个信号片段，然后分别对每个信号片段做傅里叶变换，最后将每个信号片段的频谱合为一个整体。在使用过程中可，切片的信号可以存在重叠部分，但在频谱合称过程中需要考虑重叠影响。短时傅里变换后的信号谱图中，横坐标是时间，纵坐标是频率，谱图颜色的深浅表示频率的大小。

使用步骤

1. 主要代码

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                   Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。          Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。  
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