短时傅里叶变换的定义及特点(短时傅里叶变换的意义)

短时傅里叶变换的定义和特点？

短时傅里叶变换是给信号在时域上加窗，把信号分成一小段一小段，分别做傅里叶变换； 小波变换直接更换了基函数，将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。

相比于窗宽窄不能变化的短时傅里叶变换，小波基的尺度可以伸缩，从而解决了时域、 频域分辨率不可兼得的问题，并且可以实现正交化。

窗口傅里叶变换与短时傅里叶变换有什么区别？

窗口傅里叶变换就是窗帘口傅菁里而且叶子变迁换作的意思

短时傅里叶变换就是短信时尚傅菁里面叶子变迁换作的意思

傅里叶变换放缩性质？

时移和频移的性质我只会推导，不知道该怎么理解。伸缩性质倒是容易理解：时域信号拉伸，相当于频率降低，所以频谱要收缩。时域信号“伸缩”后，傅里叶变换要“缩伸”并乘一个系数，是因为频域“缩伸”后能量不守恒。

短时傅里叶变换是给信号在时域上加窗，把信号分成一小段一小段，分别做傅里叶变换； 小波变换直接更换了基函数，将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。相比于窗宽窄不能变化的短时傅里叶变换，小波基的尺度可以伸缩，从而解决了时域、 频域分辨率不可兼得的问题，并且可以实现正交化。

如何用matlab实现语音信号的短时傅里叶变换？

matlab自带了短时傅里叶变换的分析函数，也即spectrogram函数。

其使用方式有两种

1. [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs)

2. [S,F,T,P]=spectrogram(x,window,noverlap,F,fs)

x—输入信号的向量；Window—窗函数；Noverlap—各段之间重叠的采样点数；Nfft—计算离散傅里叶变换的点数；Fs—采样频率Hz；F—在输入变量中使用F频率向量。

对应题主的问题

假设语音信号保存在wave变量中，那么，对其做短时傅里叶变换的函数语句为

[S,F,T,P]=spectrogram(wave,window,noverlap,nfft,fs)

参数可以根据具体信号的特点进行设定。

傅里叶变换和短时傅里叶变换的特点？

窗口傅里叶变换与短时傅里叶变换的区别，对非平稳过程，傅里叶变换有局限性，

可见，傅里叶变换处理非平稳信号有天生缺陷。它只能获取一段信号总体上包含哪些频率的成分，但是对各成分出现的时刻并无所知。因此时域相差很大的两个信号

如何进行短时傅里叶变换？

a=wavread(‘jiasiqi.wav’); %将音频信号jiasiqi.wav读入subplot(2,1,1), %分配画布，一幅图上共两个图，这是第一个plot(a);title(‘original signal’)

; %画出原始信号，即前面这个音频信号的原始波形grid %添加网格线N=256; %设置短时傅里叶变换的长度，同时也是汉明窗的长度h=hamming(N)

; %设置汉明窗for m=1:

N %用汉明窗截取信号，长度为N，主要是为了减少截断引起的栅栏效应等b(m)=a(m)*h(m)endy=20*log(abs(fft(b))

) %做傅里叶变换，取其模值，即幅频特性，然后用分贝（dB）表示subplot(2,1,2) %分配画布，第二副图plot(y);title(‘短时谱’)

; %画出短时谱grid %添加网格线