如何使用加窗傅里叶变换分析非平稳信号的时频特性？请结合实例提供具体实现方法。

要分析非平稳信号的时频特性，可以借助加窗傅里叶变换（WFT）来实现。加窗傅里叶变换通过在原始傅里叶变换的基础上引入窗函数，将信号分割成短段并分别进行傅里叶变换，从而提供对信号频率随时间变化的分析能力。为了更直观地理解这一过程，建议参考《加窗傅里叶与小波变换原理及代码解析》一书，该书详细介绍了WFT的理论基础和实践应用。

参考资源链接：[加窗傅里叶与小波变换原理及代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/6412b6a6be7fbd1778d477bc?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要确定窗函数的类型和大小，这通常取决于信号的特性和所需的时频分辨率。常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗和布莱克曼窗等。每种窗函数都有其独特的特性，例如汉明窗在旁瓣抑制和主瓣宽度之间提供了较好的平衡。

其次，选择合适的窗口大小也是关键。窗口过大可能会导致时域解析度降低，而窗口过小则可能引起频域解析度的不足。在实际应用中，可能需要多次尝试，以找到最佳的窗口大小。

接下来，我们可以使用编程语言实现加窗傅里叶变换。以下是一个简化的示例，展示了如何使用Python中的numpy库和matplotlib库来分析一个简单的非平稳信号：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import get_window

# 定义信号和窗函数
t = np.linspace(-1, 1, 500)
x = np.cos(2 * np.pi * 5 * t) + np.cos(2 * np.pi * 15 * t)
window = get_window('hamming', len(x))

# 计算加窗傅里叶变换
X = np.fft.fft(window * x)
freq = np.fft.fftfreq(len(x), d=1 / (len(x)))

# 绘制信号和频谱
plt.figure(figsize=(14, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(t, x)
plt.title('Original Signal')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.stem(freq[:len(x)//2], np.abs(X[:len(x)//2]), 'b', markerfmt=

参考资源链接：[加窗傅里叶与小波变换原理及代码解析](https://wenku.csdn.net/doc/6412b6a6be7fbd1778d477bc?spm=1055.2569.3001.10343)