matlab2018 短时傅里叶变换程序 傅里叶变换点数可调

以下是 Matlab 2018 中进行短时傅里叶变换的示例程序，其中傅里叶变换点数为可调参数：

% 读取音频文件
[x,fs] = audioread('audio_file.wav');

% 确定参数
winlen = 0.03; % 窗口长度为30ms
winshift = 0.015; % 窗口移动步长为15ms
nfft = 1024; % 傅里叶变换点数为1024

% 计算对应的参数
winlen = round(winlen*fs);
winshift = round(winshift*fs);
noverlap = winlen - winshift;

% 分帧
frames = enframe(x,winlen,winshift);

% 加汉明窗
hwin = hamming(winlen);
frames = bsxfun(@times,frames,hwin');

% 短时傅里叶变换
stft = stft(frames',nfft,noverlap);

% 显示结果
figure;
imagesc(abs(stft));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

在上述程序中，`nfft` 为傅里叶变换点数，可以根据需求进行调整。

相关问题

MATLAB2018 实现短时傅里叶变换程序 不使用MATLAB自带函数

短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform, STFT）是一种在时间和频率上同时分析信号的方法。它将信号分成若干个时间窗口，对每个窗口进行傅里叶变换，得到一个时间-频率图。MATLAB自带函数stft可以实现短时傅里叶变换，但是我们也可以自己编写代码实现。

以下是一个MATLAB2018实现STFT的程序：

function [S, f, t] = mySTFT(x, w, Nfft, Nwin, Nhop, fs)
% x: 输入信号
% w: 窗函数
% Nfft: FFT点数
% Nwin: 窗长
% Nhop: 帧移
% fs: 采样率

% 确定帧数
Lx = length(x);
Nframes = ceil((Lx-Nwin)/Nhop)+1;
x = [x zeros(1,Nwin-1)]; % 0填充

% 初始化输出
S = zeros(Nfft, Nframes);
t = (0:Nframes-1)*Nhop/fs;
f = (0:Nfft-1)*fs/Nfft;

% 循环计算
for ii = 1:Nframes
    idx = (ii-1)*Nhop+1;
    x_frame = x(idx:idx+Nwin-1).*w; % 加窗
    X = fft(x_frame, Nfft);
    S(:,ii) = abs(X);
end

% 取一半（单边频谱）
S = S(1:Nfft/2+1,:);
f = f(1:Nfft/2+1);
end

其中，输入参数x为原始信号，w为窗函数（如汉宁窗），Nfft为FFT点数，Nwin为窗长，Nhop为帧移，fs为采样率。输出参数S为时频矩阵，f为频率向量，t为时间向量。

该程序首先确定帧数，然后进行0填充。接着使用循环计算每帧的短时傅里叶变换，并将结果存储在时频矩阵中。最后取一半，得到单边频谱。

matlab代码短时傅里叶变换

短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是分析非平稳信号的一种方法，它通过将信号分段然后对每一段进行傅里叶变换来实现对信号频率内容随时间变化的分析。在MATLAB中，可以使用内置函数或者自行编写代码来实现STFT。

在MATLAB中实现短时傅里叶变换的基本步骤通常包括以下几个：

1. 选择一个窗口函数（如汉明窗、汉宁窗等）和窗口长度。
2. 将信号分成多个重叠的小段，每一段的长度与窗口长度一致。
3. 对每个窗口内的信号段应用傅里叶变换。
4. 分析每个窗口内信号的频谱，以此来观察信号随时间变化的频率特性。

MATLAB提供了一个名为`spectrogram`的函数，它可以直接计算信号的STFT并绘制频谱图，这是实现STFT的一种简单方法。下面是一个使用`spectrogram`函数的基本示例：

% 假设 x 是需要进行STFT分析的信号
% fs 是信号的采样频率
% window 是窗口长度
% noverlap 是窗口之间的重叠点数

% 使用spectrogram函数计算STFT
[S, F, T, P] = spectrogram(x, window, noverlap, fs);

% S 是每个频带的信号强度
% F 是频率轴
% T 是时间轴
% P 是每个时间点和频率的功率谱密度

此外，用户也可以自定义STFT的实现，通过循环和傅里叶变换函数（如`fft`）来手动处理每个信号段。