帮我写一段通过短时傅里叶方法来判断导入的信号是否为非平稳信号的matlab代码，同时附上理论分析

理论分析：

在信号处理领域，短时傅里叶变换（STFT）是一种常用的时频分析方法。它将信号分成多个短时段，对每个短时段进行傅里叶变换，得到该短时段的频谱信息。通过不同短时段的频谱信息，可以得到信号的时频分布情况。对于平稳信号，其时频分布情况应该是相对均匀的；对于非平稳信号，其时频分布情况应该是不均匀的。

因此，可以通过分析信号的短时傅里叶变换结果，来判断信号是否为非平稳信号。

Matlab 代码：

下面给出通过短时傅里叶方法来判断导入的信号是否为非平稳信号的 Matlab 代码：

% 导入信号
x = load('signal.mat');

% 设置参数
fs = 1000; % 采样率
window_size = 256; % 窗口大小
overlap_ratio = 0.5; % 重叠率

% 计算短时傅里叶变换
[S, f, t] = stft(x, window_size, overlap_ratio, fs);

% 绘制时频图
imagesc(t, f, abs(S));

% 判断是否为非平稳信号
if max(abs(S), [], 'all') / mean(abs(S), 'all') > 10
    disp('该信号为非平稳信号');
else
    disp('该信号为平稳信号');
end

其中，stft 函数是 Matlab 自带的短时傅里叶变换函数。max 和 mean 函数是用来计算短时傅里叶变换结果的最大值和平均值的。

代码中的判断方法是：如果短时傅里叶变换结果的最大值与平均值之比大于 10，则认为该信号为非平稳信号；否则认为该信号为平稳信号。

需要注意的是，判断方法并非唯一，可以根据具体应用场景进行调整。