短时傅里叶变换matiab代码

以下是MATLAB中实现短时傅里叶变换的示例代码：

% 输入信号
x = rand(1,1000);

% 分段长度
N = 64;

% 窗函数
win = hamming(N);

% 重叠长度
overlap = N/2;

% STFT
[S,F,T] = spectrogram(x, win, overlap, N);

% 绘制频谱图
imagesc(T,F,abs(S));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

解释：

首先，我们生成了一个长度为1000的随机信号。然后，我们定义了每个分段的长度为64，并使用汉明窗作为窗函数。重叠长度为32，即每次移动32个样本。接下来，我们使用MATLAB内置函数`spectrogram()`进行STFT计算，并将结果存储在`S`、`F`和`T`中，分别代表频谱、频率和时间。最后，我们使用`imagesc()`函数将频谱可视化。

相关问题

短时傅里叶变换 matlab代码

以下是一个简单的短时傅里叶变换（STFT）的 MATLAB 代码示例：

% 输入信号
x = ...; % 输入信号向量
fs = ...; % 采样频率

% STFT 参数
windowLength = ...; % 窗口长度
overlapRatio = ...; % 重叠率

% 计算 STFT
win = hamming(windowLength); % 窗函数（这里使用了汉明窗）
nfft = 2^nextpow2(windowLength); % FFT 长度
hopSize = round(windowLength * (1 - overlapRatio)); % 跳跃大小

[S, f, t] = spectrogram(x, win, hopSize, nfft, fs);

% 显示 STFT 结果
figure;
surf(t, f, 20*log10(abs(S)), 'EdgeColor', 'none');
axis tight;
view(0, 90);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
title('短时傅里叶变换');
colorbar;

请根据你的实际需求替换代码中的占位符（如输入信号 `x`、采样频率 `fs`、窗口长度 `windowLength` 等），这样你就可以使用这个代码来进行短时傅里叶变换了。

短时分数阶傅里叶变换matlab代码

短时分数阶傅里叶变换（short-time fractional Fourier transform）是将传统的傅里叶变换（Fourier transform）推广到分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform）的框架下的一种信号处理方法。在MATLAB中，可以使用Signal Processing Toolbox中的`frft`函数实现短时分数阶傅里叶变换。下面是一段示例代码：

% 生成测试信号
t = linspace(-1, 1, 1024);
x = exp(-50 * t.^2) .* cos(2 * pi * 16 * t);

% 设定分数阶参数和窗口长度
alpha = 0.5;
win_len = 128;

% 生成窗口函数
win = hamming(win_len);

% 计算短时分数阶傅里叶变换
nfft = 2^nextpow2(win_len);
hop_len = win_len / 2;
st_frft = zeros(win_len, length(t));
for i = 1:length(t)
    if (i-1)*hop_len+win_len <= length(x)
        x_win = x((i-1)*hop_len+1:(i-1)*hop_len+win_len) .* win;
        st_frft(:, i) = frft(x_win, alpha, nfft);
    else
        break
    end
end

% 绘制短时分数阶傅里叶变换的时频图
figure
imagesc(abs(st_frft))
axis xy
colormap(jet)
xlabel('Time')
ylabel('Frequency')
title('Short-time Fractional Fourier Transform')

在上述代码中，首先生成了一个测试信号，然后设定了分数阶参数和窗口长度。接着生成了一个汉明窗口，并利用循环计算了短时分数阶傅里叶变换。最后绘制了短时分数阶傅里叶变换的时频图。