短时傅里叶变换的frequency bin在MATLAB中怎么计算
时间: 2024-04-30 17:22:44 浏览: 17
可以使用MATLAB中的fft函数来计算短时傅里叶变换的frequency bin。具体步骤如下:
1. 将信号分段,并对每个段进行加窗处理(如汉明窗)。
2. 对每个窗口内的信号进行fft计算。
3. 根据采样频率和窗口长度计算每个frequency bin对应的实际频率值。
4. 将每个窗口内的fft结果合并成一个矩阵。
5. 取出感兴趣的频率范围内的frequency bin,即可得到短时傅里叶变换的frequency bin。
例如,以下代码用于计算信号x的短时傅里叶变换的frequency bin:
```
fs = 1000; % 采样频率
winLen = 256; % 窗口长度
hop = 64; % 窗口移动步长
fmin = 0; % 最小感兴趣频率
fmax = 500; % 最大感兴趣频率
% 将信号x分段,并对每个段进行加窗处理
x = randn(1, 10000);
nFrames = floor((length(x)-winLen)/hop) + 1;
frames = zeros(winLen, nFrames);
for i = 1:nFrames
idx = (i-1)*hop + (1:winLen);
frames(:,i) = x(idx) .* hamming(winLen);
end
% 对每个窗口内的信号进行fft计算
fftFrames = fft(frames);
% 计算每个frequency bin对应的实际频率值
freqs = (0:winLen-1)/winLen * fs;
% 取出感兴趣的频率范围内的frequency bin
idx = find(freqs >= fmin & freqs <= fmax);
stft = fftFrames(idx,:);
```
其中,stft即为计算得到的短时傅里叶变换的frequency bin矩阵。