python短时傅里叶变换图
时间: 2024-07-27 21:01:10 浏览: 78
Python中的短时傅立叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)通常用于分析信号在时间域内的频率特性。它将长信号分割成多个小窗口,并对每个窗口应用傅立叶变换,这样可以捕捉到信号随时间变化的频谱信息。matplotlib库和numpy库常用于绘制STFT图。
在Python中,你可以按照以下步骤操作:
1. 导入所需库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import stft
```
2. 准备信号数据:
```python
# 示例:生成一个简单的正弦波信号
fs = 44100 # 采样率
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
signal = np.sin(2 * np.pi * 440 * t) # 440Hz正弦波
```
3. 应用STFT并计算结果:
```python
window_size = 1024 # 窗口大小
overlap = 512 # 重叠部分大小
stft_result, freqs, times = stft(signal, window='hann', nperseg=window_size, noverlap=overlap)
```
4. 可视化STFT:
```python
magnitude = np.abs(stft_result) # 获取幅度值
plt.pcolormesh(times, freqs, magnitude, vmin=0, vmax=np.max(magnitude), shading='auto')
plt.xlabel('Time (seconds)')
plt.ylabel('Frequency (Hz)')
plt.title('Short-time Fourier Transform of Signal')
plt.colorbar()
plt.show()
```
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