matlab中 stft画图

在MATLAB中，可以使用stft函数进行短时傅里叶变换，获取音频信号的时频信息。stft函数可以返回多维矩阵，其中每一列代表一个时间窗口的频谱，每行代表一个频率。可以使用imagesc函数或者pcolor函数将短时傅里叶变换后的结果可视化。以下是一个简单的代码示例：

% 读入音频文件
[x, fs] = audioread('sample.wav');

% 设置窗口大小和重叠率
winlen = round(fs*0.03);
overlap = round(fs*0.02);

% 进行短时傅里叶变换
[S, f, t] = stft(x, winlen, overlap, [], fs);

% 显示结果
figure;
imagesc(t, f, abs(S));
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('STFT of Audio Signal');
colorbar;

以上代码将音频文件sample.wav进行短时傅里叶变换，并使用imagesc函数将结果可视化。你可以根据自己的需要对代码进行修改，并使用pcolor函数等其他绘图函数实现不同的可视化效果。

相关问题

matlab 短时傅里叶 画图

短时傅里叶变换（STFT）是一种在信号处理和频谱分析中常用的方法，可以将信号在时间和频率上进行局部分析。MATLAB提供了方便的函数可以进行STFT分析，并绘制结果图。

要进行STFT分析，需要使用`stft`函数。该函数的语法如下：

[S, F, T, P] = stft(x, window, noverlap, nfft, fs)

其中，`x`是输入的信号序列，`window`指定窗函数的类型（如'hann'、'hamming'等），`noverlap`指定窗函数之间的重叠样本数，`nfft`指定FFT的大小，`fs`是信号的采样率。

执行STFT分析后，会得到一些输出参数。其中，`S`是分析后的短时傅里叶变换的幅度谱矩阵，`F`表示频率轴上的频率值，`T`表示时间轴上的时间值，`P`表示相位谱。

为了绘制STFT的结果图，可以使用`imagesc`函数。该函数的语法如下：

imagesc(T, F, 20*log10(abs(S)))

其中，`T`和`F`是由`stft`函数输出的时间轴和频率轴的值，`abs(S)`表示取幅度谱的绝对值。为了更好地观察频谱图，一般会使用`20*log10`将幅度谱转换为对数刻度。

另外，为了更直观地显示颜色图，可以使用`colormap`函数设置颜色映射：

colormap('jet')

这里使用了'jet'颜色映射，你也可以选择其他的颜色映射。

最后，通过使用`colorbar`函数，可以添加颜色条到图像上：

colorbar

综上所述，MATLAB可以通过`stft`函数进行短时傅里叶分析，并通过`imagesc`、`colormap`和`colorbar`等函数绘制出相应的频谱图。

STFT求解瞬时频率matlab代码

以下是MATLAB代码，用于计算信号的STFT及瞬时频率：

% 定义信号
fs = 1000;  % 采样率
t = 0:1/fs:1;  % 时间序列
f1 = 10;  % 信号频率1
f2 = 50;  % 信号频率2
x = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);  % 信号

% STFT计算
winlen = 0.05;  % 窗口长度（秒）
nfft = 1024;  % FFT点数
overlap = 0.5;  % 重叠率
win = hamming(round(winlen*fs));  % 窗口函数
[S, f, t] = spectrogram(x, win, round(overlap*winlen*fs), nfft, fs);
S = abs(S);  % 取幅值

% 瞬时频率计算
df = fs/nfft;  % 频率分辨率
f0 = zeros(size(S,2),size(S,1));  % 初始化瞬时频率矩阵
for i = 1:size(S,2)
    for j = 2:size(S,1)-1
        f0(i,j) = (arg(S(j+1,i))-arg(S(j-1,i)))/(2*pi*df*winlen);
    end
end

% 画图
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Signal');
subplot(2,1,2);
imagesc(t, f, f0);
set(gca,'YDir','normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Instantaneous frequency');

这段代码首先定义了一个包含两个正弦信号的信号，并利用MATLAB的`spectrogram`函数计算了其STFT。然后根据上面提到的公式，计算了瞬时频率，并将结果绘制成图像。