Python 短时傅里叶变换实现

Python中可以使用SciPy库中的`stft`函数来实现短时傅里叶变换（STFT）。下面是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import stft
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
x = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t)

# 进行短时傅里叶变换
frequencies, times, Z = stft(x, nperseg=100, noverlap=50)

# 绘制语谱图
plt.pcolormesh(times, frequencies, np.abs(Z), shading='auto')
plt.colorbar()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Spectrogram')
plt.show()

以上代码首先生成了一个包含两个正弦波的示例信号。然后使用`stft`函数进行短时傅里叶变换，其中`x`是输入信号，`nperseg`参数定义了每个时间段内的样本数，`noverlap`参数定义了时间段之间的重叠样本数。最后，使用`pcolormesh`函数绘制了语谱图，其中横轴表示时间，纵轴表示频率。