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。

相关问题

基于python短时傅里叶变换

短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）是一种将信号从时域转换到频域的方法，它可以用于分析信号的频谱特性随时间的变化。在Python中，可以使用SciPy库中的`scipy.signal.stft`函数来实现短时傅里叶变换。

下面是一个基于Python的简单示例代码，展示了如何使用`scipy.signal.stft`函数进行短时傅里叶变换：

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

# 生成一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)

# 使用stft函数进行短时傅里叶变换
f, t, Zxx = signal.stft(x, fs=1000, nperseg=100, noverlap=50)

# 绘制频谱图
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), shading='gouraud')
plt.colorbar(label='Amplitude')
plt.title('STFT Magnitude')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

在上述代码中，首先生成了一个示例信号`x`，然后使用`signal.stft`函数对信号进行短时傅里叶变换。其中，`fs`参数表示采样率，`nperseg`参数表示每个窗口的长度，`noverlap`参数表示窗口之间的重叠长度。最后，使用`plt.pcolormesh`函数将频谱图绘制出来。

python实现短时傅里叶变换

要使用Python实现短时傅里叶变换（STFT），可以使用SciPy库中的相关函数。STFT是一种在时间上对信号进行分析的方法，它将信号分成多个短时窗口，并对每个窗口应用傅里叶变换来获得频谱信息。

以下是使用Python实现短时傅里叶变换的步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.signal import stft

2. 准备输入信号：

# 假设输入信号为x，长度为N
x = np.random.randn(N)

3. 设置窗口参数：

# 设置窗口大小和重叠比例
window_size = 256
overlap = 0.5

4. 应用短时傅里叶变换：

# 使用stft函数计算短时傅里叶变换
frequencies, times, Zxx = stft(x, window='hann', nperseg=window_size, noverlap=int(window_size * overlap))

在上述代码中，`window`参数指定了使用的窗口类型（这里使用汉宁窗），`nperseg`参数指定了每个窗口的长度，`noverlap`参数指定了窗口之间的重叠部分。

5. 输出结果：

# 输出频率、时间和频谱信息
print(frequencies)  # 频率数组
print(times)  # 时间数组
print(Zxx)  # 频谱矩阵