使用python绘制短时傅里叶变换（STFT）频谱图

在Python中，你可以使用matplotlib和numpy库来绘制短时傅立叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）的频谱图。以下是一个简单的步骤示例：

1. 首先，安装必要的库（如果还没安装）：

pip install numpy matplotlib scipy

2. 导入所需的模块：

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

3. 准备信号数据（这里假设你有一个音频信号数组`signal`）：

signal = ... # 这里替换为你的实际音频信号

4. 计算STFT并获取频率轴和时间步长：

window_size = 1024  # 窗口大小
hop_length = 512     # 跳跃长度
nperseg = window_size  # 对于scipy.stft，nperseg默认等于窗口大小

stft_result, freqs = stft(signal, fs=采样率, nperseg=nperseg, hop_length=hop_length)

5. 可视化结果：

# 将复数STFT转换为幅度谱
magnitude = np.abs(stft_result)

# 创建时域和频域网格
t, freqs = np.arange(0, len(magnitude) * hop_length / sample_rate, hop_length / sample_rate), freqs

# 绘制时频矩阵
plt.pcolormesh(t, freqs, magnitude, cmap='RdBu_r')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [s]')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')

# 显示频谱图
plt.show()