短时傅里叶变换的matlab程序

以下是短时傅里叶变换的matlab程序：

close all;
clear;
clc;

fs = 1000;
t = 0:1/fs:4-1/fs;
L=4000;

signal=fenduan(t);

% 窗口大小，推荐取 2 的幂次
wlen = 256;

% hop size 即移动步长，一般要取一个小于 wlen 的数，推荐取 2 的幂次
hop = wlen/4;

% FFT 点数，理论上应该不小于wlen，推荐取 2 的幂次
nfft = 256;

win = blackman(wlen, 'periodic');

[S, F, T] = spectrogram(signal, win, wlen - hop, nfft, fs);

subplot(2,1,2);
PlotSTFT(T, F, S,win);
title('spectrogram');

其中，fenduan(t)是一个自定义的函数，用于生成信号。win是窗口函数，这里使用的是Blackman窗口。spectrogram函数用于计算STFT，返回的S是STFT的矩阵，F是频率向量，T是时间向量。最后使用PlotSTFT函数绘制STFT图像。

相关问题

短时傅里叶变换matlab

短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种经典的信号分析方法，用于将一个信号分解成一系列窗口函数加权的频谱。在MATLAB中，可以使用stft函数来实现短时傅里叶变换。

下面是一个简单的例子：

% 生成一个信号
t = 0:0.001:10;
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);

% 计算短时傅里叶变换
win = hann(256); % 窗口函数
noverlap = 128; % 重叠长度
nfft = 1024; % FFT点数
[S, F, T] = stft(x, win, noverlap, nfft, 1/0.001);

% 绘制频谱图
figure;
imagesc(T, F, 20*log10(abs(S)));
axis xy; colormap(jet); colorbar;
xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)');

在这个例子中，我们首先生成了一个由两个正弦波叠加而成的信号。然后，我们使用hann函数生成一个长度为256的汉宁窗口函数，并将其作为参数传递给stft函数。我们还指定了重叠长度为128，FFT点数为1024。最后，我们绘制了得到的频谱图。

短时傅里叶变换matlab代码

短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）是一种将信号分解成时频域表示的方法。在MATLAB中，可以使用`spectrogram`函数来实现短时傅里叶变换。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，展示了如何使用`spectrogram`函数进行短时傅里叶变换：

% 假设你有一个音频信号x和采样率Fs
% x是一个行向量，表示音频信号
% Fs是一个标量，表示采样率

% 设置窗口长度和重叠长度
windowLength = 256; % 窗口长度
overlap = 128; % 重叠长度

% 计算短时傅里叶变换
spectrogram(x, windowLength, overlap, [], Fs, 'yaxis');

% 添加标题和标签
title('短时傅里叶变换');
xlabel('时间');
ylabel('频率');

在上述代码中，`spectrogram`函数的第一个参数是输入信号`x`，第二个参数是窗口长度`windowLength`，第三个参数是重叠长度`overlap`。其他参数可以根据需要进行设置。