MATLAB2018 实现短时傅里叶变换程序 不使用MATLAB自带函数

短时傅里叶变换（STFT）是将信号在时间上分段，然后对每一段信号进行傅里叶变换的一种方法。在MATLAB中，我们可以使用stft函数来实现STFT，但是如果要自己实现STFT程序，可以按照以下步骤进行：

1. 首先将信号分成若干个时间窗口，每个时间窗口的长度为N，且相邻时间窗口重叠M个采样点。可以使用buffer函数来实现：

N = 256;
M = 128;
win = hann(N);
x = % 输入信号
X = buffer(x, N, M, 'nodelay');

2. 对每个时间窗口进行加窗处理，并进行FFT计算得到频域信息：

X_win = bsxfun(@times, X, win);
X_f = fft(X_win, N);

3. 如果需要进行频域平滑处理，可以在此步骤进行：

% 对每个频率进行平滑
for i = 1:size(X_f, 2)
    X_f(:, i) = smooth(abs(X_f(:, i)), 5);
end

4. 将频域信息按时间顺序排列，得到短时傅里叶变换结果：

X_stft = X_f(1:N/2+1, :);

完整代码示例：

N = 256;
M = 128;
win = hann(N);
x = % 输入信号
X = buffer(x, N, M, 'nodelay');
X_win = bsxfun(@times, X, win);
X_f = fft(X_win, N);
for i = 1:size(X_f, 2)
    X_f(:, i) = smooth(abs(X_f(:, i)), 5);
end
X_stft = X_f(1:N/2+1, :);

需要注意的是，在进行STFT处理时，选取的时间窗口长度和重叠长度会影响到处理结果的分辨率和平滑程度。