如何使用短时傅里叶变换分析非平稳信号的时频特性，并对比其与小波变换的优势和局限性？

短时傅里叶变换（STFT）是一种有效的时频分析工具，适用于分析非平稳信号的时间频率特性。通过将信号切割成多个小段，并为每个小段加上窗函数，STFT能够获取信号在不同时间点的频谱信息。这种分析方法允许我们在时域和频域之间取得平衡，但其在时间分辨率和频率分辨率之间存在权衡关系。窗口大小的选择决定了分析的细节水平：较小的窗口能提供较高的频率分辨率，但牺牲时间分辨率；反之亦然。

参考资源链接：[短时傅里叶变换STFT与小波变换：时频分析方法](https://wenku.csdn.net/doc/2m6mwtmucw?spm=1055.2569.3001.10343)

小波变换提供了一种更为灵活的分析手段，它允许自适应地调整时间分辨率和频率分辨率，解决了STFT中的固定窗口问题。通过平移和缩放小波基函数，可以针对信号的特定部分进行精细的分析，使得小波变换特别适合处理具有不同特征尺度的信号。

要使用STFT分析非平稳信号，可以利用各种软件和编程库，如MATLAB、Python中的SciPy库等，它们提供了强大的函数和工具来进行STFT和小波变换。例如，在Python中，可以使用以下代码段来实现STFT分析：

from scipy.signal import stft
import numpy as np

# 生成一个模拟信号
t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False)
signal = np.sin(2*np.pi*7*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*10*t)

# 计算STFT
f, t, Zxx = stft(signal, fs=500, window='hann', nperseg=100, noverlap=90)

# 绘制时频分布图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx))
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

在这段代码中，我们首先生成了一个由两个不同频率组成的模拟信号。然后，我们使用`scipy.signal.stft`函数来计算信号的STFT，并使用`matplotlib`来绘制时频分布图。通过调整`window`、`nperseg`和`noverlap`参数，我们可以控制窗口大小和重叠程度，进而影响时频分析的分辨率。

在实际应用中，STFT和小波变换各有其优势和局限性。STFT适合于分析那些时间局部性较好的信号，而小波变换更适合处理具有复杂结构和多尺度特性的信号。根据具体的应用场景和信号特性，选择合适的分析方法将有助于更准确地理解信号的内在特性。为了深入了解这些概念及其应用，强烈推荐阅读《短时傅里叶变换STFT与小波变换：时频分析方法》一书，其中涵盖了STFT和小波变换的基础知识以及更深入的理论和实践内容。

参考资源链接：[短时傅里叶变换STFT与小波变换：时频分析方法](https://wenku.csdn.net/doc/2m6mwtmucw?spm=1055.2569.3001.10343)