对两个正弦信号的叠加进行STFT，matlab

可以使用Matlab自带的STFT函数spectrogram来对两个正弦信号进行叠加后的STFT分析。

首先，生成两个正弦信号：

fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1; % 时间轴
f1 = 50; % 正弦信号1频率
f2 = 100; % 正弦信号2频率
x1 = sin(2*pi*f1*t); % 正弦信号1
x2 = sin(2*pi*f2*t); % 正弦信号2
x = x1 + x2; % 叠加后的信号

然后，使用spectrogram函数进行STFT分析：

window = hann(256); % 窗函数，这里使用Hanning窗
noverlap = 128; % 滑动步长
nfft = 512; % FFT点数
spectrogram(x, window, noverlap, nfft, fs, 'yaxis'); % 绘制STFT图像

其中，window参数表示使用的窗函数，noverlap参数表示滑动步长，nfft参数表示FFT点数，fs表示采样率。最后使用'yaxis'参数可以将频率轴改为垂直方向。

运行以上代码，即可得到叠加后的信号的STFT图像。

相关问题

matlab stft函数

MATLAB中的stft函数用于计算短时傅里叶变换（STFT），它将信号分成多个时间窗口，并对每个窗口进行傅里叶变换以得到频谱信息。

stft函数的基本语法如下：

[S, f, t] = stft(x, window, noverlap, nfft, fs)

其中，参数含义如下：

- x：输入信号，一个向量或矩阵。
- window：窗口函数，一个向量。常用的窗口函数有'hamming'、'hann'、'rectwin'等。
- noverlap：窗口重叠的样本数，一个标量。通常使用窗口长度的一半。
- nfft：FFT的点数，一个标量。通常取2的幂次方，表示频谱的离散点数。
- fs：采样率，一个标量。

输出参数含义如下：

- S：短时傅里叶变换的结果，一个矩阵。每一列表示一个时间窗口的频谱。
- f：频率向量，一个列向量。表示每个离散频率点的值。
- t：时间向量，一个行向量。表示每个时间窗口的起始时间。

以下是一个使用stft函数计算信号的短时傅里叶变换的示例：

% 准备信号数据
Fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/Fs:1; % 时间范围
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 信号为两个正弦波的叠加

% 计算短时傅里叶变换
window = hamming(256); % 窗口函数
noverlap = 128; % 窗口重叠
nfft = 512; % FFT点数
[S, f, t] = stft(x, window, noverlap, nfft, Fs);

% 绘制短时傅里叶变换结果的频谱图
figure;
imagesc(t, f, abs(S));
axis xy; % 坐标轴方向调整
colorbar; % 添加颜色刻度条
xlabel('时间 (s)');
ylabel('频率 (Hz)');
title('信号的短时傅里叶变换频谱图');

这段代码将计算信号x的短时傅里叶变换，并绘制出短时傅里叶变换结果的频谱图。

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