短时傅里叶变换的汉宁窗中窗长，滑动步长，fft变换点数这三个数值怎样选取会使得变换大的数值比较打

短时傅里叶变换（STFT）是一种将信号分成时间段并在每个时间段内进行傅里叶变换的方法。为了在时域上突出短时间内的频率特征，在进行STFT之前，通常需要对信号进行窗函数处理。其中，汉宁窗是一种较为常用的窗函数之一。

汉宁窗中的窗长、滑动步长和FFT变换点数的选择，会影响到STFT的结果。在选择这三个参数时，需要权衡频率分辨率和时间分辨率的平衡。为了使变换大的数值比较打，可以采用以下策略：

1. 窗长的选择：选择较长的窗长可以提高频率分辨率，但会降低时间分辨率。因此，如果信号中频率变化较快，则应选择较短的窗长，以获得更好的时间分辨率。但如果信号中频率变化较慢，则可以选择较长的窗长，以获得更好的频率分辨率。

2. 滑动步长的选择：滑动步长指的是相邻两个窗口之间的距离。选择较小的滑动步长可以提高时间分辨率，但会增加计算量。因此，可以根据信号的特点和计算资源的限制来选择合适的滑动步长。

3. FFT变换点数的选择：FFT变换点数决定了频率分辨率。选择较高的FFT变换点数可以提高频率分辨率，但会增加计算量。因此，可以根据信号的特点和计算资源的限制来选择合适的FFT变换点数。

需要注意的是，以上策略仅供参考，具体的选择应该根据具体情况来确定。

相关问题

短时傅里叶变换中汉宁窗的窗长和fft长度相同时有什么影响

在短时傅里叶变换中，窗函数是必须的，它可以使时域信号在边缘处平滑过渡，避免频谱泄漏，汉宁窗是一种常用的窗函数。

当汉宁窗的窗长和FFT长度相同时，意味着每个时间窗口内的数据样本全部参与了FFT计算，并且窗函数的作用范围和FFT计算的作用范围完全一致。这种情况下，窗函数的作用主要是为了消除信号两端的不连续性，减少频谱泄漏。同时，对于相同的窗长和FFT长度，由于窗函数的形式和参数相同，不同的窗函数在频域上的响应也相同，因此选择汉宁窗不会对频域分析结果产生影响。

但是，窗长和FFT长度的选择仍然会对短时傅里叶变换的分析效果产生影响，因为它们决定了时间与频率分辨率的权衡。如果时间窗口太短，则时间分辨率高，但频率分辨率低，不能很好地描述信号的频率特征；而如果时间窗口太长，则时间分辨率低，无法捕捉到信号短时间内的变化。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择适当的窗长和FFT长度。

短时傅里叶变换中滑动步长的选取

在短时傅里叶变换中，滑动步长的选取需要考虑到信号的局部特性和分析目的。通常来说，步长越小，得到的频谱分辨率越高，但是计算量也会相应增加。若步长过大，则可能会遗漏信号的某些局部特性，导致分析结果不准确。因此，需要根据具体情况选择合适的步长，一般来说，可以通过试验不同的步长来确定最佳值。同时，还需要注意滑动步长和窗口长度之间的关系，一般来说，步长应该小于窗口长度，以保证不会出现重叠数据的情况。