一维干涉图加窗之后进行傅里叶变换的代码

可以利用 NumPy 中的函数 np.fft.fft2()，该函数可以将一维干涉图加窗后进行二维傅里叶变换。示例代码如下：import numpy as np# 定义一维干涉图
interference = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])# 加窗处理
window = np.hanning(10)
interference_windowed = interference*window# 二维傅里叶变换
fft2_interference = np.fft.fft2(interference_windowed)

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matlab先对音频分帧和加窗在进行傅里叶变换代码

以下是MATLAB代码示例，展示如何对音频信号进行分帧、加窗和傅里叶变换：

% 读取音频信号
[x,fs] = audioread('audio_file.wav');

% 设置帧长和帧移
frame_length = 256;
frame_shift = 128;

% 对音频信号进行分帧
frames = buffer(x,frame_length,frame_length-frame_shift,'nodelay');

% 加窗（使用汉明窗）
win = hamming(frame_length);
frames_win = frames .* repmat(win,1,size(frames,2));

% 对每一帧进行傅里叶变换
frames_fft = fft(frames_win);

% 获取频谱幅度（取绝对值）
spectrogram = abs(frames_fft);

% 可视化频谱
imagesc(spectrogram);

需要注意的是，上述代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。

写一段用matlab 对语音信号分帧加窗并做傅立叶变换的代码

以下是用Matlab对语音信号进行分帧加窗并做傅立叶变换的样例代码：

% 读入语音信号
[s, fs] = audioread('speech.wav');

% 设定参数
frameLen = 256; % 帧长
frameShift = 128; % 帧移
win = hamming(frameLen); % 窗函数

% 分帧加窗
[sFrames, nFrames] = buffer(s, frameLen, frameLen-frameShift, 'nodelay');
sFrames = sFrames .* repmat(win, 1, nFrames);

% 傅立叶变换
sSpec = abs(fft(sFrames, frameLen));
sSpec = sSpec(1:frameLen/2+1, :); % 取正频率部分
f = (0:frameLen/2) * fs / frameLen; % 计算频率轴

% 绘制结果
figure;
imagesc(1:nFrames, f, 20*log10(sSpec+eps));
axis xy;
xlabel('Frame index');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('Spectrogram');
colorbar;