signal.stft

`signal.stft` 是一个函数，它可以计算信号的短时傅里叶变换（STFT）。STFT 是一种将信号分解成一系列时域窗口的频谱分量的方法。它在信号处理和分析中被广泛使用，特别是在音频处理、图像处理、信号压缩等领域。

`signal.stft` 的输入包括信号、窗口长度、窗口类型、重叠量等。输出是一个二维数组，表示信号在不同时间和频率上的频谱分量。通常，这个输出可以用来绘制频谱图，以便更好地分析信号的频率内容。

相关问题

scipy.signal.stft

scipy.signal.stft 是一个用于计算短时傅里叶变换 (Short-Time Fourier Transform, STFT) 的函数。STFT 是一种信号分析方法，它将信号分解成一系列时频图，可以用于分析信号的频谱和时域特性。scipy.signal.stft 函数可以接受多种输入信号，包括实数信号和复数信号，可以指定窗长、窗类型、重叠比例等参数，返回一个包含 STFT 结果的二维数组。

signal.stft用法

`signal.stft()` 是 Python 中 `scipy.signal` 库中的函数，它用于计算信号的小波变换（Short-Time Fourier Transform）。小波变换是一种时频分析工具，能够同时提供信号的时间和频率信息。以下是 `signal.stft()` 函数的基本用法：

from scipy.signal import stft
import numpy as np

# 假设我们有一个音频信号（numpy数组）
audio_signal = np.array([...]) # 填充实际的信号数据

# 设置参数，如窗口大小 (window_size)，步进 (overlap), 和小波函数 (wavelet)
window_size = 1024
overlap = 512
wavelet = 'morlet'  # 可选的常见小波函数，如 'hann', 'blackman', 或 'morlet'

# 计算STFT
stft_result = stft(audio_signal, fs=采样率, nperseg=window_size, noverlap=overlap, window=wavelet)

# 输出是一个复数数组，包含了每个时间窗内信号的幅度谱和相位
magnitude, phase = stft_result

# 对结果进行进一步处理，例如获取频谱、绘制图像等
magnitude spectrogram = magnitude.abs()  # 获取幅度谱