matlab短时傅里叶变换代码
时间: 2023-07-14 14:59:11 浏览: 60
以下是MATLAB实现的短时傅里叶变换代码示例:
```matlab
% 定义信号参数
fs = 1000; % 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f1 = 50; % 信号频率
f2 = 120; % 信号频率
x = cos(2*pi*f1*t) + cos(2*pi*f2*t); % 信号
% 短时傅里叶变换
window = hamming(256); % 窗函数
noverlap = 128; % 重叠长度
nfft = 1024; % FFT长度
[S,F,T] = spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs); % 短时傅里叶变换
% 绘制谱图
figure;
surf(T,F,10*log10(abs(S)),'edgecolor','none');
axis tight;
view(0,90);
xlabel('Time (Seconds)');
ylabel('Hz');
```
这段代码首先定义了一个包含两个频率分量的信号,并使用`hamming`函数定义了一个长度为256的窗函数。接着,使用`spectrogram`函数进行短时傅里叶变换,并将结果存储在`S`、`F`和`T`中。最后,使用`surf`函数绘制谱图。
相关问题
短时傅里叶变换matlab代码
短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)是一种将信号分解成时频域表示的方法。在MATLAB中,可以使用`spectrogram`函数来实现短时傅里叶变换。
下面是一个简单的MATLAB代码示例,展示了如何使用`spectrogram`函数进行短时傅里叶变换:
```matlab
% 假设你有一个音频信号x和采样率Fs
% x是一个行向量,表示音频信号
% Fs是一个标量,表示采样率
% 设置窗口长度和重叠长度
windowLength = 256; % 窗口长度
overlap = 128; % 重叠长度
% 计算短时傅里叶变换
spectrogram(x, windowLength, overlap, [], Fs, 'yaxis');
% 添加标题和标签
title('短时傅里叶变换');
xlabel('时间');
ylabel('频率');
```
在上述代码中,`spectrogram`函数的第一个参数是输入信号`x`,第二个参数是窗口长度`windowLength`,第三个参数是重叠长度`overlap`。其他参数可以根据需要进行设置。
matlab短时傅里叶变换
短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform, STFT)是一种将信号分为多个时间段进行傅里叶变换的技术。在MATLAB中,可以使用stft函数来进行短时傅里叶变换。
stft函数的语法如下:
`[S,F,T] = stft(x,fs,window,noverlap,nfft)`
其中:
- `x`是输入信号;
- `fs`是采样率;
- `window`是窗函数(默认为汉明窗);
- `noverlap`是重叠样本数(默认为50%);
- `nfft`是FFT长度(默认为窗口长度);
- `S`是短时傅里叶变换的结果(每行表示一个频率,每列表示一个时间段);
- `F`是频率向量;
- `T`是时间向量。
下面是一个示例代码,演示如何使用stft函数进行短时傅里叶变换:
```matlab
% 生成一个信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 信号
% 进行短时傅里叶变换
window = hamming(64); % 窗函数为汉明窗
noverlap = length(window)/2; % 重叠样本数为窗口长度的一半
nfft = 256; % FFT长度为256
[S,F,T] = stft(x,fs,window,noverlap,nfft);
% 绘制短时傅里叶变换结果
imagesc(T,F,abs(S)); % 将幅度谱绘制为图像
set(gca,'YDir','normal'); % 反转y轴
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
```
运行上述代码,将会得到一个图像,显示了信号在不同时间段和频率上的幅度谱。