stft python

STFT (short-time Fourier transform) 是一种常用的信号处理技术，它能够将时域信号转换为频域信号，并且可以对信号进行时频分析。在 Python 中，我们可以使用 SciPy 中的 `stft` 函数来进行 STFT 的计算。具体实现代码如下：

from scipy.signal import stft
import numpy as np

# 生成一个输入信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, False)
x = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t)

# 计算 STFT
f, t, Zxx = stft(x, fs=1000, nperseg=100, noverlap=50)

# 输出结果
print(f.shape)    # 频率轴上的点数
print(t.shape)    # 时间轴上的点数
print(Zxx.shape)  # STFT 矩阵的形状

在上面的代码中，我们首先生成了一个输入信号 `x`，然后使用 `stft` 函数计算了它的 STFT。其中 `fs` 参数表示采样率，`nperseg` 表示每个段的长度，`noverlap` 表示相邻两个段之间的重叠长度。最后输出了计算结果，包括频率轴、时间轴和 STFT 矩阵。

相关问题

STFT python

短时傅立叶变换（STFT）是一种用于分析非平稳信号的方法。它可以将信号分解成不同频率的成分，并提供随时间变化的频谱信息。在Python中，可以使用STFT来实现这一过程。

您可以使用Python中的scipy库来计算STFT。以安装所需的库为例，您可以使用以下命令安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

然后，您可以使用scipy库中的`stft`函数来计算信号的STFT。通过指定所需的参数，例如信号的采样率、窗口长度和重叠量，您可以获取信号的STFT表示。

STFT pythonn

STFT是短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform）的缩写，是一种时频分析方法。在Python中，可以使用scipy库中的stft函数进行计算。

示例代码：

from scipy.signal import stft
import numpy as np

# 生成信号
fs = 1000  # 采样率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 时间序列
f1 = 50  # 信号频率
f2 = 120
x = np.sin(2*np.pi*f1*t) + np.sin(2*np.pi*f2*t)

# 计算STFT
f, t, Zxx = stft(x, fs, nperseg=100)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), vmin=0, vmax=amp)
plt.title('STFT Magnitude')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()