matlab对多数据短时傅里叶变换

### 使用MATLAB对多个数据集执行短时傅里叶变换

为了在MATLAB中对多个数据集执行短时傅里叶变换（STFT），可以采用循环结构来遍历各个数据集并依次调用`stft`函数。下面提供了一个具体的实现方案。

#### 准备工作
假设所有的待处理的数据已经存储在一个矩阵或多维数组中，每一列代表一个独立的数据序列；或者是存放在单独文件里的不同变量集合。如果是以文件形式存在，则需先读取这些文件到内存环境中。

#### 编写脚本或函数
创建一个新的`.m`文件作为脚本或者定义成接受输入参数的自定义函数用于批量处理多组数据：

function stfts = batch_stft(dataSets, windowSize, overlap)
% BATCH_STFT 对多个数据集进行短时傅里叶变换
%
% 输入:
% dataSets - 数据集矩阵，每列为一组数据
% windowSize - STFT窗口大小
% overlap - 窗口重叠比例 (0~windowSize-1)

numDataSets = size(dataSets, 2); % 获取数据集数量
stfts = cell(1, numDataSets);     % 初始化cell保存结果

for i = 1:numDataSets
    signal = dataSets(:,i);
    
    % 执行STFT操作
    [s,f,t] = stft(signal,'Window',hamming(windowSize),'OverlapLength',overlap,...
                   'FFTLength',nextpow2(length(signal)));
                   
    stfts{i} = struct('S', s, 'Frequencies', f, 'Times', t);
end
end

此代码片段展示了如何构建一个名为`batch_stft`的功能模块，它接收三个主要参数：包含所有样本的数据集、指定窗长度以及相邻两帧间的交叠量。内部逻辑通过迭代访问每一个数据向量，并对其实施STFT转换，最终返回由各次运算得到的结果组成的单元格数组[^1]。

#### 调用示例
当准备好上述功能之后，在命令行界面或者其他地方就可以很方便地调用了:

dataSets = randn(1e3,5);          % 假设有五个随机生成的数据集
windowSize = round(numel(dataSets)/8); % 设置合理的窗口尺寸
overlap = floor(windowSize/2);      % 设定一半宽度为重合部分
    
results = batch_stft(dataSets, windowSize, overlap);

figure;
for k=1:length(results)
    subplot(ceil(sqrt(length(results))), ceil(sqrt(length(results))),k);
    imagesc(abs(results{k}.S));
    title(['Dataset ', num2str(k)]);
    xlabel('Time');
    ylabel('Frequency');
end
colorbar;
colormap jet;

这段示范说明了怎样准备测试用的数据集，并设置合适的参数传递给之前编写的批量化STFT处理器。最后还附带了一段绘图指令用来直观展示每个数据集中频率随时间变化的情况[^2]。