MATLAB实现短时傅立叶变换分析及仿真

该资源是一个关于短时傅立叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）的MATLAB仿真程序，作者通过MATLAB代码展示了如何分析和绘制不同窗口宽度下的时间-频率分布图。 在MATLAB中，短时傅立叶变换是一种广泛应用的信号处理技术，用于分析非平稳信号的时间局部频率特性。程序主要分为以下几个部分： 1. **基本参数设置**： - `f1` 和 `f2` 分别代表两个不同频率的正弦波频率，这里分别为500Hz和1000Hz。 - `fN` 表示采样频率，为8000Hz，意味着每秒采集8000个样本点。 - `n` 定义了信号的总长度，此处为10000个样本点。 - `t` 是时间向量，从0到1/fN，表示0到信号持续时间。 2. **信号生成**： - `sig1` 和 `sig2` 分别是两个不同频率的正弦波，通过`sin(2*pi*frequency*t)`生成。 - `puls` 是一个脉冲信号，初始为零向量，然后在指定时间点赋值为10，模拟短暂的脉冲事件。 - `x` 是组合信号，由`sig1`、`sig2`和`puls`相加得到，代表含有多种频率成分的非平稳信号。 3. **窗口宽度设置**： - `win1`、`win2` 和 `win3` 分别代表不同宽度的窗口，对应于不同的时间分辨率（12.8ms、6.4ms 和 3.2ms），它们是通过采样频率与所需毫秒数转换得到的点数。 4. **步进长度设置**： - `stepping1`、`stepping2` 和 `stepping3` 分别表示在进行STFT时，每次移动窗口的距离，对应不同的频率分辨率。 5. **FFT点数**： - `nfft` 定义了进行快速傅立叶变换时使用的点数，这里取最小值256或信号长度，以保持计算效率。 6. **时间-频率分析**： - 使用`specgram`函数绘制了不同窗口宽度下使用汉明窗进行STFT的时间-频率分布图，展示了信号在不同时间尺度上的频率变化。 这个MATLAB程序可以用来教学和实践STFT，理解窗口大小对时间-频率分辨率的影响，以及如何通过调整窗口和步进长度来优化分析非平稳信号的局部特性。对于理解和应用短时傅立叶变换，这段代码提供了一个直观且实用的实例。