短时傅里叶变换程序如何编写

逆变换如何编译程序，MATLAB短时傅里叶变换/步骤不详。计算一帧的傅里叶-3，你得到短时-1变换，如何使用短时-1变换如何使用程序返回纵坐标的值...matlab自带短时，旧版matlab是specgram函数，新版改成了spectrogram函数，虽然说到时频分析，总会说到小波分析，比短时-1/，但是在分析信号的瞬时频谱时，短时-。

我觉得台湾哥写的代码还是很专业的。我只回答第三个问题:窗函数一定不能任意选择。加窗的意义在于减少频谱能量的泄漏，因为在做傅里叶-3/时，只取信号的一段进行分析，相当于截断信号，在截断段引入冗余的高频分量。

Fourier 变换在图像处理的广泛应用领域，包括图像分析、图像增强、图像压缩等，都有着非常重要的作用。fftshift的作用是使正负半轴部分的图像关于各自的中心对称。因为fft直接得到的数据和频率不对应，所以fftshift可以修正。假设f(x，y)是离散空间中的二维函数，这个函数的二维傅里叶的定义如下:p0，

1…N1(1)或p0，1…M1q0，1…N1(2)离散傅立叶逆变换定义如下:m0，1…M1n0，1…N1(3)F(p，q)称为f(m，n)的离散傅立叶/的。这个公式表明，函数f(m，n)可以用无数个不同频率的复指数信号的和来表示，复指数信号在频率(w1，w2)处的幅度和相位为F(w1，w2)。2.快速傅立叶变换MATLAB提供的函数(fft2FFT 2函数用于计算二维快速傅立叶变换，其语法格式为:Bfft2(I)Bfft2(I)返回图像I的二维fft 变换矩阵，输入图像I

Gonzalez版本中的解释非常形象:一个恰当的比喻是把傅里叶-3/比作一个玻璃棱镜。棱镜是一种可以将光分解成不同颜色的物理仪器，每种成分的颜色由波长(或频率)决定。傅里叶 变换可以看作是一个数学棱镜，将一个函数按照频率分解成不同的分量。当我们考虑光时，我们讨论它的光谱或频谱。同样，傅立叶变换使我们能够通过频率分量来分析一个函数。

比如大面积的沙漠是图像中灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；对于表面属性变换，锐边区域是图像中灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实践中具有明显的物理意义。设F是一个能量有限的模拟信号，它的傅立叶变换代表F的频谱..从纯数学的角度来看，傅立叶变换将一个函数转化为一系列周期函数来处理。

matlab自带短时傅里叶变换的分析功能。旧版matlab是specgram函数，新版改成了spectrogram函数。虽然说到时频分析，总是说到小波分析。小波分析比短时 傅里叶，但是在分析信号的瞬时频谱时，短时 傅里叶还是有它的用武之地的。前阵子也看到一些小波分析的matlab实现，发现help用的小波大部分是去噪和压缩。都说小波是时频显微镜，它的应用在于看高频的分解是哪一级，所以可以有效的滤除一些信号，比如去噪，所以短时--。

(1)matlab存储在列中。当然可以是1*256，但是需要自己设置。傅里叶变化是对称的，一般要求数据的个数是2的幂。(2)无论谁2)tfr做fft 变换都是大小相同的矩阵。(3)如上所述，fft 变换后的频谱是对称的。如果tfr是256，就取256/2128。(4)如果随机数组中的数据与原始数据体没有相关性，那么变换后的振幅图和相位图上下波动，密线就是波动，密度与点距和线长有关。

1.首先，短时傅里叶变换短时傅里叶Analysis(STFA)适用于分析慢时变信号。2.其次，由于语音信号是短时稳定，我们可以对语音进行分帧，计算某一帧的傅里叶 变换，结果是短时，3.最后，由于时间分辨率和频率分辨率的矛盾关系，在进行短时傅里叶变换时，窗长要根据分析的目的进行折中。