stft 受台风塔巴影响广东部分列车停运：

短时傅里叶变换中的各种窗函数总结

短时傅里叶变换（STFT）是一种对非平稳信号进行局部频域分析的方法。为了减少在截取非平稳信号的局部平稳信号时产生的频谱泄露，通常需要对信号进行加窗处理。窗函数可以加在时域，也可以加在频域上，但通常选择在时域加窗。以下是常见的窗函数及其特点总结：矩形窗 特点：主瓣比较集中，频率分辨率最高。

短时傅里叶变换中的窗函数简述如下：窗函数的作用：减小频谱泄露：在对语音信号进行分帧FFT变换分析时，加窗可以显著减小频谱泄露现象，从而提高频谱分析的准确性。提高分析精度：通过选择合适的窗函数，可以更好地适应信号的特性，从而提高频谱分析的精度。

窗函数应该取多长？帧长一般为20-50ms之间，长窗具有较高的频率分辨率，较低的时间分辨率。长窗起到了时间上的平均作用。短窗具有较好的时间分辨率，能够提取出语音信号中的短时变化，但频率分辨率较低。窗宽的选择需折中考虑。

其中，ω表示角频率，w（t）为窗函数，*表示共轭。窗函数w（t）的存在使得短时傅里叶变换具有局部特性，因此它既是时间函数也是频率函数。对于给定时间t，信号的短时傅里叶变换可以看作该时刻的频谱，即局部频谱。在实际应用中，需要对信号的短时傅里叶变换进行离散化处理。

因此，在实际应用中需要根据具体需求进行权衡和选择。总结 短时傅里叶变换是一种有效的非平稳信号时频分析方法。通过合理选择STFT点数、重叠长度和窗函数等参数，可以捕捉到信号随时间变化的频率特性。然而，由于测不准原理的限制，时间分辨率和频率分辨率不能同时很高。

短时傅里叶变换

短时傅里叶变换（STFT）是一种用于分析非平稳信号的时频特性的有效工具。它通过将长信号分成多个短段，并对每一段进行傅里叶变换，从而能够揭示信号在不同时间点的频率成分。短时傅里叶变换的定义与原理 短时傅里叶变换（STFT）是对离散信号进行局部频谱分析的方法。

短时傅里叶变换（STFT）是分析非平稳信号（如音频信号）的一种常用技术。它通过将长时非平稳信号分割成多个短时平稳信号，进而对每个短时信号进行傅里叶变换，从而获取信号在时间和频率上的分布特征。

短时傅里叶变换（Short Time Fourier Transform， STFT）短时傅里叶变换是一种用于分析非平稳信号的时频分析方法。它通过将信号分割成多个短时间段的窗口，并对每个窗口内的信号进行傅里叶变换，从而捕捉到信号随时间变化的频率特性。

短时傅里叶变换（STFT）的物理意义在于决定时变信号其局部段落的弦波成分的频率与相位。具体来说：核心功能：短时傅里叶变换是和傅里叶变换相关的一种数学变换关系，其核心功能在于分析时变信号的局部频率成分。在信号处理和分析中，信号往往不是静态的，而是随时间变化的。

在Matlab中，spectrogram和stft是用于进行短时傅里叶变换的两个主要函数，它们的用法如下：spectrogram函数： 基本用法：spectrogram函数将数据分段加窗，并在每个分段上执行快速傅里叶变换。这些分段通常会有重叠，因此一个向量的短时傅里叶变换结果会形成一个矩阵，其中横轴代表频率，纵轴代表时间。

时频分析——短时傅里叶变换(STFT)

1、短时傅里叶变换（STFT）是一种用于分析非平稳信号的时频特性的有效工具。它通过将长信号分成多个短段，并对每一段进行傅里叶变换，从而能够揭示信号在不同时间点的频率成分。短时傅里叶变换的定义与原理 短时傅里叶变换（STFT）是对离散信号进行局部频谱分析的方法。

2、短时傅里叶变换（STFT）是分析非平稳信号（如音频信号）的一种常用技术。它通过将长时非平稳信号分割成多个短时平稳信号，进而对每个短时信号进行傅里叶变换，从而获取信号在时间和频率上的分布特征。

3、短时傅里叶变换是一种有效的非平稳信号时频分析方法。通过合理选择STFT点数、重叠长度和窗函数等参数，可以捕捉到信号随时间变化的频率特性。然而，由于测不准原理的限制，时间分辨率和频率分辨率不能同时很高。因此，在实际应用中需要根据具体需求进行权衡和选择，以得到最佳的分析结果。

4、观察信号频率成分：在时频图上，可以清晰地看到信号在不同时间点上的频率成分及其变化情况。例如，如果信号在某个时间点突然出现了高频成分，那么在时频图上就会有一个明显的亮斑或亮线出现。应用与局限性：短时傅里叶变换的时频图在信号处理、音频分析等领域有着广泛的应用。

5、总之，短时傅里叶变换和小波变换在时频分析中扮演了重要角色。STFT提供了一种动态的时频图，而CWT通过引入可变窗口大小的策略，实现了一种更为灵活的时间分辨率和频率分辨率的调整，有效捕捉信号中的局部特征。随着实践需求的不断增长，这些方法在信号处理、音频分析、图像处理等领域具有广泛的应用。

音频特征提取--短时傅里叶变换STFT

1、短时傅里叶变换（STFT）是分析非平稳信号（如音频信号）的一种常用技术。它通过将长时非平稳信号分割成多个短时平稳信号，进而对每个短时信号进行傅里叶变换，从而获取信号在时间和频率上的分布特征。

2、为了分析频域特征，通常使用快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换为频域信号。然而，FFT虽然能提供频域信息，却缺乏时域信息。为了同时获取时域和频域的信息，通常使用短时傅里叶变换（STFT），得到二维的图谱，即声谱图。这时得到的语音信号特征称为线性频谱。但人耳对声音的感知并非线性。

3、短时傅里叶变换（STFT）是对离散信号进行局部频谱分析的方法。与全局的离散傅里叶变换（DFT）不同，STFT能够展示信号在不同时间段的频率特性。其基本原理是将信号分割成多个短时间段（通常通过窗函数实现），然后对每个时间段内的信号进行傅里叶变换。

4、语音信号相关特征、人体发声机理与源-滤波器模型语音信号相关特征 频谱图（Spectrogram）定义：语音信号的频谱图是通过短时傅里叶变换（STFT）将时域波形信号转换到频域得到的二维图像，横轴表示时间，纵轴表示频率，图像中每个位置的值表示该频率在一定时间内的大小。

5、梅尔倒频谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficents，简称MFCC）是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出的，自此在语音识别领域，MFCC在人工特征方面一直表现出色，从未被超越。

6、重要参数：虽然未直接提及，但librosa.stft函数通常接受多个参数来控制变换的细节，如n_fft、hop_length、win_length等。这些参数的选择将直接影响输出频谱的分辨率和细节程度。应用：短时傅里叶变换的结果对于音乐分析、信号处理和音频特征提取至关重要。