高能预警！！！ .wav文件为笔者亲自一展歌喉录制的噪声，在家中播放，可驱赶耗子，蟑螂 介绍 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种时频分析方法，用于分析非平稳信号的频率成分随时间的变化。与传统的傅里叶变换不同，STFT在处理信号时考虑了时间局部性，使得它能够同时在时间域和频率域上分析信号。 STFT的背景 傅里叶变换可以将信号从时间

写在最开头，两个几乎没有差别。 结果一模一样，只是取了分帧加窗fft的不同点而已。 先贴上程序。 clear;clc;close all;[sig,fs] = audioread('1.wav');window_len = 400;nfft = 1024;windowt = hamming(window_len);hoplen = window_len/2;% matlab自带stf

短时傅立叶变换 (STFT) 详细介绍 1. 基本概念 傅立叶变换（Fourier Transform）用于将一个信号从时间域转换到频率域，然而它假设信号是平稳的，这意味着信号的频率成分在整个时间上是不变的。对于非平稳信号，傅立叶变换无法提供信号随时间变化的频率信息。 短时傅立叶变换通过将信号分割成多个短的、重叠的时间窗口，每个窗口内的信号近似为平稳的，然后对每个窗口分别进行傅立叶变换，从而

1、算法描述 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）是傅里叶变换的一种扩展，用于分析信号在时域和频域上的变化。描述如下： 1. **时域与频域分析**：    - 信号通常以时域的形式表示，即信号随着时间的变化。傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，揭示信号在不同频率上的成分。 2. **窗函数**：    - STFT 引入了一个称为窗函数的概念