大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于短时傅里叶变换，快速傅里叶变换和傅里叶变换的区别这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

线性调频信号是怎样进行短时傅里叶变换

a=wavread('jiasiqi.wav');%将音频信号jiasiqi.wav读入

subplot(2,1,1),%分配画布，一幅图上共两个图，这是第一个

plot(a);title('original signal');%画出原始信号，即前面这个音频信号的原始波形

grid%添加网格线

N=256;%设置短时傅里叶变换的长度，同时也是汉明窗的长度

h=hamming(N);%设置汉明窗

for m=1:N%用汉明窗截取信号，长度为N，主要是为了减少截断引起的栅栏效应等

b(m)=a(m)*h(m)

end

y=20*log(abs(fft(b)))%做傅里叶变换，取其模值，即幅频特性，然后用分贝（dB）表示

subplot(2,1,2)%分配画布，第二副图

plot(y);title('短时谱');%画出短时谱

grid%添加网格线

简述短时傅立叶变换和小波变换的异同

短时傅里叶变换是给信号在时域上加窗，把信号分成一小段一小段，分别做傅里叶变换；

小波变换直接更换了基函数，将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。相比于窗宽窄不能变化的短时傅里叶变换，小波基的尺度可以伸缩，从而解决了时域、频域分辨率不可兼得的问题，并且可以实现正交化。

短时傅里叶分析的采样率有哪几种它们之间的关系如何

有信号的Nyquist采样率、窗口长度对应的采样率、STFT过程中的重叠参数所决定的采样率，它们之间的关系是，Nyquist采样率要大于窗口长度对应的采样率和STFT过程中的重叠参数所决定的采样率，以确保信号频率成分的完整还原。根据查询短时短时傅里叶分析论可以知道，傅里叶分析（Short-timeFourierTransform，STFT）是一种时频分析方法，将信号在时间和频率两个维度上进行分解。它通过将长时间信号分割成若干个短时段，并对每个短时段进行傅里叶变换来获取该时间段内信号的频谱信息。

短时傅里叶变换窗函数窗口宽度的选择

首先，我的答案是针对于matlab时频分析工具箱的，在这个工具箱里，段师傅里叶变换的函数为tfrstft

。下面介绍一下用法

格式：

[tfr,

t,

f]

=

tfrstft(x)

%

计算时间序列x的短时傅里叶变换，参数tfr为短时傅里叶变换系数，t为系数tfr对应的时刻，f为归一化频率向量

[tfr,

t,

f]

=

tfrstft(x,

t)

%

计算对应时刻t的短时傅里叶变换

[tfr,

t,

f]

=

tfrstft(x,

t,

n)

%

计算n点对应时刻t的短时傅里叶变换

[tfr,

t,

f]

=

tfrstft(x,

t,

n,

h)

%

参数h为归一化频率平滑窗

[tfr,

t,

f]

=

tfrstft(x

t,

n,

h,

trace)

%

trace显示算法进程

说明：

x--信号

t--时间（缺省值为1：length(x))

n--频率数（缺省值为length(x))

h--频率滑窗，h归一化为单位能量（缺省值为hamming（n/4））

trace--如果非零，显示算法的进程（缺省值为0）

tfr--时频分解（为复值），频率轴观察范围为-0.5~0.5

也就是说，如果你想改变窗函数，你需要修改h这个变量，希望对你有帮助

短时傅里叶变换的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于快速傅里叶变换和傅里叶变换的区别、短时傅里叶变换的信息别忘了在本站进行查找哦。