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python 短时傅里叶变换(STFT)

时间: 2024-05-23 11:08:39 浏览: 161
Python中的短时傅里叶变换(STFT)是一种频谱分析方法,它将信号分成较短的时间段,并在每个时间段上进行傅里叶变换以获得频谱。这种方法对于分析非平稳信号是非常有用的,因为它可以提供关于信号在时间和频率上的变化的信息。 在Python中,可以使用scipy库中的stft函数来计算短时傅里叶变换。该函数采用以下参数: - x:要分析的信号 - fs:信号的采样频率 - window:用于窗口函数的窗口类型 - nperseg:每个时间段中的点数 - noverlap:相邻时间段之间的重叠点数 - nfft:用于计算每个时间段的傅里叶变换的点数 以下是一个简单的Python代码示例,演示如何使用stft函数计算信号的短时傅里叶变换: ```python import numpy as np from scipy.signal import stft import matplotlib.pyplot as plt # Generate a test signal fs = 1000 t = np.linspace(0, 1, fs) x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) # Compute the STFT of the signal f, t, Zxx = stft(x, fs, window='hamming', nperseg=256, noverlap=128, nfft=512) # Plot the spectrogram of the signal plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), cmap='viridis') plt.ylabel('Frequency [Hz]') plt.xlabel('Time [sec]') plt.show() ```
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