5.1 stft画图（二维图+三维图） 短时傅里叶变换画图常用设置参数就四个：窗口类型、窗口大小、窗口重叠大小、每个窗口上执行FFT的点数。 选择合适的参数对于获取准确和有用的频谱分析至关重要。

Jun 12, 2018 · 这个其实是和ISTFT(Inverse STFT)的Reconstruction相关的，先说结论： 在进行ISTFT时，先对处理完的每帧频域信号做傅里叶逆变换，而后对逆变换的结果加窗（和分帧时加的窗类型、窗长、overlap保持一致），最后对加窗后的每帧信号重叠相加再除以每帧窗函数的平方重叠相加的结果，即可重建原始信号。

STFT (短时傅立叶变换) 是一种把一个长时间信号分割成短时窗口，然后对每个窗口进行傅立叶变换的方法。这样可以将信号在时间和频率两个维度上分析，得到信号随时间变化的频谱特征。 下面是一个简单的C语言代码实现10khz采样频率的STFT短时傅立叶变换：

基于stft的同步压缩变换的想法是，既然我们不可以直接解决stft的分辨率问题，可不可以找到一种算子，对stft的不同时频点重新计算，得到更为精确的瞬时频率估计结果，即：让本来不应出现有效峰值的时频点，回归到他应有的频点处。该方法更为详细的介绍和 ...

对于stft时频分析，选择更短的窗以牺牲频率分辨率为代价从而获得良好的时间分辨率。相反，选择较大的窗以时间分辨率为代价从而获得良好的频率分辨率（著名的测不准原理）。一旦stft的分析窗确定后，将在整个分析中保持不变（最致命的缺陷）。

有没有学通信的人，告诉我cwt，stft，wvd，hht这些时频变换的基本内容该在哪里找？ 本人不是这个专业的，但需要写相关的文档 显示全部 关注者

加窗使信号平稳化（限制分析时间，使分析时间内波形特性没有显著变化），于是可以对加窗的分段信号一段一段地使用ft得到频谱。所以说stft后得到的是按时间顺序排列的n段信号的频谱。

stft 和wt等常用的时频分析方法时频分辨率较低，而且对于多分量时变信号的匹配效果不佳；wvd对噪声的鲁棒性不足且对于多分量时变信号存在交叉干扰项；emd及其改进方法缺乏数学理论支撑，并存在端点效应和模态混叠等问题。

广泛使用的短时傅里叶变换STFT 和小波变换WT的时频分辨率取决于窗口和基函数的选择，但是由于窗口和基函数在分析中固定不变，因而对于多分量时变信号的匹配效果不佳；Wigner-Ville 分布WMD对噪声的鲁棒性不足且对于多分量时变信号存在交叉干扰项；经验模态 ...

Apr 21, 2020 · stft和istft可以实现频谱和声音的互相转换，下面这个视频就是用stft和istft实现的： 所以，MATLAB的好处就是性能挺好的数值计算内核加上一大堆ToolBox，ToolBox实现了接口和最常用的功能，以至于可以快速从“目标问题”走到“核心算法”这一步。