【Matlab算法】MATLAB实现的音频信号时频分析与可视化（附MATLAB完整代码）

前言

音频信号的时频分析是信号处理领域中的一个重要研究方向。它允许我们同时观察信号在时间和频率域的特性，为音频处理、语音识别、音乐分析等应用提供了重要的工具。本研究聚焦于使用MATLAB实现两种常用的时频分析方法：短时傅里叶变换（STFT）和小波变换。通过这两种方法的实现和可视化，我们可以深入理解音频信号的时频特性，为进一步的音频分析和处理奠定基础。

正文：时频分析实现原理

本研究主要实现并比较了两种时频分析方法：短时傅里叶变换（STFT）和小波变换。

1. 短时傅里叶变换（STFT）：

   STFT的核心思想是将长时间的信号分割成等长的短时间片段，然后对每个片段进行傅里叶变换。其主要步骤如下：

   a. 选择一个合适的窗函数（如汉宁窗）。
   b. 将窗函数应用于信号的一个短时间片段。
   c. 对加窗后的信号片段进行傅里叶变换。
   d. 移动窗函数到下一个时间位置，重复步骤b和c，直到处理完整个信号。

   优点：

   • 能够同时提供时间和频率信息
   • 实现相对简单，计算效率高

   缺点：

   • 时间和频率分辨率之间存在权衡，无法同时获得很高的时间和频率分辨率

2. 小波变换：

   小波变换使用不同尺度和位置的小波函数来分析信号。其主要步骤如下：

   a. 选择一个合适的母小波函数（