基于STFT和卷积神经网络的时序数据分类

时序数据分类是一项重要的任务，涉及到许多领域，如语音识别、运动识别和生物信号处理。在本文中，我们将介绍一种基于短时傅里叶变换（STFT）和卷积神经网络（CNN）的时序数据分类方法。我们将提供可直接运行的代码和数据，以帮助读者理解和实现这一方法。

1. 数据集准备
   首先，我们需要准备一个适合的时序数据集。在这个例子中，我们将使用一个简化的手势识别数据集作为示例。数据集包含多个手势动作的加速度计数据，每个动作都有相应的标签。数据集可以由读者自己创建，或者从公共数据集中获取。

2. 数据预处理
   在训练之前，我们需要对时序数据进行预处理。一种常用的预处理方法是应用短时傅里叶变换（STFT），将时域数据转换为频域表示。STFT可以提取信号的频谱信息，有助于捕捉时序数据中的关键特征。下面是一个使用Python库librosa进行STFT的示例代码：

import numpy as np
import librosa

def stft_transform(data)