Python中scipy.signal.stft函数详解

最新推荐文章于 2025-05-24 12:50:11 发布
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分类专栏： Python API详解 文章标签： stft python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fate_mt/article/details/104728797
该博客专注于讲解Python中scipy.signal.stft函数的使用，包括输入参数（如时域信号x、采样频率fs、窗函数window、窗函数长度nperseg等）和返回结果（频率f、时间t和时频数据Zxx）。介绍了STFT如何通过窗函数解决FFT的时频分辨率问题，并提到了不同窗函数的选择，如boxcar、triang、blackman、hamming等。

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此博客不介绍Python函数的理论知识和算法具体实现，只讲解函数的使用方法，函数输入和输出及相关函数参数，需要看相关原理的看下其他博客（时间充足的话，建议看相关书籍，系统学习）

scipy.signal.stft函数官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.stft.html
窗函数类型（scipy.signal.get_window）官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.get_window.html

1. 理论简介

  短时傅里叶变换（STFT）解决了快速傅里叶变换（FFT）的缺点，在得到信号频域信息的基础上也保留了时域信息。具体实现是通过添加窗函数（窗函数的长度是固定的），时域信号加窗将原始时域信号分割为多个片段，对每一个片段进行FFT，得到时频谱。

2. Python函数

scipy.signal.stft（x，fs = 1.0，window =‘hann’，

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python实现 stft_python scipy signal.stft用法及代码示例
weixin_39564605的博客
12-20 5063
计算短时傅立叶变换(STFT)。STFT可用作量化非平稳信号的频率和相位含量随时间变化的一种方式。参数：x：array_like测量值的时间序列fs：float, 可选参数x时间序列的采样频率。默认为1.0。window：str 或 tuple 或 array_like, 可选参数希望使用的窗口。如果window是字符串或元组，则将其传递给get_window生成窗口值，默认情况下为DFT-eve...
信号分析的短时傅里叶变换(scipy.signal.stft)
silent1cat的博客
10-02 1万+
概述 短时傅里叶变换定义了一个非常有用的时间和频率分布类，其制定了任意信号时间和频率变换的附属幅度，短时傅里叶变换的实质就是把一个比较长的时间信号分成相同长度的更短的段，在每个短的段上计算傅里叶得到傅里叶频谱图。 ...
短时傅里叶变换STFT在离散信号分析中的应用
最新发布
weixin_42594427的博客
05-24 686
窗函数是用于对信号进行加权的一系列函数，其主要目的是控制信号分析的时域范围以及频域的泄露程度。在STFT中，窗函数对分析的局部性起着决定性作用。MATLAB是MathWorks公司推出的高性能数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、算法开发、数据分析、可视化以及图形绘制等领域。其基本使用方法包括以下几个方面：变量与命令：MATLAB中变量是不需要声明类型的，并且用户输入的命令会立即得到执行。matlab% 创建一个包含4个元素的向量y = x^2;% 计算向量x中每个元素的平方。
Python 信号处理——短时傅里叶变换(STFT)
m0_37262671的博客
06-23 7633
Python 实现信号短时傅里叶变换
用python实现短时傅里叶变换（STFT）完整代码版
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weixin_43318034的博客
09-26 1万+
此程序为本人自学所用，是为了方便自己平时所用而准备的，分享给大家 import scipy.signal as signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fs=1024 #采样频率 data=[] #一维数据 f, t, nd = signal.stft(data,fs=fs,window='hann',nperseg=256,noverlap=None,nfft=None,
scipy短时傅里叶分析STFT
KPer_Yang的博客
11-09 1624
scipy短时傅里叶分析STFT
python signal测试的使用 python信号处理函数的使用测试 from scipy import signal
08-17
总的来说，`scipy.signal`模块提供了丰富的工具，使得在Python中进行信号处理变得非常方便。从滤波器设计到频谱分析，它为科研和工程应用提供了强大的支持。通过学习和使用这些函数，开发者可以处理各种复杂信号，...
python实现 stft_scipy-Python中的可逆STFT和ISTFT
weixin_39748928的博客
12-20 998
scipy-Python中的可逆STFT和ISTFTSciPy或NumPy或其他内置的逆傅立叶变换是否有通用形式的短时傅立叶变换？matplotlib中有pyplot specgram函数，该函数调用2734972705589589167104，该函数调用mlab.specgram()，该函数调用istft(stft(x))==x：istft(stft(x))==x但这是一个辅助功能，可实现 ...
scipy.signal.spectrogram
gw1994的博客
05-23 8164
参考官方文档 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.spectrogram.html scipy.signal.spectrogram(x, fs=1.0, window=(‘tukey’, 0.25), nperseg=None, noverlap=None, nfft=None, detrend=...
STFT 短时傅里叶变换的python实现
weixin_40727266的博客
03-13 2290
而STFT（短时傅里叶变换）则是一种时间频率分布表示方法，它将长时间信号分解为多个等长的小段，并在每个小段上计算傅里叶变换，得到频谱图。简单来说，STFT将整个信号分解成许多短时段，每个短时段近似平稳。这样可以观察到信号在不同时间段内的频率特征，并且可以更好地捕捉到信号的时变性质。通过使用STFT，我们可以获得一个随时间变化的频谱图，从而更好地理解信号在不同时间点上的频率成分。3.window : 时域信号分割的时候需要的窗函数，常用的窗函数有boxcar，triang，hamming， hann等。
tf.signal.stft() 短时傅里叶变换的示例
weixin_44493841的博客
11-22 1756
import tensorflow as tf import numpy as np a1 = np.arange(5) print(a1) [0 1 2 3 4] a2 = a1.astype(np.float32) # int 转 float print(a2) [0. 1. 2. 3. 4.] a3 = tf.signal.stft( # 短时傅里叶变换 a2, # 音频序列 frame_length=2, # 窗口长度 frame_step=1 #
matlab实现傅里叶变换代码-STFT_Python:Short-timeFouriertransform(STFT)effectinMAT
05-23
matlab实现傅里叶变换代码STFT_Python 在MATLAB中的短时傅立叶变换（STFT）效果是通过Python代码实现的（利用Python代码实现的matlab中的短时傅里叶变换效果） 使用“ pip install -r requirements.txt”安装从属库。 使用这样的命令：“ python pystft.py -wp test.wav -sp test.png -l 8192 -o 7168” 参数说明： 英语： “ -wp”，“-wavepath”，“音频文件的路径”，必填参数； “ -sp”，“ --savepath”，“图像需要保存的路径”，必填参数； “ -s”，“-size”，“图片大小”，可选参数，默认= 224，长度与宽度相同； “ -sr”，“-samplerate”，“音频的采样率”，可选参数，默认= 44100， PCM文件需要填写采样率，WAV不能填写； “ -l”，“-length”，“ STFT的窗口长度”，必填参数； “ -o”，“-overlap”，“ STFT的重叠长度”，必填参数，length-overlap = step； “
短时傅立叶变换 (STFT)：将信号的 STFT 可视化以供进一步处理-matlab开发
06-01
%% 函数 [t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(y,windowlength) %% 输入： % y：输入原始信号% windowlength：进行快速傅立叶变换的窗口长度，是一个采样频率的百分比因子，例如可以输入窗口长度% 采样频率的一半，输入 0.5，如果 fs =1000，则% 窗口是 500 个样本长度% 整形：将信号整形为窗口长度的长度。 如果你的% 信号已经被分块，否则它应该总是为零% = 1; % gr : 绘图与否（0 绘图，1 无绘图） %% 示例：[t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(EMG,0.1,1000,1,1) %% 输出： % t : 时间% 频率 : 频率% Power_spectrum : 功率谱％％ 方法： % 用 windowlength 的 elength 分块信号并得到% 快速傅
Python中FIR滤波和STFT滤波对比.zip
08-26
Python 中FIR滤波和STFT滤波效果对比，包含源代码和用到的数据文件，数据文件格式为fif。
python 安装pyaudio_python 处理音频并提取特征可视化
weixin_39895684的博客
11-20 1223
深度学习和机器学习在图像和视觉方面有很多的研究，而且取得了很好的效果，但是在音频处理方面还是比较弱，还有很大的提升空间。图像上有openCV这个强大的库，而在音频方面有哪些比较合适的库呢？这里说的是python支持的库，因为本人接触的主要还是python。所以今天就介绍一下python处理音频的库。进入正题：Python有一些很棒的音频处理库，比如Librosa和PyAudio，今天着重学习一下l...
【Python 信号处理】-短时傅里叶变换（STFT）-1
weixin_39107270的博客
03-10 1750
python STFT 实现
python实现 stft_Python中的可逆STFT和ISTFT
weixin_39540744的博客
12-20 642
这里是我的Python代码，简化为这个答案：import scipy, pylabdef stft(x, fs, framesz, hop):framesamp = int(framesz*fs)hopsamp = int(hop*fs)w = scipy.hanning(framesamp)X = scipy.array([scipy.fft(w*x[i:i+framesamp])for i i...
python的opencv操作记录(七)——短时傅里叶变换(stft)
新兴IT民工的专栏
10-18 2579
短时傅里叶变换，stft介绍
Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT_故障诊断初学与python(1)
2401_84003809的博客
04-08 1115
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，进行短时傅里叶变换的介绍与参数选择，最后通过Python实现对故障数据的时频图像分类。Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理_cwru轴承数据集-优快云博客将信号分解成一系列不同频率的连续正弦波的叠加；或者说，将信号从时间域转换到频率域。由于傅里叶变换是对整个信号进行变换，将整个信号从时域转换到频域，得到一个整体的频谱；丢掉了时间信息，无法根据傅立叶变换的结果判断一个特定信号在什么时候发生；
from scipy.signal import stft
03-21
这是一个 Python 中用于计算短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）的函数库。STFT 是一种信号处理技术，用于将一个信号分解成一系列频谱随时间变化的小块。使用 STFT 可以在时域和频域之间进行转换，从而方便地分析信号的特征。
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