matlab时频分析之短时傅里叶变换 spectrogram

matlab时频分析之短时傅里叶变换 spectrogram

短时傅里叶变换常用于缓慢时变信号的频谱分析，可以观察沿时间变化的频谱信号。

其优点如下图所示，弥补了频谱分析中不能观察时间的缺点，也弥补了时域分析不能获取频率的缺点。

1 STFT的基本原理

基本原理可以理解为对一段长信号，截取每一段时间的短信号做fft，将得到的频谱图时间沿时间轴排列，及可得到时频的云图。

2 matlab中实现

这里采用最基础的spectrogram函数作为分析函数。虽然在其它很多地方都能找到能实现更高级用法的函数，比如逆变换：
https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/45577-inverse-short-time-fourier-transform-istft-with-matlab
但是这里只是单纯的做可视化分析。

代码如下：

%短时傅里叶变换展示
fs=2^10;    %采样频率 fs=65536hz
dt=1/fs;    %时间精度
timestart=-4;
timeend=4;
t=(0:(timeend-timestart)/dt-1)*dt+timestart;
L=length(t);

%设置信号
z=sin(2*pi*5.*t).*(t<-2)