stft 函数python代码源码
STFT（短时傅里叶变换）是一种经典的信号处理方法，用于将信号从时间域转换到频域。在Python中，我们可以使用stft函数来实现这一变换。
STFT将信号分成一小段段落，然后对每个段落进行傅里叶变换。这样做的好处是，可以观察信号在不同时间点的频谱特征。通过将信号从时间域转换到频域，我们可以更好地理解信号的频谱结构，从而分析信号的频率成分和特征。
stft函数的语法如下：
linspace函数python```
f, t, Zxx = scipy.signal.stft(x, fs=fs, window='hann', nperseg=nperseg, noverlap=noverlap, boundary=None, padded=False)
```
参数解释：
- x：输入的信号，可以是一维或二维数组。一维数组表示单声道信号，二维数组表示多声道信号。
- fs：信号的采样率。
- window：窗函数的类型，默认为'Hann'窗。
- nperseg：每个段落的长度，默认为256。
- noverlap：相邻段落之间的重叠长度，默认为None，即nperseg的一半。
- boundary：如果为None，则在信号的两端填充0；如果为'zeros'，则在信号的两端填充0；如果为'reduce'，则通过减少窗口的大小来避免填充。
- padded：是否对信号进行填充，默认为False。
函数的返回值包括：
- f：频率数组，表示信号的频率分量。
-
t：时间数组，表示信号的时间点。
- Zxx：STFT的结果，表示信号的频谱。
使用stft函数进行信号处理的步骤如下：
1. 导入必要的库：
```
import numpy as np
import scipy.signal
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 生成信号：
```
fs = 1000
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.sin(2 * np.pi * 120 * t)
```
3. 调用stft函数进行信号处理：
```
f, t, Zxx = scipy.signal.stft(x, fs=fs, window='hann', nperseg=256, noverlap=None, boundary=None, padded=False)
```
4. 绘制频谱图：
```
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), shading='gouraud')
plt.title('STFT Magnitude')
plt.xlabel('Time [s]')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
lorbar(label='Magnitude')
plt.show()
```
通过以上步骤，我们可以获得信号的频谱图。图中的颜表示信号在不同频率和时间点的幅度。通过观察频谱图，我们可以分析信号的频率成分和特征。
总结一下，STFT是一种将信号从时间域转换到频域的经典方法。Python中的stft函数可以方便地实现这一变换，并通过频谱图展示信号的频谱特征。通过分析频谱图，我们可以更好地理解信号的频率成分和特征。

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