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短时傅里叶变换，short-time fourier transformation，有时也叫加窗傅里叶变换，时间窗口使得信号只在某一小区间内有效，这就避免了传统的傅里叶变换在时频局部表达能力上的不足，使得傅里叶变换有了局部定位的能力。
1. spectrogram：matlab 下的 stft
How can I compute a short-time Fourier transform (STFT) in MATLAB?
stft 不同于 ft 之处在于，多了时间的概念，对信号 y=sin(128⋅π⋅t)+sin(256⋅π⋅t) 是频率 ）进行短时傅里叶变换，该模拟信号中有 64 和 128 两种。
fs = 1000;t = 0:1/fs:2;y = sin(128*pi*t) + sin(256*pi*t); figure;win_sz = 128;han_win = hanning(win_sz); % 选择海明窗nfft = win_sz;nooverlap = win_sz - 1;[S, F, T] = spectrogram(y, window, nooverlap, nfft, fs);imagesc(T, F, log10(abs(S)))set(gca, 'YDir', 'normal')xlabel('Time (secs)')ylabel('Freq (Hz)')title('short time fourier transform spectrum')
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2. cwt：连续小波变换
Time-Frequency Analysis of Modulated Signals
小波变换进一步拓展了时频局部分析的能力。
[cfs,f] = cwt(quadchirp,'bump',fs);helperCWTTimeFreqPlot(cfs,tquad,f,'surf','CWT of Quadratic Chirp','Seconds','Hz')
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这里选择的是 bump 型小波，选择该类型的原因在于，当信号震荡剧烈，且更关注信号局部瞬变的时频分析。
load quadchirp;fs = 1000;[S,F,T] = spectrogram(quadchirp,100,98,128,fs);helperCWTTimeFreqPlot(S,T,F,'surf','STFT of Quadratic Chirp','Seconds','Hz')
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这里可以进一步对比 STFT（短时傅里叶变换）和 CWT（连续小波变换）在时频分析上的精细化刻画能力。
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