短时傅里叶变换matlab程序.doc

短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）是一种在信号处理中广泛使用的工具，它能够对非平稳信号进行局部频谱分析。在MATLAB中，STFT可以用来分解信号并得到不同频率成分，这有助于理解信号随时间变化的特性。本程序实现了STFT的计算，并使用汉明窗（Hamming Window）来改善频谱分析的效果。 STFT的基本思想是将一个长信号分成较短的重叠子序列，然后对每个子序列进行傅里叶变换。在这个例子中，`Sig`是待分析的信号，`nLevel`定义了频率轴的长度，`WinLen`是汉明窗的长度，而`SampFreq`是信号的采样频率。汉明窗是一种窗口函数，可以减小信号边缘的突变，从而降低栅栏效应（spectral leakage）。 函数`STFT`首先检查输入参数，对缺失的参数赋予默认值。然后，它创建汉明窗`WinFun`，并确保信号长度和窗长度都是偶数，以避免处理边界问题。接下来，STFT的核心部分是循环遍历信号中的每个样本，应用汉明窗并计算与之相关的傅里叶变换。程序计算并显示STFT的时频谱图、原始时域波形以及整体频谱。 汉明窗的长度`WinLen`可以通过调整来改变频率分辨率：更长的窗意味着更高的频率分辨率，但可能会降低时间分辨率。同样，`nLevel`的大小影响频率轴的细化程度，更大的`nLevel`可以提供更多的频率细分。 MATLAB中的`fft`函数用于计算傅里叶变换，`abs`函数提取复数结果的模，`linspace`生成等间距的频率轴，`clf`清除当前图形，`mesh`和`plot`函数绘制时频谱图和时域波形，`colorbar`添加颜色条，`xlabel`、`ylabel`和`title`设置图形的标签和标题。 这个MATLAB程序提供了一种实用的方法来理解和分析非平稳信号的短时频特性，通过汉明窗的使用和参数调整，用户可以根据需要优化频域和时域的分辨率。