数字信号处理v3 第四章 快速傅里叶变换(4)

1. 提供局部频谱信息
短时傅里叶变换能够展示信号在不同时间点的频率成分，对于分析非平稳信号非常有用。例如，在语音信号处理中，可以观察到语音信号随时间变化的频率特性，如音高的变化、共振峰的移动等。
通过选择不同的窗函数，可以控制时间和频率的分辨率。较窄的窗函数可以提供较高的时间分辨率，但频率分辨率较低；较宽的窗函数则相反。
2. 可视化信号特性
短时傅里叶变换的结果可以以二维时频图的形式呈现，直观地展示信号的时频特性。在时频图中，横轴表示时间，纵轴表示频率，颜色或亮度表示信号在特定时间和频率处的能量大小。
这种可视化方式有助于理解信号的结构和动态变化，对于故障诊断、信号监测等领域具有重要意义。

1. 语音信号处理
语音识别、语音合成、语音增强等方面都广泛应用了短时傅里叶变换。例如，在语音识别中，通过分析语音信号的短时频谱特征，可以提取出用于识别的特征参数。可以对语音信号进行时频分析，去除噪声、增强语音质量。
2. 音频处理
音乐信号分析、音频特效处理等领域也常使用短时傅里叶变换。可以分析音乐的节奏、旋律等特征，实现音频的压缩、混音等特效。
3. 雷达信号处理
在雷达信号处理中，短时傅里叶变换可以用于分析回波信号的时频特性，检测目标的运动状态和特征。
4. 生物医学信号处理
如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的分析中，短时傅里叶变换可以帮助医生了解生理信号的时变频率特征，辅助疾病诊断。

惊讶于人工智能编程能力的进化！

短短的两个多月，明显感到chatGPT又提升了能力！看到这个趋势，我都感到了失业的压力了！唯有不断学习才能减小这类恐惧感！