基于梯度下降算法的改进自适应短时傅里叶变换方法——在Jupyter Notebook中的实现与应用研究
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简介：
本研究提出了一种基于梯度下降算法改进的自适应短时傅里叶变换(STFT)方法，并通过Jupyter Notebook平台进行了实现和应用分析，旨在提升信号处理效率和准确性。
一种改进的自适应短时傅里叶变换方法基于梯度下降算法在Jupyter Notebook环境中执行，并附带参考文献。
该算法可以应用于多种信号类型，包括但不限于金融时间序列、地震微震信号、机械振动信号、声发射信号以及电压和电流信号。此外，它还可以用于语音信号处理及各类生理电信号分析（如心电图ECG、脑电图EEG和肌电图EMG）。
算法参数设置如下：
```
sr = 1e4
t = torch.arange(0, 2.5, 1/sr)
f = torch.sin(2 * math.pi * t) * 1e2 + 1e2 * torch.ones_like(t) + 5e1 * t
x = (torch.sin(torch.cumsum(f, dim=0)) / 2e2 + 0.1 *torch.randn(t.shape))[None, :]
x += torch.sin(torch.cumsum(1e2*5 * torch.ones_like(t), dim=0) / 2e2)
x = x.to(device)
print(x.shape)
plt.plot(f)
```
此代码片段展示了如何使用改进的自适应短时傅里叶变换方法进行信号处理。
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