本研究探讨了自适应短时傅里叶变换（STFT）算法的设计与优化，并提供了其在MATLAB环境下的具体实现方案，进一步探索了该技术在多个领域的应用潜力。
自适应短时傅里叶变换方法：一种跨领域信号处理的MATLAB实现与应用拓展
在MATLAB环境下开发了一种自适应短时傅里叶变换算法，用于多领域的信号处理及优化分析。
该算法适用于多种类型的信号数据，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等。此外，在语音信号、声音信号（如ECG, EEG, EMG生理指标）等领域也展现出良好的应用潜力。
压缩包内包含所有必要的组件：数据集与源代码，同时附有参考文献以供深入研究使用。
具体实现中，算法的执行环境为MATLAB R2018A版本。以下是关键部分的一段示例代码：
```matlab
num_segments = 10; % 设定分割成的片段数量
minres = 2000;% 每个最小分辨率内的样本数
[segment, segment_all] = buseg(blocks.partials_norm,num_segments,minres,help_vec);% 底向上分割过程
```
自适应短时傅里叶变换; MATLAB环境; 算法迁移; 信号处理; 压缩包
5星
