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通过逆短时傅立叶变换 (ISTFT)，实现时频再合成。-matlab开发

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简介：
本代码实现了一个Matlab函数，该函数能够执行给定频谱图STFT(k, l)的逆短时傅立叶变换 (ITFT)，其中时间跨列对应于变换的维度，频率跨行则代表另一个维度。 该函数的主要输出包括：首先，它会重构信号，使其恢复到时域；其次，它还会提供一个时间向量，以表示重构信号的时间轴。 为了便于理解其功能的使用方式，在函数开头提供了详细的输入和输出参数说明，并附带了一个示例代码。 此示例展示了时频分析的过程，随后演示了如何利用Blackman和Hamming窗口对信号x[n]进行分析和再合成，从而实现完美重构。 此外，还设计了一个名为OLAExam的图形用户界面 (GUI)，旨在可视化通过重叠相加 (OLA) 方法进行的完美重建过程，并协助用户选择合适的分析和再合成窗口参数，包括窗口长度以及跳跃大小。 该代码的理论基础建立在[1] H.日沃米罗夫发表的相关研究之上：关于STFT分析和ISTFT合成例程的开发及其实际实现。 TEM 期刊，ISSN：2217-8309，DOI：10.18421/TEM81-07，卷。 8，第 1 期。

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  • 利用 MATLAB 实现逆短时傅里叶变换（ISTFT）进行时频再合成 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现逆短时傅里叶变换(ISTFT)，旨在对音频信号进行时频域上的编辑与处理，从而达到高质量的时频再合成效果。 本代码为一个Matlab函数，提供给定频谱图STFT(k, l)的逆短时傅立叶变换（ITFT），其中时间跨列，频率跨行。该函数输出包括：1）时域重构信号；2）时间向量。 为了方便使用，在函数开头给出了输入和输出参数说明，并通过一个例子阐明了功能的应用情况。该例展示了利用Blackman与Hamming窗口进行分析及再合成的给定信号x[n]的完美重构过程，涉及时频分析步骤。此外还提供了一个名为OLAExam的GUI工具，用于展示重叠相加（OLA）方法下的完美重建效果，并帮助选择适合分析和再合成分窗及其长度、跳帧大小等参数。 该代码基于相关文献中的理论内容编写而成。
     
  • 利用 MATLAB 实现短时傅立叶变换（STFT）进行时频分析 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现短时傅里叶变换(STFT)，旨在对信号进行时频域分析。通过该工具，用户可以深入理解音频及其他时间序列数据的频率特性与变化趋势。 这段文字描述了一个 MATLAB 函数，用于计算给定信号 x[n] 的短时傅立叶变换（STFT），作为 MATLAB 命令“spectrogram”的替代方案。函数的输出包括：1）一个复数 STFT 系数矩阵，其中列代表时间轴上的点，行表示频率；2）频率向量；3) 时间向量。 为了说明该功能如何使用，提供了一个示例。输入和输出参数在函数开头处进行了详细描述。此代码基于以下文献中的理论：H. 日沃米罗夫，“关于 STFT 分析与 ISTFT 合成程序的开发及其实际实现”，TEM 期刊，2019 年 2月卷第8期第1页56-64页。
     
  • 傅里叶反变换MATLAB代码-STFT与ISTFT：适用于WAV和MIC输入的短时傅立叶变换及逆变换...
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    这段材料提供了一套基于MATLAB的代码实现，用于进行短时傅里叶变换（STFT）及其逆变换（ISTFT），支持WAV文件和麦克风输入信号处理。适用于音频信号分析与合成研究。 傅里叶反变换MATLAB代码用于薄膜晶体管的STFT（短时傅立叶变换）与ISTFT（逆-短时傅立叶变换），适用于音频处理，并且麦克风输入提供25%、50%重叠的STFT功能。 为了构建测试代码，需要使用`git clone --recursive`命令来克隆包含子模块的仓库。然后通过运行 `git submodule init` 和 `git submodule update` 来初始化和更新这些子模块。 我目前使用的FFT是单个头文件中最快的Ooura FFT实现。然而，在某些情况下（尽管不常见），MATLAB中的FFT输出与Ooura FFT库计算的结果会存在差异。如果需要确保输出完全一致，建议使用其他兼容的FFT库。 例如，从缓冲区直接读取数据时可以这样操作： ```cpp #include cpp/STFT.h //帧大小和移动步长必须为4或2。 STFT::process(channels, frame_size, shift_size); WAV input; WAV output(channel); ``` 其中`channels`表示音频通道的数量，而`frame_size`与`shift_size`定义了分析窗口的尺寸及相邻窗口之间的偏移量。
     
  • 逆短时傅里叶变换
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    逆短时傅里叶变换是一种信号处理技术，用于将频域表示转换回时域信号。它是分析音频等非稳态信号的重要工具。 用MATLAB实现的短时傅里叶逆变换可以直接用来处理数据。
     
  • 逆短时傅里叶变换
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    逆短时傅里叶变换是一种信号处理技术，用于将修改过的频域数据转换回时间域信号，广泛应用于音频编辑和语音识别等领域。 短时傅里叶逆变换与短时傅里叶变换互为逆运算，可以互相转换，将一维信号转换为二维时间-频率域信号，便于进行时频分析。
     
  • LOFAR_300_短时傅立叶变换_辐射_时频分析.zip
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    本资源包包含使用短时傅里叶变换（STFT）对LOFAR观测数据进行时频分析的结果，适用于研究电磁波辐射特性。 lofar_300_短时傅里叶变换_辐射_时频分析_LOFAR.zip
     
  • MATLAB中STFT短时傅里叶变换的实现
    优质
    本教程详细介绍了如何在MATLAB环境中利用内置函数和自定义代码来实现信号处理中的关键技术——短时傅里叶变换（STFT），帮助读者深入理解其原理与应用。 短时傅里叶变换（STFT）是一种与傅里叶变换相关的数学工具，用于确定时变信号在局部区域内的正弦波频率和相位。
     
  • 基于MATLAB的短时傅里叶变换实现
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    本简介讨论了如何使用MATLAB软件来实现短时傅里叶变换(STFT)，分析信号在时间上的局部频率特性，并提供了代码示例和应用案例。 短时傅里叶变换的MATLAB实现包含详尽的注释，方便学习理解。
     
  • 短时傅里叶变换的时频分析(Matlab程序)
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    本项目通过Matlab实现短时傅里叶变换（STFT），进行信号处理中的时频分析，适用于音频等信号的时间和频率特征提取。 时频分析中的短时傅里叶变换在Matlab程序中应用广泛，特别是在地震信号处理方面非常实用。
     
  • MATLAB短时傅里叶变换实测有效
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    本研究通过实验验证了MATLAB环境下短时傅里叶变换的有效性，展示了其在信号分析中的强大应用潜力。 我们已经详细讨论了谱滤波的概念，在这种情况下，设计的滤波器具有与信号幅度频谱相匹配的幅值响应。假设该信号是平稳的，其统计特性不随时间变化，并且噪声被假定为具有更大的幅度。