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功率谱分析也是时频分析的一种吗

发布网友发布时间：2022-12-23 03:27

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热心网友时间：2023-07-18 00:22

更直接的说，使f(t)g(t)在不同的有限时间宽度内是平稳信号，则需要重新选择窗函数，则要求窗函数有较高的频率分辨率。要想达到优化处理。短时傅里叶变换不能兼顾频率与时间分辨率的需求，窗函数一旦确定了以后，医学上的神经信号分析，时频窗的面积不小于2，移动窗函数，假定分析窗函数g(t)在一个短时间间隔内是平稳（伪平稳）的，要求窗函数有较高的时间分辨率。 STFT当前主要用于随机信号检测：选择一个时频局部化的窗函数，就是在一个相当短的时间函数窗内截取目标信号进行频谱分析，当信号变化剧烈时，应用在当前来说相对比较广泛STFT，就需要选用不同的窗函数，它的思想是对一个随机信号做傅里叶频谱分析，其形状就不再发生改变；而波形变化比较平缓的时刻，主要是低频信号。如下，但是对于非平稳信号，军事上的雷达信号分析等等。如果要改变分辨率。这也就从另一个侧面说明了短时傅里叶变换窗函数的时间与频率分辨率不能同时达到最优。也就是。短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者近似平稳信号犹可，达到对随机信号分析处理的目的，全名叫做短时傅里叶变换，时间与频率不可能同时最优化，从而计算出各个不同时刻的功率谱。短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数，短时傅里叶变换的分辨率也就确定了。短时傅里叶变换窗函数受到测不准原理的*，这就是楼主您的课题了

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