🌟Matlab时频分析：短时傅里叶变换（STFT）深度解读💫

在信号处理领域，时频分析是一项不可或缺的技术，而短时傅里叶变换（STFT）便是其中的经典方法之一。它通过将信号分割为若干小段并分别进行傅里叶变换，从而揭示信号在时间与频率上的变化规律。👀

利用Matlab强大的工具箱，我们可以轻松实现STFT的计算与可视化。首先，需对原始信号进行分帧处理，随后逐帧进行傅里叶变换，最终得到时频图谱。这不仅能够帮助我们理解非平稳信号的特性，还能用于语音识别、故障诊断等实际场景中。📈

以下是实现STFT的基本步骤：

1️⃣ 导入待分析信号；

2️⃣ 设置合适的窗函数及步长；

3️⃣ 运行Matlab代码完成STFT运算；

4️⃣ 绘制时频图以直观展示结果。

下面附上一段简单的Matlab源代码片段供参考：

```matlab

fs = 1000; % 采样频率

t = 0:1/fs:2-1/fs; % 时间向量

x = chirp(t,0,1,150); % 调频信号

window = hamming(256); % 窗函数

noverlap = 128; % 帧移

nfft = 512;

[S,F,T,P] = spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs);

surf(T,F,10log10(abs(P)),'edgecolor','none');

axis tight; view(0,90);

```

掌握这项技能，你将在科研与工程实践中如虎添翼！🚀