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对非平稳信号进行分段、截取，再对处理过后的短时信号做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征，一图像的形式表达出，最终达到区分不同声音的目的。(The nonstationary signals are segmented, and then the interception, the short-time signal after processing the short-time Fourier transform, the analysi
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对非平稳信号进行分段、截取，再对处理过后的短时信号做短时傅里叶变换，分析其频谱特性，并找到各个时间节点的频率特性，以便分析不同事件段内的声音特征，以图像的形式表达出，最终达到区分不同声音的目的。(The nonstationary signals are segmented, and then the interception, the short-time signal after processing the short-time Fourier transform, the analysi
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对吉他的单音进行短时傅里叶变换 选取主音旋律(The guitar tone of the short time Fourier transform from the melody)
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数字信号处理的视频分析中短时傅立叶变化STFT和连续小波变化(Digital signal processing of short time Fourier transform in video analysis STFT and continuous wavelet change)
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指纹增强，使用的是ＳＴＦＴ短时傅里叶方法，可用。(Fingerprint enhancement, using the STFT short time Fourier method, is available.)
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MATLAB实现短时傅里叶变换，短时傅里叶逆变换。直接配置好参数就可以用，实用性强。(MATLAB implementation of short time Fourier transform, short time Fourier inverse transform. Direct configuration of parameters can be used, practically.)
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该方法的关键是经验模式分解，它能使复杂信号分解为有限个本征模函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），所分解出来的各IMF分量包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号。经验模态分解法能使非平稳数据进行平稳化处理，然后进行希尔伯特变换获得时频谱图，得到有物理意义的频率。与短时傅立叶变换、小波分解等方法相比，这种方法是直观的、直接的、后验的和自适应的，因为基函数是由数据本身所分解得到。由于分解是基于信号序列时间尺度的局部特性，因此具有自适应性。(The key of thi
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信号处理中短时傅里叶变换（STFT）的实现，可用于实时系统，实时语音处理或者分段的FFT计算，亲测可用，拿走不谢！(The implementation of short time Fourier transform (STFT) in signal processing can be used for real-time system, real-time speech processing or segmented FFT calculation!)
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java实现短时傅里叶算法，在工业故障诊断中，stft算法提供时频域的故障诊断方式(Java implementation of short - time Fourier algorithm, in industrial fault diagnosis, STFT algorithm provides time frequency domain fault diagnosis mode)
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可对数据进行短时傅里叶变换及相应两篇参考文献(short-time fourier transform)
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对信号进行短时傅里叶变换，可以方便的调节各种短时傅里叶变换的影响因素。(The short time Fourier transform of the signal can easily adjust the influence factors of the short time Fourier transform.)
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小波降噪、时频分析等方法，系统地研究航天电子设备多余物噪声检测过程中各操作变量和微粒物理参数对声波频谱的影响。通过单因素试验，详细分析了微粒粒径、振动力学条件中加速度和频率等3因素对声音信号频谱分布的影响规律，比较了短时傅里叶变换和小波变换的特点。该结果为进一步识别多余物微粒的参数提供了指导依据(the complexity of the material interaction and the properties of the particles themselves make the re
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包含关于各种傅里叶变换，短时傅里叶变换等等。有数据，例子可供参考(It includes all kinds of Fourier transform, short time Fourier transform and so on. There are data, examples for reference)
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连续小波变换，傅里叶变换，短时傅里叶变换等(Continuous wavelet transform, Fourier transform, short time Fourier transform, etc.)
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小波变换(wavelet transform，WT)是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的"时间-频率"窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间(空间)频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了
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短时傅里叶变换实现线性调频信号的时频分析(Time-frequency analysis of LFM signal by short time Fourier transform)
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地震波短时傅里叶变换，时频分析是地震波信号处理的重要部分(Short time Fourier transform of seismic waves)
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Inverse Short-Time Fourier Transformation (ISTFT)
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短时傅里叶变换实现的线性调频信号的时频分布(Time frequency distribution of LFM signals realized by short time Fourier transform)
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高斯核密度算法，短时傅里叶变化，计算高斯核函数的权重(Gauss kernel density algorithm, short time Fourier change, calculation of the weight of Gauss kernel function)
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