matlab开发-用Matlab实现反短时傅立叶变换器。通过反短时傅立叶变换（ISTFT）进行时频再合成。

从 GUI 可以导入任意数据或音频信号。 接下来我们可以在时域和频域中绘制它们。 我们还可以可视化该信号的短时傅立叶变换。

本代码是一个 Matlab 函数，它提供给定频谱图 STFT(k, l) 的逆短时傅立叶变换 (ITFT)，其中时间跨列，频率跨行。 函数的输出是： 1) 时域重构信号； 2) 时间向量。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出 为了阐明该功能的使用，给出了一个例子。 它表示时频分析，然后是给定信号 x[n] 的完美重构，分别使用 Blackman 和 Hamming 窗口进行分析和再合成。 此外，还提供了一个名为 OLAExam 的 GUI 来表示通过重叠相加 (OLA) 方法的完美重建，并帮助选择分析/再合成窗口（它们的长度和跳跃大小）。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] H.日沃米罗夫。 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，第

短时傅里叶变换（stft）的Matlab源码，已封装为Function函数，可直接根据源码注释调用

这是北京交通大学数字信号处理关于小波变换的课件，其中包括小波变换与多分辨分析，小波变换分解和重构的算法，以及基于小波变换的小波处理和利用MATLAB实现信号的小波分析。

地震信号属于非平稳信号,利用短时傅立叶变换对地震信号进行时频分析时会受窗口大小的影响,利用Wigner-Ville分布的方法时会产生交叉项。基于这些原因,提出了把二者结合起来的方法计算时频分布,并且利用时频剖面得到信号的瞬时频率。从理论数据出发,分别计算利用短时傅立叶变换、Wigner-Ville及二者结合得到的时频剖面。通过比较得出:2类方法联合后获取的瞬时频率与原始的瞬时频率最接近,说明二者结合的方法对获取瞬时频率更有效。

（一）信号 一段语音信号（一个词或词组，2秒左右），采样频率应在8kHz以上。 （二）要求 1. 分别用MATLAB作出短时傅立叶变换、Wigner-Ville分布和小波变换的时频分布图； 2. 列出公式，画出所有图谱； 3. 讨论三种时频分布的结果与特点。