针对语音卷积盲源分离频域法排列顺序不确定性问题，提出一种多频段能量排序算法。通过对混合信号的短时傅里叶变换（STFT），在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析，之后结合能量相关排序法和波达方向（DOA）排序法解决排序不确定性问题，再利用分裂语谱方法解决幅度不确定性问题，进而得到每个频点正确的分离子信号，最后利用逆短时傅里叶（ISTFT）变换得到分离的源信号。仿真结果表明，与Murata的排序算法对比，改进的算法在信号偏差比、信道干扰比、系统误差比上都所提高。

多种短时傅里叶变换实现及其对比分析的程序，matlab源代码！附带文档进行说明！

短时傅里叶变换时频分析工具包，可直接放在matlab安装目录tools目录下调用

短时傅里叶变换(STFT)和广义S变换(GST)都被应用到地震时频分析中,但对两者在信号分析过程中的特点和差异的研究相对较少。通过比较两者的理论公式、窗口函数及地震信号的实际处理效果发现:短时傅里叶变换在地震信号分析过程中整个时频域具有相同的分辨率,整体性较强,缺少时频聚焦能力,不能对信号重点观测区域有针对性的提高时频分辨率;广义S变换对地震高频信号具有较高的时间分辨率,对低频信号具有较高的频率分辨率,且可以通过改变参数p的值对广义S变换窗口函数的形态做出较大的调整,也可以改变λ的值实现窗口形态微调,通过对窗口函数的调整,广义S变换可以对信号特定区域进行时频聚焦。

自己编写的短时傅里叶变换程序，对处理时频联合分析有一定参考意义，读取wav文件，按帧计算短时傅里叶，用mesh函数画出三维图

行业制造-电动装置-一种基于FFT短时傅里叶分析的电路结构及其控制方法.zip

通过汉明窗将一串信号进行分解得到不同频率的信号，合成信号验证，主要是在MATLAB中实现，DTFT，可通过控制窗函数的长度和移动幅度来控制频率的分段

详细的介绍了STFT函数，并给出了其Matlab的详细代码。

三角窗函数

短时傅里叶变换MATLAB代码，就几行