matlab自带了短时傅里叶变换的分析函数，老版本的matlab是specgram函数，新的改成了spectrogram函数，虽然一说到时频分析，都会说到小波分析，小波分析要比短时傅里叶要好云云，但在分析信号的瞬时频谱时，短时傅里叶还是有它的用武之地的。前一阵也看了一些有关小波分析的matlab实现，发现帮助中使用小波也多是除噪、压缩，都说小波是时频显微镜，它的用武之地还是在于查看高频在哪一级分解中，进而可以有效滤除一些信号，比如除噪，所以短时傅里叶变换查看瞬时频率正好互补一下。

matlab代码

利用cwt函数(一维连续小波变换)对线性调频仿真信号进行时频分析，绘制时频分布图，并与短时Fourier变换结果进行比较

利用小波降噪预处理的时频分布分析柴油机漏油故障。诊断实例为斯太尔实车发动机漏油故障，振动传感器放置在第3、第4缸中间，设置故障为第3缸油路漏油，同时采集振动信号和第4缸喷油压力信号，采样频率为12.8kHz，发动机转速为1300r/min，Sig1.txt是正常工况下第4缸上止点后两个工作循环的振动信号，Sig2.txt是第3缸漏油工况下的振动信号。 如有任何疑问，请私信博主。

需要注意的是：实现离散序列的短时 Fourier变换,是 tftoobox工具箱中的函数。 该程序构建一个256点仿真信号x(N),采样频率为256Hz，在区间(30,80)和(140,190)内正弦信号的频率分别为32Hz和64Hz，采用函数 tfrstft对其进行时频分析。

构建经过高斯信号进行幅度调制的线性调频信号x(N)，采用函数 tfrstft对其进行时频分析，并通过“ tfrgview menu”设置时频分布的不同显示方式。 运行程序后，首先显示信号的时域波形图，进行短时 Fourier变换后，由于没有输出参数，系统会直接给出时频分布图，为了能同时看到时域信号、时频分布及频域信号分布特点，通过选择“ TFRQVIEW”菜单中的“ change the display layout”→“ display signal”“ signal only”,再选择“ changethe display layout”→“ display spectrum”→“ linear scale”，

【matlab代码】对仿真信号用Gabor变换进行时频分析.m

【matlab代码】 对2个高斯核线性组合信号的tfrwv时频分析.m

利用短时Fourier变换分析柴油机漏油故障。诊断实例为斯太尔实车发动机漏油故障，振动传感器放置在第3、第4缸中间，设置故障为第3缸油路漏油，同时采集振动信号和第4缸喷油压力信号，采样频率为12.8kHz，发动机转速为1300r/min，Sig1.txt是正常工况下第4缸上止点后两个工作循环的振动信号，Sig2.txt是第3缸漏油工况下的振动信号。 从时频分布图上可以明显看出，正常工况下，由于振动传感器的放置依照发动机“1-5-3-6-2-4”的做功顺序，第3缸和第4缸的能量高于其他缸；当第3缸发生漏油故障后，第3缸的能量明显降低，由此可以得到诊断结果。

matlab时频分析工具箱+安装方法+函数说明+最新版tftb