MATLAB
实现基于短时傅里叶变换
STFT
进行一维数据转二维图像方法的详细项目实例
项目背景介绍
短时傅里叶变换（
STFT
）是一种广泛应用于信号处理领域的技术，它能够分析非平稳信号的时频特性，尤其适用于声音、图像、振动、地震波等信号。
STFT
通过将信号分割成短时间段，再对每段信号进行傅里叶变换，得到随时间变化的频谱信息。由于其能够提供信号在时间和频率两个维度上的信息，
STFT
广泛应用于音频信号处理、语音识别、地震信号分析等领域。然而，
STFT
的输出结果通常是复数形式的频域数据，如何将这些信息转化为可视化的二维图像是一个重要的课题。将
STFT
的输出结果转换为二维图像可以帮助我们更加直观地理解信号的频率成分随时间的变化趋势，特别是在图像处理和模式识别中，这种时频图像具有重要应用价值。
随着深度学习技术的发展，基于
STFT
生成的时频图像已成为许多机器学习模型的重要输入，尤其是在音频识别、音乐情感分析等任务中，
STFT
时频图像已经被广泛用于训练和推理。
STFT
将原始信号的频率信息转换为图像，可以通过卷积神经网络（
CNN）等深度学习模型提取特征，并进行进一 ...