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stft，論文去重復(fù)率比如簡(jiǎn)寫STFT在論文查重時(shí)會(huì)出現(xiàn)重復(fù)率可以用

來源：整理 時(shí)間：2023-08-24 14:35:21 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，論文去重復(fù)率比如簡(jiǎn)寫STFT在論文查重時(shí)會(huì)出現(xiàn)重復(fù)率可以用

不能的，查重有一個(gè)文本處理的過程。有可能還是查重到。
應(yīng)該不能吧。

論文去重復(fù)率比如簡(jiǎn)寫STFT在論文查重時(shí)會(huì)出現(xiàn)重復(fù)率可以用

2，短時(shí)傅里葉變換的介紹

短時(shí)傅里葉變換（STFT，short-time Fourier transform，或 short-term Fourier transform)）是和傅里葉變換相關(guān)的一種數(shù)學(xué)變換，用以確定時(shí)變信號(hào)其局部區(qū)域正弦波的頻率與相位。

短時(shí)傅里葉變換的介紹

3，怎樣在MATLAB中做短時(shí)傅立葉變換

matlab中的函數(shù)spectrogram可用于短時(shí)傅里葉變換語法： [s,f,t,p]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs) [s,f,t,p]=spectrogram(x,window,noverlap,f,fs)

怎樣在MATLAB中做短時(shí)傅立葉變換

4，在數(shù)字圖像處理中小波變換在時(shí)域具有表征信號(hào)局部特征的能力該

最為直接的理解就是你在時(shí)、空域中就可看出圖像中的高頻和低頻，并且可以確定其位置（時(shí)間）等信息，不需要在純頻域進(jìn)行，因?yàn)镕T雖然可以讓你確定圖像中的高頻和低頻，但其位置（或發(fā)生時(shí)間）的信息是無法提供的。STFT可以提供位置和時(shí)間信息，但時(shí)間窗和頻率窗都不能改變，那么其分辨率就可能不能完全滿足實(shí)際的需要，只有小波分析可以根據(jù)信號(hào)自適應(yīng)的改變時(shí)間窗和頻率窗的形狀具有時(shí)頻局部化分析的能力。也就是說圖像處理時(shí)，你對(duì)于某一圖像的區(qū)域即能知道這塊區(qū)域中頻率的高低分布特征，又能確定這種頻率高低的特征是在這一片區(qū)域產(chǎn)生的，這是其它方法無法做到的，這也是所有信號(hào)處理的終極目標(biāo)——時(shí)頻分析（知道頻率還要知道頻率是在何時(shí)（何處）產(chǎn)生的）。

5，短時(shí)傅里葉變換和小波變換有何不同

這分類真讓人五體投地，作吧，作到?jīng)]人玩了就老實(shí)了！ 最大不同就是STFT的分辨率沒法改變，少了WT尺度伸縮的概念，只有平移的計(jì)算，可以認(rèn)為是做了一半的WT，也有局部化的功能，但因沒有伸縮，所以沒有多分辨分析的功能。 另外，STFT一般使用高斯和余弦函數(shù)，而WT可使用的函數(shù)很多?；旧线@些函數(shù)都可以做CWT，如果這些函數(shù)是設(shè)計(jì)成正交或雙正交的函數(shù)，還可以做使用mallat算法的DWT。STFT從數(shù)學(xué)意義上更像單一尺度的CWT，而其計(jì)算的實(shí)現(xiàn)卻多是用濾波器完成，從這一點(diǎn)來看更像DWT（更確切和恰當(dāng)?shù)氖荢WT）的單層分解。其它的還沒想出來，你湊活理解吧！
小波變換通常不能直接得到主頻，要和頻率掛鉤需要尺度與頻率轉(zhuǎn)換，還是傅氏變換直接。但它們得到的主頻應(yīng)相同，或相近。

6，信號(hào)的低頻部分信號(hào)比較平緩但是所含頻率成分多這個(gè)所含頻率

STFT，全名叫做短時(shí)傅里葉變換，它的思想是對(duì)一個(gè)隨機(jī)信號(hào)做傅里葉頻譜分析，更直接的說，就是在一個(gè)相當(dāng)短的時(shí)間函數(shù)窗內(nèi)截取目標(biāo)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，達(dá)到對(duì)隨機(jī)信號(hào)分析處理的目的。如下： 選擇一個(gè)時(shí)頻局部化的窗函數(shù)，假定分析窗函數(shù)g(t)在一個(gè)短時(shí)間間隔內(nèi)是平穩(wěn)（偽平穩(wěn)）的，移動(dòng)窗函數(shù)，使f(t)g(t)在不同的有限時(shí)間寬度內(nèi)是平穩(wěn)信號(hào)，從而計(jì)算出各個(gè)不同時(shí)刻的功率譜。短時(shí)傅里葉變換使用一個(gè)固定的窗函數(shù)，窗函數(shù)一旦確定了以后，其形狀就不再發(fā)生改變，短時(shí)傅里葉變換的分辨率也就確定了。如果要改變分辨率，則需要重新選擇窗函數(shù)。短時(shí)傅里葉變換用來分析分段平穩(wěn)信號(hào)或者近似平穩(wěn)信號(hào)猶可，但是對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)，當(dāng)信號(hào)變化劇烈時(shí)，要求窗函數(shù)有較高的時(shí)間分辨率；而波形變化比較平緩的時(shí)刻，主要是低頻 信號(hào)，則要求窗函數(shù)有較高的頻率分辨率。短時(shí)傅里葉變換不能兼顧頻率與時(shí)間分辨率的需求。短時(shí)傅里葉變換窗函數(shù)受到測(cè)不準(zhǔn)原理的限制，時(shí)頻窗的面積不小于2。這也就從另一個(gè)側(cè)面說明了短時(shí)傅里葉變換窗函數(shù)的時(shí)間與頻率分辨率不能同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。也就是，時(shí)間與頻率不可能同時(shí)最優(yōu)化。要想達(dá)到優(yōu)化處理，就需要選用不同的窗函數(shù)，這就是樓主您的課題了。 STFT當(dāng)前主要用于隨機(jī)信號(hào)檢測(cè)，醫(yī)學(xué)上的神經(jīng)信號(hào)分析，軍事上的雷達(dá)信號(hào)分析等等，應(yīng)用在當(dāng)前來說相對(duì)比較廣泛。
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