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在Matlab中进行短暂时傅里叶变换时spectrogram函数是必不可少许的工具。只是要全面掌握这玩意儿函数，了解其中的细节至关关键。

一、 基本概念与原理

短暂时傅里叶变换的基本原理是将信号分段加窗，进行傅里叶变换。由于分段时存在沉叠，所以呢STFT的后来啊是一个矩阵。搞懂这一点，有助于我们更优良地搞懂spectrogram函数的参数设置。

二、 spectrogram函数参数解析

1. fs：采样频率

采样频率非...不可与原始信号的采样频率相同，以确保信号不失真实。

2. window：窗函数

窗函数用于处理离散信号并少许些信号处理时的泄漏和谐波。Matlab给了许多种窗函数，如矩形窗、汉宁窗、汉明窗等。

3. noverlap：沉叠长远度

沉叠长远度是指在计算个个窗口中的FFT时新鲜窗口和原窗口之间共享的样本个数。通常，沉叠长远度为窗口长远度的一半。

4. nfft：FFT变换点数

FFT变换点数决定了信号的频率分辨率。一般取2的幂次方，以得到更优良的性能。

三、 应用实例

 = spectrogram;

其中，x为输入信号，window为窗函数，noverlap为沉叠长远度，nfft为FFT变换点数，fs为采样频率。输出参数S为傅里叶变换系数矩阵，F为频率向量，T为时候向量。

四、注意事项

1. 沉叠长远度选择

不同的沉叠长远度会对输出谱图的后来啊产生不同的关系到。如果沉叠长远度太细小，兴许会丢失一些信号；如果沉叠长远度太巨大，谱图会变得过于平滑。所以呢，需要根据要处理的信号进行试试，找出适合的沉叠长远度。

2. 采样频率选择

如果采样频率不到信号的最高大频率，则会出现混叠现象。为了避免这种现象，得将采样频率设置为信号的两倍以上。

spectrogram函数是Matlab中用于信号处理的关键工具。以上观点。