短时频谱

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

短时傅里叶变换（STFT）是一种与傅里叶变换相关的数学变换，用于分析时变信号在局部区域的频率和相位特征。

可以根据需要自由选择参数，包括步长和窗函数种类，以实现短时傅里叶变换。

电压暂降和短时中断的来源挺多的，但你要说主要责任方嘛，供电系统的问题还真占了大头。像是输配电线路短路或者大型感应电机启动，都是引发这类问题的常见原因，尤其前者，影响范围可不小。 电网一出问题，电压就瞬间跳水，多设备吃不消就罢工了。你在做感应电机建模、MATLAB 仿真的时候，模拟这些突发状况还蛮有必要的，毕竟真实场景不会那么理想。 从统计来看，用户设备自己引起的暂降也不少，虽说影响没那么大，但次数多了也挺烦人的。你写控制逻辑的时候，不妨加点防抖逻辑，比如用模糊控制、SVPWM做点容错，效果还不错。 说到建模和仿真，推荐几个不错的资源。比如DTC 控制、SPWM 驱动这些，都有现成的MATLAB

基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。

这是一个Matlab练习，用于计算语音帧的短时平均幅度差函数 (AMDF)。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

频谱的 MATLAB 代码资源，真的蛮适合做信号相关的项目。傅里叶变换的基础用法、窗函数选择技巧，还有功率谱密度的估算方法都讲得挺全。是一些函数像fft、pwelch和spectrogram，用起来比较顺手，能快速上手。整体内容实用性强，代码注释也清晰，适合平时调试或者做点课题项目。像你要简单周期信号，用fft就够了，响应快、图也直观；非平稳信号就考虑下spectrogram，时频图出来一目了然。pwelch那段也不错，做功率谱估计的时候蛮稳的。要注意的是，窗函数别乱选。汉明窗比较通用，矩形窗虽然简单，但旁瓣大；海明窗压制旁瓣能力还行，但也得看你信号特性。如果你正好在搞频谱的入门学习或者研究项

这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析，并生成二维和三维图像的功能。通过该程序，用户可以深入分析信号的频谱特征，帮助理解信号的频谱结构和相关属性。

这个程序实现了基于能量检测的CR频谱感知算法，简单易懂，有助于深入理解该算法的原理与应用。