Python -以2D NumPy矩阵的形式获取短时傅立叶变换输出

Python是一种高级编程语言，被广泛应用于各个领域，包括云计算。在云计算中，Python常用于开发和部署各种应用程序、自动化任务以及数据分析等。

短时傅立叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）是一种时频分析方法，用于将信号从时域转换到频域。在Python中，可以使用NumPy库来获取短时傅立叶变换的输出。

NumPy是Python中用于科学计算的重要库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。通过使用NumPy中的fft模块，可以进行快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）计算，进而得到短时傅立叶变换的输出。

以下是使用Python和NumPy获取短时傅立叶变换输出的示例代码：

import numpy as np

def stft(signal, window_size, hop_size):
    # 将信号分帧
    frames = np.lib.stride_tricks.sliding_window_view(signal, window_size, hop_size)
    
    # 对每一帧进行傅立叶变换
    stft_output = np.fft.fft(frames, axis=1)
    
    return stft_output

# 示例输入信号
signal = np.random.random(1000)

# 设置窗口大小和跳跃大小
window_size = 256
hop_size = 128

# 获取短时傅立叶变换输出
stft_output = stft(signal, window_size, hop_size)

print(stft_output)

在上述示例代码中，我们首先定义了一个stft函数，该函数接受输入信号、窗口大小和跳跃大小作为参数。函数内部使用np.lib.stride_tricks.sliding_window_view将信号分帧，然后使用np.fft.fft对每一帧进行傅立叶变换。最后，函数返回短时傅立叶变换的输出。

需要注意的是，上述示例代码仅演示了如何使用NumPy进行短时傅立叶变换，实际应用中可能需要根据具体需求进行参数调整和结果处理。

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