短时傅里叶变换（STFT）是和傅里叶变换相关的一种数学变换，用以确定时变信号其局部区域正弦波的频率与相位。

BS.m生成混合扫频信号求出STFT谱及功率谱INF.m单分量信号求瞬时频率INF1.m求信号瞬时频率并进行最小二乘拟合signal.m对混合扫频信号时域波形进行画图signalFFT.m显示混合扫频信号时域及频域波形

压缩包中包含一个使用Matlab视频分析工具对四分量高斯包络信号进行视频分析，对比STFT、CWD、WVD等算法分辨率和交叉项的简单例子，并附带Matlab时频分析工具箱源代码。

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完满实现音乐时频分析，利用STFTACFSVD算法，这是python代码

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cwt原始码MATLAB用Python进行同步压缩同步压缩是一种功能强大的重新分配方法，可以集中时间-频率表示，并允许提取瞬时幅度和频率。
特征连续小波变换（CWT），正向和反向及其同步压缩正向和反向短时傅立叶变换（STFT）及其同步压缩小波可视化和测试套件广义摩尔斯小波岭提取Python1中最快的小波变换，击败了MATLAB1：随时打开问题显示否则安装pipinstallssqueezepy。
或者，对于最新版本（最可能稳定的版本）：pipinstallgit+https://github.com/OverLordGoldDragon/ssqueezepyGPU和CPU加速默认情况下启用多线程执行（通过os.environ['SSQ_PARALLEL']='0'禁用）。
需要并安装了GPU（可通过os.environ['SSQ_GPU']='1'启用）。
pyfftw支持最大的CPUFFT速度（可选）。
看。
基准测试。
转换使用padding，float32精度（支持float64）和输出外形(300,len(x))，平

WindowsTFTP测试软件，包括TFTP服务器、TFTP客户端、FTP服务器等功效。

时频分析工具箱中提供了计算各种线性时频表示和双线性时频分布的函数，本帖主要列出时频分析工具箱函数简介，以号召大家就时频分析应用展开相关讨论。
一、信号产生函数：amexpo1s单边指数幅值调制信号amexpo2s双边指数幅值调制信号amgauss高斯幅值调制信号amrect矩形幅值调制信号amtriang三角形幅值调制信号fmconst定频调制信号fmhyp双曲线频率调制信号fmlin线性频率调制信号fmodany任意频率调制信号fmpar抛物线频率调制信号fmpower幂指数频率调制信号fmsin正弦频率调制信号gdpower能量律群延迟信号altes时域Altes信号anaask幅值键移信号anabpsk二进制相位键移信号anafsk频率键移信号anapulse单位脉冲信号的解析投影anaqpsk四进制相位键移信号anasingLipscjitz奇异性anaste单位阶跃信号的解析投影atoms基本高斯元的线性组合dopnoise复多普勒任意信号doppler复多普勒信号klauder时域Klauder小波mexhat时域墨西哥帽小波二、噪声产生函数noiseecg解析复高斯噪声noiseecu解析复单位高斯噪声tfrgaborGabor表示tfrstft短时傅立叶变换ifestar2使用AR(2)模型的瞬时频率估计instfreq瞬时频率估计sqrpdlay群延迟估计三、模糊函数ambifunb窄带模糊函数ambifuwb宽带模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数tfrbert单式Bertrand分布tfrdflaD-Flandrin分布tfrscalo尺度图tfrspaw平滑伪Affine类Wigner分布tfrunterUnterberger分布五、Cohen类双核线性时频处理函数tfrbjBorn-Jordan分布tfrbudButterworth分布tfrcwChoi-Williams分布tfrgrd归一化的矩形分布tfrmhMargenau-Hill分布tfrmhsMargenau-Hill频谱分布tfrmmce谱图的最小平均互熵组合tfrpagePage分布tfrwv伪Wigner-Ville分布tfrriRihaczek分布tfrridb降低交叉项的分布（Bessel窗）tfrridbn降低交叉项的分布（二项式窗）tfrridh降低交叉项的分布（汉宁窗）tfrridt降低交叉项的分布（三角窗）tfrsp谱图分布tfrspwv平滑伪Wigner-Ville分布tfrwvWigner-Ville分布tfrzamZhao-Atlas-Marks分布六、其他处理函数：friedman瞬时频率密度htl图像直线检测中的Hough变换margtfr时频表示的能量momftfr时频表示的频率矩momttfr时频表示的时间矩renyiRenyi信息度量ridges波峰提取plotifl绘制归一化的瞬时频率规律tfrparam前往用于显示时频表示的参数tfrqview时频表示的快速可视化tfrsave保存时频表示的参数tfrview时频表示的可视化

基于STFT的雷达信号数字信道化侦收及实现方法研讨_孙培清.caj

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。