短時傅里葉變換和小波變換差別

短時傅里葉變換（short-time Fourier transform，STFT）和小波變換（wavelet transform）是兩種常見的信號處理技術(shù)，它們在頻域分析、信號壓縮、特征提取等領域都有廣泛應用，本文將詳細介紹它們的差別和優(yōu)缺點。

一、基本概念

1、傅里葉變換

傅里葉變換（Fourier transform，F(xiàn)T）是將時域信號轉(zhuǎn)換到頻域的一種數(shù)學變換，它可以分解一個信號成為若干個正弦、余弦波的疊加。傅里葉變換可以表示一個連續(xù)周期信號的頻率分量，但無法滿足實際中非周期信號的頻率分析需求。

2、短時傅里葉變換

短時傅里葉變換（short-time Fourier transform，STFT）是將一個信號分成若干個時窗，對每個時窗通過傅里葉變換來得到局部頻譜，從而達到了對非周期信號的頻域分析。

3、小波變換

小波變換（wavelet transform）是一種基于時間-頻率局部化分析的信號處理技術(shù)，與傅里葉變換相比，小波變換具有更好的時域局部性和尺度分析能力。小波變換將信號分解為若干個小波基函數(shù)，每個小波基函數(shù)具有不同的頻率分辨率和時間分辨率。

二、原理及實現(xiàn)

1、STFT的原理及實現(xiàn)

STFT首先將信號分成若干個長度相同的時窗，每個時窗信號參與傅里葉變換，再將每個時窗的頻域圖像進行時移和疊加得到整個信號的時頻圖像。STFT的主要思想是在頻域上分割非平穩(wěn)信號的FFT譜，通過對不同時間窗口進行傅里葉變換來獲得時頻信息。

STFT的公式為：

$$
X(m, n) = \sum_{k=nW}^{(n+1)W-1} x(k)w(k-m),n=0,1,2...,N-1
$$
其中$m$表示頻率序號，$n$表示時間序號，$w$為加窗函數(shù)，$W$表示窗口長度。

2、小波變換的原理及實現(xiàn)

小波變換將信號分解成平移、伸縮的小波函數(shù)，利用這些小波函數(shù)對信號進行分解、壓縮等操作，可以提供一種新的多分辨率的頻率分析方法。小波變換的主要優(yōu)勢是可以同時獲得頻域和時域信息。

小波變換的公式為：

$$
X(a,b) = \frac{1}{\sqrt{a}}\int_{-\infty}^\infty x(t)\Psi(\frac{t-b}{a}) dt
$$
其中，$a$表示縮放因子，$b$表示位移因子，$\Psi$表示小波基函數(shù)。

三、差別和優(yōu)缺點

1、差別

（1）算法思想：STFT是基于傅里葉變換的時間-頻率分解算法，而小波變換是改變縮放和平移參數(shù)的數(shù)學方法。

（2）時域特性：STFT的頻域分辨率固定，時域分辨率與窗口長度有關(guān)，而小波變換可以根據(jù)尺度變化對局部頻域和時域進行逐漸的調(diào)整。

（3）尺度分析：小波變換具有多尺度分析能力，可以分析出各個尺度下的頻域信息，而STFT只能通過多次傅里葉變換來獲取多尺度信息。

2、優(yōu)缺點

（1）STFT的優(yōu)點：能夠?qū)Ψ侵芷谛盘栠M行頻域分析，保留了時域和頻域的信息，容易理解，計算速度較快。

（2）STFT的缺點：時頻分辨率不均勻，窗口長度固定，對信號特征的提取較為粗糙，對高頻分量較為敏感。

（3）小波變換的優(yōu)點：具有良好的尺度和時頻局部化性質(zhì)，適用于多時、多頻分析，對信號中高頻分量的分析更均勻，對特征提取、壓縮等應用有較好的效果。

（4）小波變換的缺點：算法復雜度較高，對初學者來說理解起來相對困難。

綜合來看，STFT適用于對頻譜密集的信號進行分析，如音頻等。小波變換則更加適用于非平穩(wěn)信號分析，尤其是對小信號特征的提取和壓縮。兩種方法可以相互補充，常在實際應用中混合使用。