短時(shí)傅里葉變換（STFT）解決了快速傅里葉變換（FFT）的缺點(diǎn)，在得到信號(hào)頻域信息的基礎(chǔ)上也保留了時(shí)域信息。具體實(shí)現(xiàn)是通過添加窗函數(shù)（窗函數(shù)的長度是固定的），時(shí)域信號(hào)加窗將原始時(shí)域信號(hào)分割為多個(gè)片段，對(duì)每一個(gè)片段進(jìn)行FFT，得到時(shí)頻譜。對(duì)應(yīng)python中的函數(shù)scipy.signal.stft（x，fs=1.0，window=‘hann’，nperseg=256，noverlap=None，nfft=None，detrend=False，return_oneside=True，boundary=‘zeros’，padded=True，axis=-1）

其輸入?yún)?shù)分別為

x： STFT變換的時(shí)域信號(hào)
fs： 時(shí)域信號(hào)的采樣頻率
window： 時(shí)域信號(hào)分割需要的窗函數(shù)，可以自定義窗函數(shù)（但是這個(gè)方面沒有嘗試，需要自定義的話請(qǐng)自己嘗試）
nperseg： 窗函數(shù)長度
noverlap： 窗函數(shù)重疊數(shù)，默認(rèn)為50%。
nfft： FFT的長度，默認(rèn)為nperseg。如大于nperseg會(huì)自動(dòng)進(jìn)行零填充
return_oneside： True返回復(fù)數(shù)實(shí)部，None返回復(fù)數(shù)。
剩下的參數(shù)一般不會(huì)涉及，采用默認(rèn)的參數(shù)。