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短时傅里叶变换（STFT）是一种用于估计时变信号谱密度的强大工具。它通过将信号分割成短时间的片段，并对每个片段应用傅里叶变换来实现。STFT引入窗函数来限制信号的时间范围，从而在频域上获得信号的瞬时频率信息。这种方法可以揭示信号中所含的频率分量随时间变化的特性，并且能够构造时间和频率的联合密度函数，以体现功率谱随时间的变化情况。

STFT的基本原理是将数据分段加窗，然后进行快速傅里叶变换（FFT）。在分段时会有重叠，因此一个向量的STFT结果是一个矩阵。STFT的结果是三维的，包括时间、频率和功率，可以体现功率谱随时间的变化情况。STFT常用于缓慢时变信号的频谱分析，可以观察沿时间变化的频谱信号。

在实际应用中，STFT可以用于语音处理、音乐分析、生物医学信号处理等领域。例如，在语音处理中，STFT可以帮助识别和分析语音信号中的不同音素；在音乐分析中，STFT可以用于音乐信号的频谱包络提取和节奏模式识别。

总的来说，STFT是一种有效的时频分析方法，能够提供信号的时变谱密度信息，对于分析和处理非平稳信号具有重要意义。