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MATLAB 的 spectrogram 函数用于计算信号的短时傅里叶变换（STFT），生成时频图谱。以下是其核心参数的含义及作用，按输入参数和输出参数分类说明：

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‌输入参数‌

参数名	类型	默认值	说明
‌x‌	向量	无	输入信号（必须为一维向量）。
‌window‌	整数/向量	hann(256)	‌窗函数‌： - 若为整数 N，表示窗长为 N 的汉宁窗； - 若为向量（如 hann(256)），直接指定窗函数。
‌noverlap‌	整数	窗长-1	‌重叠点数‌：相邻窗之间的重叠点数。增大重叠会平滑时频图，但增加计算量。
‌nfft‌	整数	max(256, 2^nextpow2(窗长))	‌FFT点数‌： - 必须 ≥ 窗长； - 值越大，频率分辨率越高（但时间分辨率降低）。
‌fs‌	标量	1	‌采样率‌（单位：Hz），用于计算频率轴 F 和时间轴 T 的实际物理单位。
‌freqrange‌	字符串	'onesided'	‌频率范围‌： - 'onesided'：单边谱（0~fs/2）； - 'twosided'：双边谱（-fs/2~fs/2）； - 'centered'：双边谱居中显示。

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‌输出参数‌

参数名	类型	说明
‌S‌	矩阵	‌时频复矩阵‌： - 行对应频率，列对应时间； - 元素值为复数，表示幅度和相位。
‌F‌	向量	‌频率轴‌：单位为 Hz（需指定 fs 参数）。
‌T‌	向量	‌时间轴‌：每个时间点对应窗的中心位置。
‌P‌	矩阵	‌功率谱密度‌（单位：dB），通过 spectrogram(..., 'power') 返回。

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‌关键参数选择策略‌

1. ‌窗长 (window)‌

   • ‌短窗‌（如 128 点）：时间分辨率高，适合快速变化的瞬态信号。
   • ‌长窗‌（如 512 点）：频率分辨率高，适合稳态信号。

2. ‌重叠点数 (noverlap)‌

   • 通常设为窗长的 50%~75%（如 noverlap = round(0.75*窗长)）。

3. ‌FFT点数 (nfft)‌

   • 建议设为 2 的整数次幂（如 512、1024），以提高计算效率。

4. ‌频率范围 (freqrange)‌

   • 实信号用 'onesided'，复信号用 'twosided' 或 'centered'。

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‌示例代码（带注释）

% 生成线性调频信号
fs = 1000;
t = 0:1/fs:2;
signal = chirp(t, 50, 2, 200);  % 50Hz到200Hz的调频信号

% 设置参数
window = hann(256);  % 汉宁窗，256点
noverlap = 192;      % 重叠192点（75%重叠）
nfft = 512;          % FFT点数

% 计算并绘制时频图
[s, f, t] = spectrogram(signal, window, noverlap, nfft, fs, 'yaxis');
figure;
imagesc(t, f, 20*log10(abs(s)));  % 转换为dB单位
axis xy; colormap('jet'); colorbar;
xlabel('Time (s)'); ylabel('Frequency (Hz)');
title('STFT时频图（窗长256，重叠75%）');
 

• ‌如何减少频谱泄漏？‌
  选择旁瓣衰减较大的窗函数（如 blackmanharris 代替 hann）。
• ‌如何提高时间分辨率？‌
  缩短窗长（牺牲频率分辨率）。
• ‌如何显示功率谱密度？‌
  使用 spectrogram(..., 'power') 并直接绘制 P 矩阵。