Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT
1 短时傅里叶变换
1.1 基本原理
傅里叶变换的基本思想：
将信号分解成一系列不同频率的连续正弦波的叠加；或者说，将信号从时间域转换到频率域。
由于傅里叶变换是对整个信号进行变换，将整个信号从时域转换到频域，得到一个整体的频谱；丢掉了时间信息，无法根据傅立叶变换的结果判断一个特定信号在什么时候发生；所以傅里叶变换缺乏时频分析能力、多分辨率分析能力，难以分析非平稳信号。
短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具。它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度。
实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段, 在每个更短的段上计算傅里叶变换, 即傅里叶频谱.
实现时, 短时傅里叶变换被计算为一系列加窗数据帧的快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform, FFT)，其中窗口随时间 “滑动” (slide) 或“跳跃” (hop) 。
（1）时间分割
在短时傅里叶变换（STFT）中，首先将信号分割成短时段。这个过程通常通过使用窗口函数来实现，窗口函数是一个在有限时间内非零，而在其他时间上为零的函数。常见的窗口函数有矩形窗、汉明窗、汉宁窗等。通过将窗口函
