导读 傅里叶变换是信号处理领域的基石，它将时间域的信号转换为频率域，帮助我们理解信号的频谱分布。然而，传统傅里叶变换有一个局限性——它无...
傅里叶变换是信号处理领域的基石，它将时间域的信号转换为频率域，帮助我们理解信号的频谱分布。然而，传统傅里叶变换有一个局限性——它无法提供时间信息。这时，短时傅里叶变换登场了！通过在不同时间段内使用滑动窗口分析信号，短时傅里叶变换能够同时捕捉时间和频率的信息，就像用放大镜观察信号的细节一样细致。
但即便如此，短时傅里叶变换也有自己的短板，比如固定的时间-频率分辨率。这时，小波变换脱颖而出！小波变换采用多尺度分析方法，可以自适应地调整分辨率，在低频部分提供高精度，在高频部分保持宽广视角。无论是语音信号还是图像压缩，小波变换都展现出了强大的能力。
这三种变换各有千秋，共同构成了现代信号处理的重要工具箱。✨
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