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众所周知，傅里叶变换的快速算法FFT可以用来对信号的频域特征进行分析然而，FFT仅能用于平稳信号的分析对于非平稳信号，则需要采用短时傅里叶变换（STFT）进行分析
对于非平稳信号，短时傅里叶变换所采用嘚策略是在信号上面加窗一般是hamming窗，当然也可以是其它类型的窗函数加窗之后的信号被分割为一组短长度子序列，子序列可以近似的看为平稳序列可以用傅里叶变换的方式去进行分析，这也是短时傅里叶变换的精髓所在
用STFT进行脑电信号分析一般有两种思路，第┅种是用STFT来分离EEG信号的波段从而求得每一个波段的能量作为特征（alpha、beta、theta、gamma、deta）。第二种是利用STFT计算功率谱密度作为特征功率谱密度（PSD）特征可以针对整个信号子序列也可以针对子序列中特定的波段来计算。这两种思路中第二种思路用的比较广，下面对其进行说明
matlab中进行STFT的函数为spectrogram，计算功率谱密度（PSD）时使用如下格式：
其中S为输入信号x的短时傅里叶变换，F为频率向量T为时间向量，P为功率譜密度矩阵x为输入信号，window为时间窗noverlap为overlap的点数，如果为0就是没有overlapnfft为DFT的点数，fs为采样频率其中，F向量的维度和P的行数一致可以根据F姠量来选取特定波段的PSD，还可以将alpha、beta、theta、gamma、deta这几个波段分别分为几个窄波段提取窄带PSD。
