1、背景
傅里叶变换（TF）对频谱的描绘是“全局性”的，不能反映时间维度局部区域上的特征，人们虽然从傅立叶变换能清楚地看到一整段信号包含的每一个频率的分量值，但很难看出对应于频率域成分的不同时间信号的持续时间和发射的持续时间，缺少时间信息使得傅立叶分析在更精密的分析中显得很无力。傅里叶变换只反映出信号在频域的特性，无法在时域内对信号进行分析。另外，傅里叶变换的相位对于噪声非常敏感，很长的数据中哪怕是很小一段出错，通过傅里叶变换得到的相位也会与真是的相位相差很多。 华大影院2、短时傅里叶变换（STFT）
短时傅里叶变换，又称窗傅里叶变换。在信号做傅里叶变换之前乘一个时间有限的窗函数 h（t），并假定非平稳信号在分析窗的短时间隔内是平稳的，通过窗函数 h（t）在时间轴上的移动，对信号进行逐段分析得到信号的一组局部“频谱”，即信号在时域内的每一瞬间的频谱。
获得信号时域内的频谱信息之后，就可以对信号进行滤波处理。在时域内的频谱信息中可以直观的出信号的主要频率信息，从而去掉能够被认为是噪声的次要频率信息，再通过逆变换得到降噪之后的信号。
3、处理思路
（1）原始信号转换成WAV格式的音频信号，通过音频来判断结果；
霍夫曼比例（2）对数据进行短时傅里叶变换，获得原始信号时间分辨的频谱信号；
（3）利用谱减法降噪。具体实现是通过鼠标选择原始信号时间分辨的频谱信号幅值部分需要保留的区域，通过矩阵掩模实现谱减法。掩模矩阵通过通过鼠标选取区域，区域内部的为1，外部为0，将掩模矩阵和原始信号时间分辨的频谱信号幅值矩阵对应位置元素相乘，得到降噪后的幅值矩阵； 孔府宴酒破产拍卖
（4）使用短时傅里叶变换的相位和降噪后的幅值重构复信号的频域分布；
（5）使用短时傅立叶变换逆变换重构完成滤波的时域信号；
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（6）将滤波的信号转换成WAV格式的音频信号，判断效果。
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