前言：为什么需要做时频分析
- 脑电信号为非平稳信号，不能直接使用傅里叶变换进行操作
- 时频分析将连续数据划分为一个个小片再做傅里叶变换
- 谱分析不能反映各个频段能量随时间的变化
1、时频分析的原理——卷积（Convolution）
上次提到的谱分析的原理是将需要处理的信号跟kernel函数进行点积处理，这样就能得到谱分析的结果，但是时频分析的是卷积
其实和点积有相同的原理，只不过时频分析需要得到随时间变化的信息，所以需要这个kernel函数随着时间，不断的往前推进， 都做一个点积，这个流程就是一个卷积，但是因为是随着时间往前推进，在两端的地方难免存在一些信息的泄露，因此我们需要进行一些信息补充，称之为padding，用0补充，不影响原始结果，信息也不会泄露太多。
2、短时傅里叶变换（STFT）
短时傅里叶变换又称为窗口傅里叶变换，是傅里叶变换简单的一个扩展，主要就是解决在谱分析中傅里叶的两个局限性，用于处理非平稳信号和随时间变换的power值的变化
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