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1，论文去重复率比如简写STFT在论文查重时会出现重复率可以用

不能的，查重有一个文本处理的过程。有可能还是查重到。
应该不能吧。

论文去重复率比如简写STFT在论文查重时会出现重复率可以用

2，短时傅里叶变换的介绍

短时傅里叶变换（STFT，short-time Fourier transform，或 short-term Fourier transform)）是和傅里叶变换相关的一种数学变换，用以确定时变信号其局部区域正弦波的频率与相位。

短时傅里叶变换的介绍

3，怎样在MATLAB中做短时傅立叶变换

matlab中的函数spectrogram可用于短时傅里叶变换语法： [s,f,t,p]=spectrogram(x,window,noverlap,nfft,fs) [s,f,t,p]=spectrogram(x,window,noverlap,f,fs)

怎样在MATLAB中做短时傅立叶变换

4，在数字图像处理中小波变换在时域具有表征信号局部特征的能力该

最为直接的理解就是你在时、空域中就可看出图像中的高频和低频，并且可以确定其位置（时间）等信息，不需要在纯频域进行，因为FT虽然可以让你确定图像中的高频和低频，但其位置（或发生时间）的信息是无法提供的。STFT可以提供位置和时间信息，但时间窗和频率窗都不能改变，那么其分辨率就可能不能完全满足实际的需要，只有小波分析可以根据信号自适应的改变时间窗和频率窗的形状具有时频局部化分析的能力。也就是说图像处理时，你对于某一图像的区域即能知道这块区域中频率的高低分布特征，又能确定这种频率高低的特征是在这一片区域产生的，这是其它方法无法做到的，这也是所有信号处理的终极目标——时频分析（知道频率还要知道频率是在何时（何处）产生的）。

5，短时傅里叶变换和小波变换有何不同

这分类真让人五体投地，作吧，作到没人玩了就老实了！ 最大不同就是STFT的分辨率没法改变，少了WT尺度伸缩的概念，只有平移的计算，可以认为是做了一半的WT，也有局部化的功能，但因没有伸缩，所以没有多分辨分析的功能。 另外，STFT一般使用高斯和余弦函数，而WT可使用的函数很多。基本上这些函数都可以做CWT，如果这些函数是设计成正交或双正交的函数，还可以做使用mallat算法的DWT。STFT从数学意义上更像单一尺度的CWT，而其计算的实现却多是用滤波器完成，从这一点来看更像DWT（更确切和恰当的是SWT）的单层分解。其它的还没想出来，你凑活理解吧！
小波变换通常不能直接得到主频，要和频率挂钩需要尺度与频率转换，还是傅氏变换直接。但它们得到的主频应相同，或相近。

6，信号的低频部分信号比较平缓但是所含频率成分多这个所含频率

STFT，全名叫做短时傅里叶变换，它的思想是对一个随机信号做傅里叶频谱分析，更直接的说，就是在一个相当短的时间函数窗内截取目标信号进行频谱分析，达到对随机信号分析处理的目的。如下： 选择一个时频局部化的窗函数，假定分析窗函数g(t)在一个短时间间隔内是平稳（伪平稳）的，移动窗函数，使f(t)g(t)在不同的有限时间宽度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数，窗函数一旦确定了以后，其形状就不再发生改变，短时傅里叶变换的分辨率也就确定了。如果要改变分辨率，则需要重新选择窗函数。短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者近似平稳信号犹可，但是对于非平稳信号，当信号变化剧烈时，要求窗函数有较高的时间分辨率；而波形变化比较平缓的时刻，主要是低频 信号，则要求窗函数有较高的频率分辨率。短时傅里叶变换不能兼顾频率与时间分辨率的需求。短时傅里叶变换窗函数受到测不准原理的限制，时频窗的面积不小于2。这也就从另一个侧面说明了短时傅里叶变换窗函数的时间与频率分辨率不能同时达到最优。也就是，时间与频率不可能同时最优化。要想达到优化处理，就需要选用不同的窗函数，这就是楼主您的课题了。 STFT当前主要用于随机信号检测，医学上的神经信号分析，军事上的雷达信号分析等等，应用在当前来说相对比较广泛。
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