怎么分析STFT时频图？

怎么分析时频图？
以下是用STFT进行凯斯西储大学内圈故障的时频图，该怎么分析呢？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：【20211206】【信号处理】时频分析 —— 短时傅里叶变换（STFT）
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  解决方案如下：

  1. 导入必要的库

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  import scipy.signal as signal
  

  1. 读取和显示时频图

  image_path = 'https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/ask/851020254096140.png'
  image = plt.imread(image_path)
  plt.imshow(image)
  plt.show()
  

  1. 分析时频图中的频谱信息

  # 将时频图转换为灰度图
  gray_image = image.mean(axis=2)
  
  # 计算傅里叶变换
  fft_result = np.fft.fft2(gray_image)
  
  # 将频谱零频率移到中心
  fft_shifted = np.fft.fftshift(fft_result)
  
  # 计算频谱的幅度谱
  amplitude_spectrum = np.abs(fft_shifted)
  
  # 显示频谱的幅度谱
  plt.imshow(amplitude_spectrum, cmap='gray')
  plt.show()
  

  1. 分析时频图中的时间信息

  # 计算STFT的时间轴
  time_steps = signal.windows.hann(len(gray_image))
  time_axis = np.arange(len(gray_image))
  
  # 计算STFT的频率轴
  freq_axis = np.fft.fftfreq(len(gray_image))
  
  # 获取能量谱
  power_spectrum = np.square(amplitude_spectrum)
  
  # 显示时间轴和频率轴
  plt.figure(figsize=(10, 4))
  plt.subplot(1, 2, 1)
  plt.plot(time_axis, time_steps)
  plt.xlabel('Time')
  plt.ylabel('Amplitude')
  plt.subplot(1, 2, 2)
  plt.plot(freq_axis, power_spectrum)
  plt.xlabel('Frequency')
  plt.ylabel('Power')
  plt.tight_layout()
  plt.show()
  

  通过以上步骤，你可以分析STFT生成的时频图，了解信号的频谱和功率谱信息。请注意，这只是一个简单的示例，实际使用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。如果遇到问题，可以查阅相关库和函数的文档。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^