短时傅里叶变换（STFT）是一种用于分析非平稳信号的强大工具。它通过将信号分割成短小的时间片段，并对每个片段进行傅里叶变换来实现时间与频率的联合分析。🔍

首先，STFT利用滑动窗口技术，将连续信号分成若干短时窗。这些窗口通常重叠，以确保信息不会丢失。接着，在每个窗口内，使用傅里叶变换提取该时间段内的频谱特性。📈

这种方法的优势在于能够同时捕捉信号的时间和频率信息。例如，在音频处理中，STFT可以区分不同乐器的声音频率变化，这对于音乐合成或语音识别至关重要。🎶

然而，STFT也有局限性，即所谓的“时频分辨率权衡”。这意味着窗口越宽，频率分辨率越高但时间精度降低；反之亦然。因此，在实际应用中需要根据具体需求调整窗口大小。🧐

总之，短时傅里叶变换为我们提供了一种直观且有效的方法来理解复杂信号背后的奥秘。✨