Tensorflow.js tf.signal.stft()用法及代码示例

Tensorflow.js是Google开发的开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型和深度学习神经网络。它还可以帮助开发人员使用JavaScript语言开发ML模型，并可以直接在浏览器或Node.js中使用ML。

tf.signal.stft()函数用于计算信号的Short-time傅立叶变换。

用法：

tf.signal.stft (signal, frameLength, frameStep, 
                     fftLength?, windowFn?) 

参数：

• signal:一维实值张量。
• frameLength:样品的窗口长度。
• frameStep:要步进的样本数。
• fftLength:FFT的大小。
• windowFn:具有窗口长度的可调用对象。

返回值：它返回tf.Tensor。

范例1：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input = tf.tensor1d([3, 4, 6])
tf.signal.stft(input, 3, 1).print();

输出：

Tensor
     [[4 + 0j, 0 + -4j, -4 + 0j],]

范例2：

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
const input = tf.tensor1d([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
tf.signal.stft(input, 3, 1).print();

输出：

Tensor
    [[2 + 0j, 0 + -2j, -2 + 0j],
     [3 + 0j, 0 + -3j, -3 + 0j],
     [4 + 0j, 0 + -4j, -4 + 0j],
     [5 + 0j, 0 + -5j, -5 + 0j],
     [6 + 0j, 0 + -6j, -6 + 0j]]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#signal.stft