考虑到不同激励信号的能 量 分 布 差 异 使 用 短 时 傅 里 叶 变 换STFT及 二 维卷积算子提取信号的时频域特征。

短时傅里叶变换（STFT）是一种将信号分解成时域和频域信息的方法。它通过将信号分成多个小片段，并对每个片段进行傅里叶变换来获取时频域特征。这样可以捕捉到信号在不同时间和频率上的变化。

二维卷积算子可以应用于STFT得到的时频域表示上。这种方法可以进一步提取信号的时频域特征，例如局部频率变化、时频域上的模式等。通过在时频域上进行卷积操作，可以捕捉到信号在不同时刻和频率上的局部特征。

使用STFT和二维卷积算子提取信号的时频域特征可以帮助我们理解信号的动态变化和频率分布。这对于许多应用领域都是非常有用的，例如语音识别、音频处理、图像处理等。