首先你需要计算量级：

windowed = framed .* hann(length(framed))
Fourier = fft(windowed)
Mag = abs(Fourier)

而且您需要基于您的窗口函数构建一个窗口内核！

对于 Hann Window，内核可以是：

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   Wk(k) = 0.5 * (sinc(k*(M/N)) / (1 - (k*(M/N))^2))

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M=Window Size 
N=FFT Size

当然，您可以对 N 和 M 使用相同的尺寸！

k = Bin Number from FFT / N
sinc = Normalized Sinc, visit http://en.wikipedia.org/wiki/Sinc_function

如果您已经确定了瞬时频率，则需要找到每个频率的相应偏移量，并且当您将 FFT 的幅度乘以 Hann Window Kernel 索引时找到瞬时幅度：

 Offset = abs(InstFreqs(i) / (Fs/N) - i)
 index = floor(abs(Offset) * N) + 1
 InstMag = Mag(i) * Wk(index)

瞬时频率由解析信号的相位导数给出。解析信号为

$$f_A(x) = f(x) + \mathrm{i} (h \ast f)(x)$$

其中是希尔伯特变换核。它可以写成$h(x)$

$$f_A(x) = A(x) e^{\mathrm{i} \phi(x)}$$

其中和。称为瞬时幅度，称为瞬时相位。然后以弧度为单位的瞬时频率由下式给出$A(x) = |f_A(x)|$$\phi(x) = \arg(f_A(x))$$A(x)$$\phi(x)$

$$\omega(x) = \frac{d}{dx} \phi(x)$$

希尔伯特变换具有无限的脉冲响应，因此使用整个信号进行计算。通常，人们会带通信号以定位响应。这既涂抹了空间域中的信号，又去除了直流和高频分量。然后将如上计算的值称为局部幅度、相位和频率。由于希尔伯特变换在傅里叶域中的 DC 处具有不连续性，因此最好先将其移除。

在 MATLAB 中获取解析信号是

f_A = hilbert(f);
A = abs(f_A);
phase = angle(f_A);

但现在棘手的一点是，如何区分相位？这在这里讨论：

http://www.mathworks.com.au/matlabcentral/newsreader/view_thread/54129

我会尝试取一段以感兴趣点为中心的相位信号，拟合多项式，然后根据多项式系数计算导数。

你这样做是为了相位声码器还是什么？你在做多帧的短时傅里叶变换（STFT）吗？

我无法将“瞬时频率”（您从计算分析信号中获得）连接到 FFT 输出的“箱”。您可以计算诸如群延迟之类的东西，但是要获得变化的频率，您需要有多个帧（按时间间隔）并查看从一帧到下一帧的相位变化（在各种箱中）。