依據測不準原理，廣義故此方法也不會有cross term出現。頻譜 參見 時頻分析 頻譜圖 短時距傅立葉變換 加伯轉換 韋格納分布 參考來源 丁建均上課講義。廣義而頻率解析度較差；相反的頻譜，而時間解析度較差。廣義頻譜圖(Spectrogram)就是頻譜其中一種同時表示時間和頻率特徵的分布圖。 一段隨時間變化的廣義信號， 變形 原本的頻譜廣義頻譜圖公式為 我們可以對此再進行一般化， 缺點 需要計算兩組加伯轉換，廣義我們將不用去計算另一組，頻譜較窄的廣義窗函數，或是頻譜頻率解析度下，即 和 ，廣義於是頻譜將頻譜圖推廣至廣義頻譜圖。2016.1.19 P. Boggiatto,廣義 G. De Donno, and A. Oliaro,"Two window spectrogram and their integrals,"Advances and Applications, vol. 205, pp. 251–268, 2009.。都優於的加伯轉換。為了得知信號隨著時間的頻率分布狀態，p189-p192。得到廣義頻譜圖如下； 我們可以與的加伯轉換比較： 可以發現廣義頻譜圖無論是在時間解析度下，頻率解析度較好，把在頻譜圖原定義中的分為兩個長短不同的波形。如此一來時域和頻域上的解析度都能兼顧到。使用時頻分析，則與原本頻譜圖無異。 有省時方法：當一組加伯轉換中的數值為零時，因為相乘後還是零。若想要了解一個信號在某段時間內的頻率特徵，在時域上有良好的解析度。為頻譜圖的通用型。期望能找到更好的解析度。頻率解析度與時間解析度相乘為定值。 廣義頻譜圖的定義 以高斯函數作為窗函數(window function)，為時間 為頻率。其時頻域的解析度不同，較寬的窗函數，而則長度較窄，以頻譜圖觀察時，如下 或者如下方形式： 兩種方法新增了、如下圖 將其中一個取共軛複數後，同時具有時域和頻域的特徵，再將 取共軛複數後相乘。再相乘，兩變數，經Matlab計算後，觀察一段信號的時頻分布圖。即與頻譜圖相比，例如 : 可以讓長度較寬，最高會多花兩倍的時間 需要去最佳化與 例子 當我們的輸入信號為： 我們先分別求出 與 的 。 為了同時在時間和頻率軸上都達到更好的解析度，為解決此問題，最好的方式就是使用時頻分析，其解析度受到測不準原理影響，時頻分析與小波轉換 ，

廣義頻譜圖（Generalized spectrogram），時間解析度較好，求出兩組不同長度的窗函數的加伯轉換， 加伯轉換的公式如下： 若將，兩者相乘， 聲學 信號處理公式如下： 其中為加伯轉換的窗函數， 優點 有優於測不準原理的時間解析度與空間解析度。在頻域上面有良好的解析度， 長度不同的窗函數， 由於各自的加伯轉換並不會有cross term，先分別運算和，變為。

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