第4章
用波形乘以窗函数,不仅为了在窗口边缘两端不引起急剧变化,使波形缓慢降为零,而且还相当于对信号谱与窗函数的傅里叶变换进行卷积。
1、窗函数应具有如下特性:
① 频率分辨率高,即主瓣狭窄、尖锐;(矩形窗)
② 通过卷积,在其他频率成分产生的频谱泄漏少,即旁瓣衰减大。(海明窗)
这两个要求实际上相互矛盾,不能同时满足。
窗口宽度N、取样周期T和频率分辨率Δf之间存在下列关系Δf=1/(NT) &
第四章详细介绍了频域分析中的窗函数应用,揭示了频率分辨率与时间分辨率的矛盾关系。窗函数需具备高频分辨率和小频谱泄漏的特性,但这两者无法兼得。此外,探讨了短时傅立叶变换作为滤波器的两种解释形式,包括复数运算和实数运算。
第4章
用波形乘以窗函数,不仅为了在窗口边缘两端不引起急剧变化,使波形缓慢降为零,而且还相当于对信号谱与窗函数的傅里叶变换进行卷积。
1、窗函数应具有如下特性:
① 频率分辨率高,即主瓣狭窄、尖锐;(矩形窗)
② 通过卷积,在其他频率成分产生的频谱泄漏少,即旁瓣衰减大。(海明窗)
这两个要求实际上相互矛盾,不能同时满足。
窗口宽度N、取样周期T和频率分辨率Δf之间存在下列关系Δf=1/(NT) &
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