窗函数对抑制频谱泄露的影响

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#信号处理 #算法

本文探讨了在信号处理中频谱泄漏的问题及其解决方法。通过对比加窗前后频谱的变化，展示了不同窗函数对频谱泄漏的影响。实验表明，合理选择窗函数可以有效改善频谱泄漏。

测试函数：

sf=1000;                       %采样率

nfft=1024;                     %FFT点数

t=0:1/sf:(nfft-1)/sf;         %时间向量

x=0.5*cos(100*pi*t)+1; %数据生成函数

窗函数：

win = 2*hann(length(x));              %加汉宁窗，幅值相等恢复系数为2
win = 1.852*hamming(length(x));        %加海明窗，幅值相等恢复系数为1.852

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06-18
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信号加窗的影响(以匹配滤波器为例)
wing_man的博客
04-07 2988
主要是以匹配滤波器为例来讨论一下信号加窗的影响。
窗函数对频谱细化的影响.m
06-12
利用MATLAB探究了窗函数的类型对频谱细化的影响，通过实验结果的对比可以得到不同类型的窗函数对频谱细化的影响不同
频谱泄露与加窗
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人心中的成见是一座大山…
03-03 756
wave1,wave2实际在时域中是一样的正弦波，表达式y=sin(2πft)，其中频率f=20Hz,但是经过快速傅里叶FFT变换之后，wave2的频域图中除了有冲激响应的峰之外，还出现了额外的频率元素，这个就是频谱泄露(Spectrum Leakage)。很显然，频谱泄露和信号泄露无关，从根本上说，它就是算法引起的。那同样的快速傅里叶算法,怎么会有这个差异？简单说来，造成这个问题的原因是：采样信号的相位在始端和终端不连续。从上面图中，可以发现，wave1的时域图形是完整的周期，而wave2不是。
FFT加窗和频谱泄露
xindongpai的博客
01-21 5519
（相信大家都知道为什么1s对应1Hz频率分辨率，FFT/DFT中二者互为倒数）此时10Hz正弦信号的能量完全集中在10Hz的谱线上，在所有其他谱线上的结果均为0，分析结果与原始周期信号的频谱完全一致，不存在任何能量的泄漏。对加窗截断后的信号，分别在时域和频域离散采样，并对FFT分析结果进行窗函数幅值修正（所谓窗函数修正是怎么回事，有机会在以后的文章再说），可以看到现在10Hz谱线上的结果为0.94，误差从矩形窗的14% 降低到了6%。下图中，左图为矩形窗的时域波形，右图是其双边傅里叶变换结果的幅频图。
数据的加窗对应的频谱
TSINGHUAJOKING
03-04 782
但是窗口信号对应的频谱这是一个采样函数，   将它们进行卷积，  便会得到200ms信号的频谱。可以看到， 它的频谱在基频两边， 还分布有一些小的频谱。一种方法， 就是将原来的矩形数据窗口变成三角数据窗口， 这样， 窗口的频谱， 就会衰减的很快。昨天搭建的这款基于 STM32H7B0的信号采集和频谱分析模块，  实现的 FFT 计算输入信号的频谱，   将结果显示在 OLED上面。通过上面分析， 这就清楚了对于一段 正弦信号，  他的频谱就不会是单个峰值， 而是这种峰值两边带有少量频谱分量的形式。
数据截断、频谱泄漏与窗函数的选择
yishuihanq的博客
08-02 5799
数据截断与频谱泄漏；窗函数介绍；窗函数解决频谱泄漏问题的原理；窗的选择
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频谱泄漏_窗长和窗型对频谱泄漏的影响_MATLAB频谱泄露_matlab_信号处理_
09-29
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matlab 窗函数频谱,功率谱、频率分辨率、频谱泄漏与窗函数
weixin_39658716的博客
03-20 1409
功率谱、频率分辨率、频谱泄漏与窗函数2008-06-01 23:49功率谱、频率分辨率、频谱泄漏与窗函数在分析和测定所采集的数据记录时，快速傅立叶变换(FFT)和功率谱是非常有用的工具。借助这些工具能够有效地采集时域信号、测定其频谱成分、并对结果进行显示。功率谱图(参考抽样程序)在频率轴(x 轴)上的频率范围和分辨率取决于采样速率和数据记录的长度(采样点数)。功率谱图上的频率点数或谱线数为N/2 ...
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记录：频谱泄露、加窗、信噪比损失
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qq_51011530的博客
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