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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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。
白话FFT频谱分析全流程（以工程使用的角度）之三：乘恢复系数、除不同系数和完整程序
whstudio123的博客
11-15 4444
白话FFT频谱分析全流程（以工程使用的角度）之三：乘恢复系数、除不同系数和完整程序回顾开始最后程序 回顾 上一节我们已经讲过了FFT和数据取半，求模，现在信号已经很象样了，但我们还要对信号进行一些处理，才能反映出正确的数值关系。 开始 1.乘恢复系数： 各类窗函数的恢复系数 我们注意： 1.里面有幅值恢复系数和功率恢复系数，按需要恢复; 2.在频域，需要对每条谱线进行修正，修正通过乘以相应的修...
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
数字信号处理MATLAB注解
九的方
08-07 1053
傅里叶变换fft MATLAB傅里叶命令有两种： Y=fft(x) ，其中，x为一个序列（向量），存放采集信号的数据； 另外一种Y=fft(x,n)，x 的定义同上，n定义计算数据的个数，如果n大于x的长度，在x的末尾添加0，使得x的长度等于n。如果n小于x的长度，截取x中的前n个数来进行计算。Y返回fft的结果，为一个复数序列（向量）。 示例1（现在采用的代码） L = size(data); % 信号长度 NFFT = 2^nextpow2(L...
频谱泄露与加窗
最新发布
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。
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
在MATLAB中，可以使用`fft`函数进行离散傅立叶变换，并结合不同的窗函数（如`hamming`、`blackman`等）来研究不同窗型对频谱泄漏的影响。通过绘制不同窗长和窗型下的频谱图，可以直观地比较它们的性能。同时，可以...
Matlab模拟窗函数对频谱细化的影响
06-18
4. **窗函数对频谱细化的作用**：窗函数可以降低边带泄露，使得频谱分析更加精确。细化频谱意味着在保持总能量不变的情况下，提高了频率分辨率，使得相邻频谱成分可以更好地分离。 5. **Matlab代码示例**：在Matlab...
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 ...
窗函数与频谱分析：理解窗函数对频谱分辨率的影响
窗函数是信号处理中常用的数学工具，用于有限长度信号的频谱分析和滤波。窗函数可以将信号在时域上进行截断和加权，以便在频域上进行频谱分析。常见的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、海明窗、高斯窗等。 ## 1.2 频谱...
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
傅里叶变换学习笔记（二）——栅栏效应、频谱泄漏与加窗
JazzyのBlog
02-06 1万+
上文传送门： 傅里叶变换学习笔记（一） 本文将对傅里叶变换应用中常见的两个问题进行讨论。 (一) 栅栏效应 先看一个典型的应用案例： 构造信号： x(t)=−sin(2πf1t)+sin(2πf2t),f1=10Hz,f2=12Hz x\left(t\right)=-sin\left(2\pi f_1t\right)+sin\left(2\pi f_2t\right),f_1=10Hz,f_2=12Hz x(t)=−sin(2πf1​t)+sin(2πf2​t),f1​=10Hz,f2​=12Hz 从表达式
记录：频谱泄露、加窗、信噪比损失
Shen_KL的博客
03-29 5247
FFT是时频域变换的常用工具，在工程应用中能够很大程度上减少计算量。但是，由于FFT有一个假设前提，即处理的时域信号是周期信号，当我们对一段时域信号做FFT时，FFT会将时域信号做周期性延拓。若实际应用中，待处理信号不满足周期性，则会引发“频谱泄露”问题。 频谱泄露的具体原因以及公式推导这里不再赘述，已经有很多大佬对此展开过讨论。简单来说，是由于周期延拓后信号的不连续性导致的。这里做个简单的仿真验证一下。 对两段时域中的余弦信号做FFT。其中一段符合周期性的条件，另一段不符合周期性条件。通过对比观察频谱
窗函数——笔记
panlan7的博客
09-29 3629
用处：用来做信号截断。时域和频域上均可加窗，但在时域上加窗更为普遍。 目的：减少频率泄露。 本质：是一个加权函数。不同窗的加权是不一样的。 分类：矩形窗、汉宁窗、平顶窗、指数窗等。  过程：用窗函数和原始的时域信号做乘积，以使相乘后的信号能更好满足傅里叶变换的周期性要求。     窗函数的典型频谱特征：                             ...
什么是窗函数?
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sinat_36420785的博客
09-25 2万+
本文转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/24318554   主要内容包括： 1. 为什么要加窗函数； 2. 窗函数的定义； 3. 窗函数的时频域特征； 4. 加窗函数的原则； 5. 模态测试所用窗函数； 6. 窗函数带来的影响。   1. 为什么要加窗 每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号...
加窗函数和数据块重叠在频谱分析中的意义是不同的，它们分别起到了优化频谱估计质量的作用。
qq_51011530的博客
11-20 1135
当我们计算信号的离散傅里叶变换（DFT）时，如果直接对截断后的信号计算，其频谱会出现“频谱泄漏”问题。重叠仅影响数据块中信号的覆盖方式，而旁瓣是由窗函数的频谱特性决定的，与重叠无关。
通信原理及系统系列27——窗函数及抑制频率泄露Matlab分析
flypassion的博客
02-22 741
加窗函数后频谱幅值发生了变化的修正技巧
qq_42233059的博客
08-27 1万+
FFT运算加窗函数后频谱幅值发生了变换的修正技巧
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