问题解答:窗函数的小知识
资讯来源:本公司    发表日期:2012-02-23    浏览次数:1136

         数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析,而不是对无限长的信号进行测量和运算。具体做法是从信号中截取一个时间片段,然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。信号的截断产生了能量泄漏,而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应,从原理上讲这两种误差都是不能消除的。在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应,可采用不同的截取函数对信号进行截短,截短函数称为窗函数,简称为窗。

        泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关,对于窗函数的选用总的原则是,要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题,尽可能使窗函数频谱中的主瓣宽度应尽量窄,以获得较陡的过渡带;旁瓣衰减应尽量大,以提高阻带的衰减,但通常都不能同时满足这两个要求。频谱中的如果两侧瓣的高度趋于零,而使能量相对集中在主瓣,就可以较为接近于真实的频谱。不同的窗函数对信号频谱的影响是不一样的,这主要是因为不同的窗函数,产生泄漏的大小不一样,频率分辨能力也不一样。信号的加窗处理,重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。图1是几种常用的窗函数的时域和频域波形,其中矩形窗主瓣窄,旁瓣大,频率识别精度最高,幅值识别精度最低,如果仅要求精确读出主瓣频率,而不考虑幅值精度,则可选用矩形窗,例如测量物体的自振频率等;布莱克曼窗主瓣宽,旁瓣小,频率识别精度最低,但幅值识别精度最高;如果分析窄带信号,且有较强的干扰噪声,则应选用旁瓣幅度小的窗函数,如汉宁窗、三角窗等;对于随时间按指数衰减的函数,可采用指数窗来提高信噪比。表1 是几种常用的窗函数的比较。

        如果被测信号是随机或者未知的,或者是一般使用者对窗函数不大了解,要求也不是特别高时,可以选择汉宁窗,因为它的泄漏、波动都较小,并且选择性也较高。但在用于校准时选用平顶窗较好,因为它的通带波动非常小,幅度误差也较小。

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