窗函数在FFT分析中的作用是减少频谱泄漏,通过平滑截断信号的边缘。例如:矩形窗(信号长度严格匹配周期)、汉宁窗(一般频谱分析)、海明窗(通信信号处理)、布莱克曼窗(高动态范围需求)、凯塞窗(参数可调场景)。 窗函数用于FFT分析时,主要解决信号截断导致的频谱泄漏问题。由于FFT假设信号是无限连续的周期信号,实际截断会引入
GNU Radio 中 FFT 模块的窗函数包括以下几种:矩形窗(Rectangular Window)、汉明窗(Hamming Window)、汉宁窗(Hann Window)、黑曼窗(Blackman Window)、黑曼-哈里斯窗(Blackman-Harris Window)、凯泽窗(Kaiser Window)、巴特利特窗(Bartlett Window)、平顶窗(Flattop Window),本文对窗函数实现的结果做一个记录对比。
信号x(t),加窗w(t),采样频率fs，采用N点fft，那么可不可以先对窗函数频谱W(f)在频域上以fs/N为...
FFT窗函数不仅用于ADC特性表征,还广泛应用于各种形式的分析中。根据所需的分析类型,可能需要不同类型的窗函数。此表列出了不同类型的窗函数以及每种窗函数最适用于哪种类型的信号内容的示例。例如,均匀窗函数最适合测量白噪声。一般来说,由于我们在ADC特性表征中使用FFT,因此我们将使用七项Blackman-Harris窗函数。
示波器中的FFT运算,不加窗和加矩形窗是一回事。 窗函数会改变频域波形,让频谱形成人们“喜欢”的形状,但是不会本质上消除频谱泄露,不同的窗函数有其独特的特性,我们只需要根据工程测试的需要,选择一款合适的就可以了。 我听说Peter现在不加窗函数了!怎么回事?
窗函数在信号处理中的主要作用是减少频谱泄漏(Spectral Leakage)和旁瓣(Sidelobes)。当信号的长度不是其周期的整数倍时,直接对信号进行FFT会导致频谱泄漏,即信号的能量会扩散到整个频域中。加窗函数通过平滑信号的边界,减少不连续性,从而降低频谱泄漏现象。
选择实时频谱分析仪的FFT窗函数时，应考虑被测信号的特性，以下是针对不同信号类型推荐的窗函数：矩形窗：适用于暂态或短脉冲信号，频率识别最准确，但幅值识别较低。适合频率接近的等幅正弦波、随机噪声、瞬态信号、伪随机信号。汉明窗：旁瓣衰减为42dB，适用于电平差异大的暂态或短脉冲信号。能有效降低...
FFT算法能高效实现对窗函数频谱的快速计算。窗函数长度设定为11点会影响频谱计算结果。不同类型的11点窗函数频谱特性存在差异。矩形窗作为常见窗函数用于11点频谱计算。汉宁窗在11点窗函数频谱分析中较为常用。计算11点窗函数频谱需明确采样频率参数。采样点数选取对11点窗函数频谱精度有影响。11点窗函数频谱反映信号在...
在进行FFT变换时，我们常常需要对有限长度的时域数据进行处理。这个过程中，截断信号可能会导致频率泄漏，为了降低这个误差，我们使用窗函数对信号进行加权。窗函数能帮助信号更好地满足FFT周期性需求，减小泄漏。众多窗函数中，每种都有其特定应用场景。矩形窗适用于暂态或短脉冲信号，频率识别最准确，但幅值...
本文中要讲的是FFT应用中最重要且最需要注意的功能之一的时间窗函数。由于FFT是执行DFT的特定算法,因此在本文中两者之间不做特别区分。 如前文《 频域信号分析基础-4 离散傅里叶变换(DFT——采样,时间窗,傅里…