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文档简介

实验十 窗函数在谱分析中的作用一 实验目的 在理论学习的基础上,掌握不同窗函数的性质、特点,并通过实验认识它们在克服 FFT 频谱分析的能量泄漏和栅栏效应误差中的作用,以便在实际工作中能根据具体情况正确选用窗函数。二 实验内容 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,但是我们可以通过选择不同的窗函数对它们的影响进行抑制。下图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;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。 实验内容是产生2个典型测试信号: x1(t)=4*sin(2*202.5*t) x2(t)=4*sin(2*502.5*t)+4*sin(2*514*t) 然后对信号加矩形窗和布莱克曼窗进行谱分析,目的是让学生通过分析对比了解信号加窗的作用。 三 仿真实验1 代码:%sinyan10.m%只要去“%”要把另外的语句加上“%”就为实验第一步t=0:1/1536:2;m=0:0.5:1536;%y1=4*sin(2*pi*202.5*t);%addwin11=window(hann,3073).*y1%addwin12=window(hamming,3073).*y1%addwin13=window(blackman,3073).*y1%transf1=abs(fft(y1)/1024);%transf11=abs(fft(addwin11)/1536);%transf12=abs(fft(addwin12)/1536);%transf13=abs(fft(addwin13)/1536);y2=4*sin(2*pi*202.5*t)+4*sin(2*pi*514*t);transf2=abs(fft(y2)/1536);addwin21=window(hann,3073).*y2addwin22=window(hamming,3073).*y2addwin23=window(blackman,3073).*y2transf2=abs(fft(y2)/1536);transf21=abs(fft(addwin21)/1536);transf22=abs(fft(addwin22)/1536);transf23=abs(fft(addwin23)/1536);%subplot(5,1,1);plot(t,y1);%title(4*sin(2*pi*202.5*t);%subplot(5,1,2);plot(m(1:1536),transf1(1:1536);%ylabel(rect);%subplot(5,1,3);plot(m(1:1536),transf11(1:1536);%ylabel(hann);%subplot(5,1,4);plot(m(1:1536),transf12(1:1536);%ylabel(hamming );%subplot(5,1,5);plot(m(1:1536),transf13(1:1536);%ylabel(blackman);subplot(5,1,1);plot(t,y2);title(4*sin(2*pi*202.5*t)+4*sin(2*pi*514*t);subplot(5,1,2);plot(m(1:1536),transf2(1:1536);ylabel(rect);subplot(5,1,3);plot(m(1:1536),transf21(1:1536);ylabel(hann);subplot(5,1,4);plot(m(1:1536),transf22(1:1536);ylabel(hamming );subplot(5,1,5);plot(m(1:1536),transf23(1:1536);ylabel(blackman);2 图:分别用Rectangle窗、Hann窗、Hamming窗和Blackman窗对信号y1=4*sin(2*pi*202.5*t)加窗后进行谱分析如下图所示:把图开放大后如下图:可以看出加窗可以有效的减少泄露,而不同的窗的作用效果是不同的。对信号y2=4*sin(2*pi*202.5*t)+4*sin(2*pi*514*t)分别用Rectangle窗、Hann窗、Hamming窗和Blackman窗加窗后进行谱分析如下图所示:在f=202.5附近放大波形如下图所示,可见加窗后各个信号频谱的泄露明显受到了抑制。其中blackman窗的幅值识别精度最高。在频率f=514附近放大波形如下,可得出如上图一样的结论。只是在这个频率上Blackman窗的效果是最好的。四 结论 由于在信号处理过程中处理的信号的长度是有限长的,那么势必会由于截断而产生泄露,这是不可避免的,只能通过

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