声频信号的仪表计量(第2版) 258

文本阅读：
　　快速傅里叶变换25
　　253数据窗函数
　　在对由较长持续时间信号截取出的信号进行分析时，如果没有对边界间的瞬态进行"柔顺"处理的话，那么分析就会产生误差。我们可以将其称作"淡入"和"淡出"处理方式。
　　这就是所谓的数据窗函数，所选择信号片段（每帧）中的每个样本均与数据窗函数中相应的样本相乘。
　　图256所示的是"素材片断"的情况。数据窗函数中的所有样本数值均为1，这种函数也被称为矩形窗。从图中我们可以看出，右边图的频率函数包含有许多旁瓣，它们可视为所执行分析的频率成分，尽管它们并未存在于被测量的信号中。如果考虑到信号片断或由满幅连续信号截取的部分越过了所选择部分的整个长度，则会产生这些频率成分。
　　图256左图：矩形窗。右图：▲wt）
　　w（）dB
　　最终的幅度谱具有强的旁瓣，1
　　0
　　第1旁瓣幅度为-14dB
　　40
　　2 M
　　00.20.40.60.8
　　用来计算的其他类型窗可以将这些现象抑制于合适的程度。这些窗函数：三角窗（Bartlett）、汉宁窗（Hanning）、汉明窗（Hamming，如图257所示），布莱克曼窗（B| ackman）、布莱克曼/哈里斯窗（Blackman/Harris）、凯撒窗Kaiser）、帕尔赞窗（Parzen）和韦尔奇窗（Wech），都有各自的优点。
　　图27左图：汉明窗。右图
　　w（t）
　　最终的幅度谱的旁瓣被衰减
　　w（）【dB】
　　了，第1旁瓣幅度为-43dB
　　40
　　￥，2M.f/
　　00.2040.608
　　2345
　　233