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網絡工程師如何選擇窗函數?

發布時間:2015-12-29 責任編輯:echolady

【導讀】我們在進行信號分析時,通常會截取有限的波形數據,然后做傅里葉變換,但是在截取的過程中,難免造成泄露,致使功率擴散到整個頻譜范圍,無法獲得準確的頻譜結果。本文就教大家如何用通俗易懂的方式介紹窗函數并選擇窗函數。

 1. 加窗與窗函數

在數字信號處理中,常見的有矩形窗、漢寧窗、海明窗和平頂窗,這里不再贅述窗函數的表達式,只討論窗函數的使用,下圖直觀地描述了信號加窗的過程及窗函數基本特征。

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圖1 信號加窗后頻率普圖

直觀地,在時域上看,加窗其實就是將窗函數作為調制波,輸入信號作為載波進行振幅調制(簡稱調幅)。矩形窗對截取的時間窗內的波形未做任何改變,即只是截斷信號原樣輸出。而其它三種窗函數都將時間窗內開始和結束處的信號調制到了零。

更普遍地,絕大部分窗函數形狀都具有類似從中間到兩邊逐漸下降的形狀,只是下降的速度等細節上有所區別。這個特征體現了加窗的目的——降低截斷引起的泄漏,所有窗函數都是通過降低起始和結束處的信號幅度,來減小截斷邊沿處信號突變產生的額外頻譜。

2. 窗函數的選擇

從圖1中很明顯看出,加窗后信號時域的變化顯著,由于后續的處理一般是進行傅里葉變換,所以我們主要分析加窗對傅里葉變換結果的影響。傅里葉變換后主要的特征有頻率、幅值和相位,而加窗對相位的影響是線性的,所以一般不用考慮,下面討論對頻率和幅值的影響。

加窗對頻率和幅值的影響是關聯的,首先需要記住一個結論:對于時域的單個頻率信號,加窗之后的頻譜就是將窗譜的譜峰位置平移到信號的頻率處,然后進行垂直縮放。說明加窗的影響取決于窗的功率譜,再結合上圖1中最后一列窗函數的功率譜,容易理解其它介紹文章中常看到的對窗特征的主瓣、旁瓣等的描述。

再來看窗函數的功率譜,從上到下,窗函數的主峰(即主瓣)越來越粗,兩邊的副峰(即旁瓣)越來越少,平頂窗的名稱也因主瓣頂峰較平而得名。主瓣寬就可能與附近的頻率的譜相疊加,意味著更難找到疊加后功率譜中最大的頻率點,即降低了頻率分辨率,較難定位中心頻率。旁瓣多意味著信號功率泄露多,主瓣被削弱了,即幅值精度降低了。

有了規律,窗函數的使用就簡單多了。在需要頻率分辨率高時,使用旁瓣少的窗口,如漢寧窗,而矩形窗旁瓣太多,泄漏太大,無法抑制泄漏;在需要幅值準確時,可以使用平頂窗。當然,對于一次過程時間小于窗口的暫態信號或沖擊波形,信號開始和結束處本身就是零,不存在截斷引起的泄露,不需要加窗抑制,因此只需要用矩形窗即可。對于連續的周期性波形,可以結合不同的窗口獲得所關注的結果。

注:那么能不能設計一種完美的窗函數,只有主瓣沒有旁瓣,且主瓣窄到只有一根柱子呢?答案是否定的。主瓣窄和旁瓣少就像蹺蹺板的兩端,壓下一遍就會翹起另一邊,是不可調和的。

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