经典法谱估计（3）窗函数法Python实现

原理我们在做FFT变换过程中只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号将会存在泄漏。为了将这个泄漏误差减少到最小程度，我们需要使用加权函数，也叫窗函数。加窗主要是为了使时域信号似乎更好地满足FFT处理的周期性要求，减少泄漏。加窗实质是用一个所谓的窗函数与原始的时域信号作乘积的过程（频域卷积...

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什么是窗函数?

； 5. 模态测试所用窗函数； 6. 窗函数带来的影响。 1. 为什么要加窗每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号将会存在泄漏。为了将这个泄漏误差减少到最小程度，我们需要使用加权函数，也叫窗函数。加窗主要是为了使时域信号似乎更好地满足FFT处理的周期性要求，减少泄漏。如下

窗函数的理解

; https://blog.csdn.net/qq_34637672/article/details/83032792 每次FFT变换只能对有限长度的时域数据进行变换，因此，需要对时域信号进行信号截断。即使是周期信号，如果截断的时间长度不是周期的整数倍（周期截断），那么，截取后的信号将会存在泄漏。为了将这个泄漏误差减少到最小程度（注意说是的减少，而不是消除），我们需要使用加权函数，也叫窗函数。加窗主要是为了

有关信号处理中的窗函数

，而是取其有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段，然后用观察的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。下面，我又要...;），这说明，如果窗口无限宽，即不截断，就不存在泄漏误差。为了减少频谱能量泄漏，可采用不同的截取函数对信号进行截断，截断函数称为窗函数，简称为窗。泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，如果两侧p旁瓣的高度趋于

窗函数数字信号处理

频率的能量被分散到两个较宽的频带中去了，也就是我们所说的频率泄漏。为了减少频谱能量泄漏，信号截取处理过程中应用不同的截取函数对信号进行截断处理，将此过程中使用的截断函数称为窗函数，简称为窗，例如：矩形窗、平顶窗、汉宁窗、指数窗等.加窗的实质是窗函数与原始的时域信号相乘的过程，使相乘得到的信号更好地满足傅里叶变换的周期性要求。窗函数的种类、特点和如何使用矩形窗主瓣比较集中是矩形窗的优点

信号截断、能量泄漏及窗函数

有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段，然后用观察的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。图6.4-1 　　周期...（ω）的卷积仍为H（ω），这说明，如果窗口无限宽，即不截断，就不存在泄漏误差。图6.4-2 　　为了减少频谱能量泄漏，可采用不同的截取函数对信号进行截断，截断函数称为窗函数

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