窗函数选择及六种窗函数.pdf

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4.4 窗函数的选择 如果在测试中可以保证不会有泄露的发生, 则不需要用任何的窗函数 (在软 件中可选择 uniform )。但是如同刚刚讨论的那样,这种情况只是发生在时间足 够长的瞬态捕捉和一帧数据中正好包含信号整周期的情况。 如果测试信号有多个频率分量, 频谱表现的十分复杂, 且测试的目的更多关注频 率点而非能量的大小。 在这种情况下, 需要选择一个主畔够窄的窗函数, 汉宁窗 是一个很好的选择。 如果测试的目的更多的关注某周期信号频率点的能量值,比如,更关心其 EUpeak,EUpeak-peak,EUrms或者 EUrms2,那么其幅度的准确性则更加的重要, 可以选择一个主畔稍宽的窗, flattop 窗在这样的情况下经常被使用。 对冲击实验的数据进行分析时, 因为在数据帧开始段的一些重要信息会被一般的 窗函数所衰减,因此可以使用 force/exponential 窗。Force 窗一移去了数据帧 末端的噪声, 对激励信号有用。 而 exponential 窗则确保响应信号在末端的振动 衰减为零值。 如果被测信号是随机或者未知的,选择汉宁窗 clf;Nf=512; % 窗函数复数频率特性的数据点数 Nwin=20; % 窗函数数据长度 figure(1) for ii=1:4 switch ii case 1 w=boxcar(Nwin); % 矩形窗 stext= 矩形窗函数幅频 ; case 2 w=hanning(Nwin); % 汉宁窗 stext=hanning 窗函数幅频 ; case 3 w=hamming(Nwin); % 海明窗 stext=hamming 窗函数幅频 ; case 4 w=triang(Nwin); % 三角窗 stext=triang 窗函数幅频 ; end [y,f]=freqz(w,1,Nf); % 求解窗函数的幅频特性 mag=abs(y); %求得窗函数幅频特性 posplot=[2,2, int2str(ii)]; subplot(posplot); plot(f/pi,20* log10(mag/max(mag))); % 绘制窗函数的幅频特性 xlabel( 归一化频率 );ylabel( 振幅 /dB); title(stext);grid on; end

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至若春和景明,波澜不惊,上下天光,一碧万顷,沙鸥翔集,锦鳞游泳,岸芷汀兰,郁郁青青。

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