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截取一段信号相当于是加矩形窗。所以加汉明窗就不难理解了。
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你可以试试用MATLAB自配的窗函数试试,用凯撒窗通过调BETA值可以调整衰减度,多试几次对比一下,慢慢就能看出结果了。
为了得到一个长度为M的因果的线性相位的FIR滤波器,需要让hd(n)之外的值全为0,这就是加窗。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换.而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。
我们要对语音信号进行加窗,也就是一次仅处理窗中的数据。因为实际的语音信号是很长的,我们不能也不必对非常长的数据进行一次性处理。明智的解决办法就是每次取一段数据,进行分析,然后再取下一段数据,再进行分析。
窗函数在FFT时一般都需要,因为FFT是要所测得的数据或给定的数据连接成为离散的周期函数,如果不加窗,可能会导致首位连接时出现错层,这样就会产生能量泄漏。
FFT为什么要加窗函数?因FFT是对有限波形数据进行计算,与原始的连续信号的分析结果之间会存在误差,使用窗函数可以减少对波形的截断产生的泄露问题。FFT几种典型窗函数特点及应用:1)矩形窗:适用于瞬态信号的分析。
没错。截取一段信号相当于是加矩形窗。所以加汉明窗就不难理解了。
DFT傅里叶变换分析基本思想就是任意函数可以分解为无穷多个不同频率正弦信号的和。DFT直接计算包含大量重复的cos、sin计算,FFT的作用就是用技巧减少cos、sin项目的重复计算。
为了得到一个长度为M的因果的线性相位的FIR滤波器,需要让hd(n)之外的值全为0,这就是加窗。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换.而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。
我没有用你的程序仿真,单一般这样的问题造成的原因是,窗函数不正确,窗的类型没选对,比如衰减度并不符合你原来信号频谱的要求。
在fft之前,生成个信号长度一致的窗系数,然后系数和信号点乘即可。
一,如果对信号进行同样点数N的FFT变换,采样频率fs越高,则可以分析越高频的信号;与此同时,采样频率越低,对于低频信号的频谱分辨率则越好。
二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下:先对各行逐一进行一维FFT,然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。
解析: 快速傅里叶变换 要用C++ 才行吧 你可以用MATLAB来实现更方便点啊此FFT 是用VC0编写,由FFT.CPP;STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成,编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。
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