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加窗fft在频谱分析中的应用

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如何从图fft 频谱中看出，高频信号FFT的菜单栏中包含了FFT运算的选择频谱 ， 可以分别用VHz或dBHz选择line或分贝作为要在示波器显示屏上绘制的幅度？信号加窗的影响可以通过加窗改善 。因为实际信号是无限长的，这样的计算是不可行的，没有实际意义 。
1、学信号的英语高手近来fast casualfourier transform(FFT)频谱测量在最广泛使用的算法的域中 。但是，由于非同步采样和tetimeandfrequencydomainiteanddiscrete reasons ， 
测量结果困难最高测量精度要求 。光谱校正理论被广泛应用于信号分析和故障诊断中 。因此，
2、数字信号处理对连续信号进行谱 分析与DIFT、FFT有什么联系和区别...不能直接进行频谱连续的信号分析进行数值计算；所以先对连续信号采样，加窗截尾，再对频谱分析进行DFT 。你好！频谱 分析是对频率进行分解，比如FFT，就是傅立叶变换 。虽然也和频率有关，但它就像一套放大镜，把精细部分和模糊部分分开，即高频成分是精细部分 ， 低频成分是模糊部分 ， 就像一张FFT后的照片，你会看到精细部分和模糊部分 。
3、与原信号相比,信号 加窗后会带来的影响有如果信号清晰度可以提高加窗，这样的计算是不可行的，也没有实际意义，因为实际信号是无限长的 。因此，信号会被分割成许多具有一定长度的数据段，然后进行分段处理 。如果将数据分段，就相当于给信号加了一个矩形窗口 ， 增加高频成分的衰减 。加窗将非整数周期中FFT引起的误差降至最低 。由数字化仪收集的有限序列的边界将是不连续的 。
加窗包括将时间记录乘以一个有限长度的窗口，窗口的幅度在边缘处逐渐减小到0 。加窗的结果是尽可能呈现连续的波形，减少剧烈的变化 。这种方法也称为应用a 加窗 。窗口的波形图显示，窗口本身是一个连续的频谱，有一个主瓣和几个旁瓣 。主瓣是时域信号频率分量的中心 ， 旁瓣接近于零 。旁瓣的高度表示加窗函数对主瓣周围频率的影响 。对强正弦信号的旁瓣响应可能超过对相对弱的正弦信号的主旁瓣响应 。
4、FFT的使用方法 1 。调用方法xfft(x)；XFFT(x，N)；xIFFT(X)；XIFFT(X ， N)用MATLAB做spectrum 分析时，需要注意以下几点:(1)函数FFT返回值的数据结构是对称的 。例如:N8；n0:N1；Xn在数字信号处理中，待检测的实际物理信号或过程通常是非时间受限的，但由于计算速度、处理工作量和计算机存储能力的限制，我们只能选取时间有限的数据样本进行处理 。也就是说，在数字信号处理过程中 ， 必须对原始的非限时信号进行截断，相当于使原本无限长的原始数据序列通过某个数据窗口，必然会对数据处理结果产生不良影响，即窗口效应 。
我们只能用有限长度的实测信号xN(n)来计算，结果只是真实功率谱的一个近似值，也就是一个估计值 。截断信号相当于对信号应用窗口函数 。也就是说，在实际估计功率谱时，数据窗是不可避免的(用间接法估计功率谱时，这个数据窗产生的自相关函数加上的延迟窗也是不可避免的) 。设S(ω)为信号x(n)的真实功率谱 ， S’(ω)为其估计值 。
5、怎么从 fft 频谱图中看出高频信号FFT的菜单栏包含了FFT运算频谱 type的选择 。您可以选择线或分贝作为在示波器显示屏上绘制的振幅，单位分别为VHz或dBHz 。开启FFT时，可以看到横轴的时基由时间变为频率，纵轴的单位变为V或dB 。频谱类型下面是触发源的选择，很好理解 。我们将选择哪个通道作为FFT运算的源 。信源下面是四种不同的FFT窗，分别是矩形窗、汉明窗、布莱克曼窗和汉宁窗 。
【加窗fft在频谱分析中的应用】由于FFT算法在计算频谱信号的采样时只能得到采样点的信息，无法对无限信号进行测量和计算，而是将其有限的时间段取为分析 ， 因此不可避免地会忽略采样区间内的数据信息，也就是所谓的栅栏效应 。示波器对有限长度的时间记录进行FFT变换，FFT算法假设时域波形不断重复，这样，当周期为整数时，时域波形的幅值在开始和结束时是相同的，波形不会中断 。

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