基于加窗FFT的频谱分析测绘1603班裴浩阳.docx
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基于加窗FFT的频谱分析测绘1603班裴浩阳
《数字信号处理》
题目:
基于加窗FFT的频谱分析
SpectrumAnalysisBasedonWindowedFFT
姓名裴浩阳
学院交通运输工程学院
班级测绘1603班
学号201628010320
指导老师王小华
长沙理工大学
2018年10月
目录
摘要1
ABSTRACT1
引言3
一、窗函数+FFT对信号进行频谱分析4
二、截断时间长度对频谱分析的影响13
三、采样频率对频谱分析的影响29
参考文献46
附录46
摘要
根据傅里叶原理,任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。
由此,我们可以运用FFT变换(即快速傅里叶变换),将原来难以处理的时域信号转换成易于分析的频域信号,即对信号进行频谱分析。
并且随着计算机和微电子技术的飞速发展,利用FFT变换对信号进行频谱分析已经广泛应用到各个领域,如匹配滤波、雷达干涉信号处理及语音识别等。
本论文主要利用MATLAB计算工具,分别用矩形窗、汉宁窗、哈明窗以及布莱克曼窗+FFT对给定信号进行频谱分析,并分析各窗函数以及在各窗函数下截断时间长度、采样频率对频谱分析的影响。
关键词:
窗函数、FFT变换、频谱分析、截断时间长度、采样频率
ABSTRACT
AccordingtoFourierprinciple,anycontinuousmeasurementsequenceorsignalcanbeexpressedasaninfinitesuperpositionofsinewavesignalswithdifferentfrequencies.Therefore,wecanuseFFTtransform(fastFouriertransform),transformingthetime-domainsignal,whichisdifficulttoprocessoriginallyintoafrequency-domainsignaleasytoanalyze,thatis,thesignalspectrumanalysis.Withtherapiddevelopmentofcomputerandmicroelectronicstechnology,spectrumanalysisusingFFTtransformhasbeenwidelyusedinvariousfields,suchasmatchedfiltering,radarinterferencesignalprocessingandspeechrecognition.
ThispapermainlyusesMATLABtoanalyzethespectrumofgivensignalwithrectangularwindow,Hanningwindow,HammingwindowandBlackmanwindow+FFT,andanalyzestheinfluenceofwindowfunction,truncationtimeandsamplingfrequencyonspectrumanalysis.
KeyWords:
Windowfunction,FFTtransform,Spectrumanalysis,Truncationtimelength,Samplingfrequency
引言
数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析,而不是对无限长的信号进行测量和运算。
具体做法是从信号中截取一个时间片段,然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。
信号的分析产生了能量泄露,而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应。
从原理上讲,这两种误差都是不能消除的。
在FFT分析中为了减少或者消除
频谱能量泄露及栅栏效应,可采用不同的截取函数对信号进行截断,阶段函数为窗函数,简称为窗。
不同的窗函数对频谱分析的影响是不一样的,这主要是因为不同的窗函数产生泄露的大小不一样,频率分辨能力也不一样。
信号的加窗处理,重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。
另,为方便起见,本文所研究的对象信号统一为:
xt=12*sin(w*t+10*pi/180)+6*sin(3*w*t+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t+40*pi/180)+2*sin(7*w*t+60*pi/180)+sin(9*w*t+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t+90*pi/180);
W=99*pi。
一、窗函数+FFT对信号进行频谱分析
1.用矩形窗+FFT对信号进行频谱分析
1.1MATLAB程序:
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp=0.1;N=Tp/T;n=0:
N-1;w=99*pi;t=n*T;
xt=12*sin(w*t+10*pi/180)+6*sin(3*w*t+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t+40*pi/180)+2*sin(7*w*t+60*pi/180)+sin(9*w*t+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t+90*pi/180);
A=1;xt=A*(xt)/max(abs(xt));
%将函数值xn的值域限定在[-1,1];
win1=xt.*boxcar(N)';
plot(n,win1);%矩形窗函数
xlabel('t');ylabel('x(t)');
title('矩形窗函数');axis;
figure;
k=1024;f=fs*(0:
k-1)/k;%f为模拟信号;
xk1=fft(win1,k);%快速傅里叶变换
xk1=A*xk1/max(abs(xk1));
%将函数值xk1的值域限定在[-1,1];
plot(f,xk1);
xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('矩形窗函数+FFT频谱分析');axis;
1.2窗函数图及频谱图
1.2.1窗函数图
1.2.2频谱图
矩形窗函数对频谱分析的影响:
矩形窗进行频谱分析的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄漏,甚至出现负谱现象。
频率识别精度最高,幅值识别精度最低。
2.用汉宁窗+FFT对信号进行频谱分析
2.1MATLAB程序:
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp=0.1;N=Tp/T;n=0:
N-1;w=99*pi;t=n*T;
xt=12*sin(w*t+10*pi/180)+6*sin(3*w*t+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t+40*pi/180)+2*sin(7*w*t+60*pi/180)+sin(9*w*t+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t+90*pi/180);
A=1;xt=A*(xt)/max(abs(xt));
%将函数值xn的值域限定在[-1,1];
win2=xt.*hanning(N)';
plot(n,win2);%汉宁窗函数
xlabel('t');ylabel('xt');title('汉宁窗函数');axis;
figure;
k=1024;f=fs*(0:
k-1)/k;%f为模拟信号;
xk2=fft(win2,k);%快速傅里叶变换
xk2=A*xk2/max(abs(xk2));%将函数值xk1的值域限定在[-1,1];
plot(f,xk2);xlabel('频率(f)');
ylabel('幅值(xk1)');title('矩形窗函数+FFT频谱分析');axis;
2.2窗函数图及频谱图
2.2.1窗函数图
2.2.2频谱图
汉宁窗函数对频谱分析的影响:
汉宁窗进行频谱分析的优点是主瓣加宽并降低,旁瓣显著减小,可减少泄露,优于矩形窗。
缺点是主瓣加宽相当于分析带宽加宽,频率分辨率下降。
它与矩形窗相比,泄漏、波动都减小了,并且选择性也提高。
3.用哈明窗+FFT对信号进行频谱分析
3.1MATLAB程序:
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp=0.1;N=Tp/T;n=0:
N-1;w=99*pi;t=n*T;
xt=12*sin(w*t+10*pi/180)+6*sin(3*w*t+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t+40*pi/180)+2*sin(7*w*t+60*pi/180)+sin(9*w*t+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t+90*pi/180);
A=1;xt=A*(xt)/max(abs(xt));
%将函数值xn的值域限定在[-1,1];
win3=xt.*hamming(N)';
plot(n,win3);%哈明窗函数
xlabel('t');ylabel('xt');
title('哈明窗函数');axis;
figure;
k=1024;f=fs*(0:
k-1)/k;%f为模拟信号;
xk3=fft(win3,k);%快速傅里叶变换
xk3=A*xk3/max(abs(xk3));
%将函数值xk1的值域限定在[-1,1];
plot(f,xk3);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');title('哈明窗函数+FFT频谱分析');axis;
3.2窗函数图及频谱图
3.2.1窗函数图
3.2.2频谱图
哈明窗函数对频谱分析的影响:
哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,又称改进的升余弦窗,不过哈明窗能使旁瓣达到更小。
经分析表明,哈明窗的衰减速度比汉宁窗衰减速度慢。
4.用布莱克曼窗+FFT对信号进行频谱分析
4.1MATLAB程序
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp=0.1;N=Tp/T;n=0:
N-1;w=99*pi;t=n*T;
xt=12*sin(w*t+10*pi/180)+6*sin(3*w*t+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t+40*pi/180)+2*sin(7*w*t+60*pi/180)+sin(9*w*t+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t+90*pi/180);
A=1;xt=A*(xt)/max(abs(xt));
%将函数值xn的值域限定在[-1,1];
win4=xt.*blackman(N)';
plot(n,win4);%布莱克曼窗函数
xlabel('t');ylabel('xt');
title('布莱克曼窗函数');axis;
figure;
k=1024;f=fs*(0:
k-1)/k;%f为模拟信号;
xk4=fft(win4,k);%快速傅里叶变换
xk4=A*xk4/max(abs(xk4));
%将函数值xk1的值域限定在[-1,1];
plot(f,xk4);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');title('布莱克曼窗函数+FFT频谱分析');axis;
4.2窗函数图及频谱图
4.2.1窗函数图
4.2.2频谱图
布莱克曼窗函数对频谱分析的影响:
布莱克曼窗主瓣宽,旁瓣比较低,但等效噪声带宽比汉宁窗要大一点,波动却小一点。
频率识别精度最低,但幅值识别精度最高,有更好的选择性。
综上,泄露与窗函数频谱的两侧旁瓣有关,对于窗函数的选用总的原则是,要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题,尽可能使窗函数频谱中的主瓣宽度尽量宽,以获得较陡的过滤带;旁瓣衰减应尽量大,以提高阻带的衰减。
在实际问题分析中,我们要学会根据信号的性质和研究目的来选用合适的窗函数。
二、截断时间长度对频谱分析的影响
1.对于矩形窗,在采样频率一定时,增加截断时间长度,分析截断时间长度对频谱分析的影响。
1.1MATLAB程序
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp1=0.1;Tp2=0.14;Tp3=0.18;
N1=Tp1/T;N2=Tp2/T;N3=Tp3/T;
n1=0:
N1-1;n2=0:
N2-1;n3=0:
N3-1;
w=99*pi;t1=n1*T;t2=n2*T;t3=n3*T;
xt1=12*sin(w*t1+10*pi/180)+6*sin(3*w*t1+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t1+40*pi/180)+2*sin(7*w*t1+60*pi/180)+sin(9*w*t1+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t1+90*pi/180);
xt2=12*sin(w*t2+10*pi/180)+6*sin(3*w*t2+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t2+40*pi/180)+2*sin(7*w*t2+60*pi/180)+sin(9*w*t2+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t2+90*pi/180);
xt3=12*sin(w*t3+10*pi/180)+6*sin(3*w*t3+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t3+40*pi/180)+2*sin(7*w*t3+60*pi/180)+sin(9*w*t3+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t3+90*pi/180);
A=1;xt1=A*(xt1)/max(abs(xt1));xt2=A*(xt2)/max(abs(xt2));xt3=A*(xt3)/max(abs(xt3));
%将函数值xn的值域限定在[-1,1];
win1=xt1.*boxcar(N1)';win2=xt2.*boxcar(N2)';
win3=xt3.*boxcar(N3)';
k=1024;f=fs*(0:
k-1)/k;%f为模拟信号;
xk1=fft(win1,k);%快速傅里叶变换
xk2=fft(win2,k);%快速傅里叶变换
xk3=fft(win3,k);%快速傅里叶变换
xk1=A*xk1/max(abs(xk1));xk2=A*xk2/max(abs(xk2));
xk1=A*xk3/max(abs(xk3));%将函数值xk1的值域限定在[-1,1];
plot(f,xk1);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.1矩形窗函数+FFT频谱分析');axis;
figure;plot(f,xk2);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.14矩形窗函数+FFT频谱分析');axis;
figure;plot(f,xk3);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.18矩形窗函数+FFT频谱分析');axis;
1.2频谱图
1.2.1fs=1500;Tp=0.1s
1.2.2fs=1500;Tp=0.14s
1.2.3fs=1500;Tp=0.18s
2.对于汉宁窗,在采样频率一定时,增加截断时间长度,分析截断时间长度对频谱分析的影响。
2.1MATLAB程序
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp1=0.1;Tp2=0.14;Tp3=0.18;
N1=Tp1/T;N2=Tp2/T;N3=Tp3/T;
n1=0:
N1-1;n2=0:
N2-1;n3=0:
N3-1;
w=99*pi;t1=n1*T;t2=n2*T;t3=n3*T;
xt1=12*sin(w*t1+10*pi/180)+6*sin(3*w*t1+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t1+40*pi/180)+2*sin(7*w*t1+60*pi/180)+sin(9*w*t1+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t1+90*pi/180);
xt2=12*sin(w*t2+10*pi/180)+6*sin(3*w*t2+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t2+40*pi/180)+2*sin(7*w*t2+60*pi/180)+sin(9*w*t2+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t2+90*pi/180);
xt3=12*sin(w*t3+10*pi/180)+6*sin(3*w*t3+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t3+40*pi/180)+2*sin(7*w*t3+60*pi/180)+sin(9*w*t3+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t3+90*pi/180);
A=1;xt1=A*(xt1)/max(abs(xt1));
A=1;xt2=A*(xt2)/max(abs(xt2));
A=1;xt3=A*(xt3)/max(abs(xt3));
%将函数值xn的值域限定在[-1,1];
win1=xt1.*hanning(N1)';
win2=xt2.*hanning(N2)';win3=xt3.*hanning(N3)';
k=1024;f=fs*(0:
k-1)/k;%f为模拟信号;
xk1=fft(win1,k);%快速傅里叶变换
xk2=fft(win2,k);%快速傅里叶变换
xk3=fft(win3,k);%快速傅里叶变换
xk1=A*xk1/max(abs(xk1));
xk2=A*xk2/max(abs(xk2));
xk1=A*xk3/max(abs(xk3));
%将函数值xk1的值域限定在[-1,1];
plot(f,xk1);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.1汉宁窗函数+FFT频谱分析');axis;
figure;plot(f,xk2);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.14汉宁窗函数+FFT频谱分析');axis;
figure;plot(f,xk3);
xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.18汉宁窗函数+FFT频谱分析');axis;
2.2频谱图
2.2.1fs=1500;Tp=0.1s
2.2.2fs=1500;Tp=0.14s
2.2.3fs=1500;Tp=0.18s
3.对于哈明窗,在采样频率一定时,增加截断时间长度,分析截断时间长度对频谱分析的影响。
3.1MATLAB程序
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp1=0.1;Tp2=0.14;Tp3=0.18;
N1=Tp1/T;N2=Tp2/T;N3=Tp3/T;
n1=0:
N1-1;n2=0:
N2-1;n3=0:
N3-1;
w=99*pi;t1=n1*T;t2=n2*T;t3=n3*T;
xt1=12*sin(w*t1+10*pi/180)+6*sin(3*w*t1+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t1+40*pi/180)+2*sin(7*w*t1+60*pi/180)+sin(9*w*t1+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t1+90*pi/180);
xt2=12*sin(w*t2+10*pi/180)+6*sin(3*w*t2+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t2+40*pi/180)+2*sin(7*w*t2+60*pi/180)+sin(9*w*t2+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t2+90*pi/180);
xt3=12*sin(w*t3+10*pi/180)+6*sin(3*w*t3+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t3+40*pi/180)+2*sin(7*w*t3+60*pi/180)+sin(9*w*t3+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t3+90*pi/180);
A=1;xt1=A*(xt1)/max(abs(xt1));
A=1;xt2=A*(xt2)/max(abs(xt2));
A=1;xt3=A*(xt3)/max(abs(xt3));
%将函数值xn的值域限定在[-1,1];
win1=xt1.*hamming(N1)';
win2=xt2.*hamming(N2)';win3=xt3.*hamming(N3)';
k=1024;f=fs*(0:
k-1)/k;%f为模拟信号;
xk1=fft(win1,k);%快速傅里叶变换
xk2=fft(win2,k);%快速傅里叶变换
xk3=fft(win3,k);%快速傅里叶变换
xk1=A*xk1/max(abs(xk1));
xk2=A*xk2/max(abs(xk2));
xk1=A*xk3/max(abs(xk3));
%将函数值xk1的值域限定在[-1,1];
plot(f,xk1);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.1哈明窗函数+FFT频谱分析');axis;
figure;plot(f,xk2);xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.14哈明窗函数+FFT频谱分析');axis;
figure;plot(f,xk3);
xlabel('频率(f)');ylabel('幅值(xk1)');
title('fs=1500;Tp=0.18哈明窗函数+FFT频谱分析');axis;
3.2频谱图
3.2.1fs=1500;Tp=0.1s
2.2.2fs=1500;Tp=0.14s
3.2.3fs=1500;Tp=0.18s
4.对于布莱克曼窗,在采样频率一定时,增加截断时间长度,分析截断时间长度对频谱分析的影响。
4.1MATLAB程序
clf;
fs=1500;T=1/fs;%fs为采样速率;
Tp1=0.1;Tp2=0.14;Tp3=0.18;
N1=Tp1/T;N2=Tp2/T;N3=Tp3/T;
n1=0:
N1-1;n2=0:
N2-1;n3=0:
N3-1;
w=99*pi;t1=n1*T;t2=n2*T;t3=n3*T;
xt1=12*sin(w*t1+10*pi/180)+6*sin(3*w*t1+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*t1+40*pi/180)+2*sin(7*w*t1+60*pi/180)+sin(9*w*t1+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*t1+90*pi/180);
xt2=12*sin(w*t2+10*pi/1
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