请问用matlab 布莱克曼窗函数做数据处理,需要数据加窗函数的music算法怎么做,出图是功率谱的

表1 几种常用的窗函数的比较

矩形窗使用最多习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。这种窗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,幅值识别精度最低所以矩形窗不是一个理想的窗。

如果仅要求精确读出主瓣頻率而不考虑幅值精度,则可选用矩形窗例如测量物体的自振频率等,也可以用在阶次分析中

又称升余弦窗。主瓣加宽并降低旁瓣则显著减小,从减小泄漏观点出发汉宁窗优于矩形窗.但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽频率分辨力下降。它与矩形窗相比泄漏、波动都减小了,并且选择性也提高。

是很有用的窗函数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關注频率点而非能量的大小,需要选择汉宁窗如果被测信号是随机或者未知的,选择汉宁窗

与汉宁窗都是余弦窗,又称改进的升余弦窗只是加权系数不同,使旁瓣达到更小但其旁瓣衰减速度比汉宁窗衰减速度慢。

与汉明窗类似也是很有用的窗函数。

平顶窗在频域時的表现就象它的名称一样有非常小的通带波动

由于在幅度上有较小的误差,所以这个窗可以用在校准上

定义了一组可调的由零阶贝塞尔Bessel 函数构成的窗函数,通过调整参数β可以在主瓣宽度和旁瓣衰减之间自由选择它们的比重。对于某一长度的Kaiser 窗给定β,则旁瓣高度也就固定了。

二阶升余弦窗,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喥最高,有更好的选择性

常用来检测两个频率相近幅度不同的信号。

是一种指数窗主瓣较宽,故而频率分辨力低;无负的旁瓣第一旁瓣衰减达一55dB。常被用来截短一些非周期信号如指数衰减信号等。

对于随时间按指数衰减的函数可采用指数窗来提高信噪比。

是幂窗嘚一次方形式与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍但旁瓣小,而且无负旁瓣

如果分析窄带信号,且有较强的干扰噪声则应選用旁瓣幅度小的窗函数,如汉宁窗、三角窗等;

在给定旁瓣高度下Chebyshev窗的主瓣宽度最小,具有等波动性也就是说,其所有的旁瓣都具囿相等的高度


下面是几种窗函数归一化DTFT幅度的matlab 布莱克曼窗函数程序:


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