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我的2000个数据是从一大段数据中截取的1ms，采样率2M/s。直接fft，发现结果很不理想；加blackman窗后，发现和不加窗fft差别很大，和预期的结果更符合。见附件的图，这种差别是不是正常，是谱泄漏导致的吗？
我想请教，我想使得功率谱的形状和幅值更加接近真实谱，特别是较低频率部分，频率精度要求不高，应该如何选用窗函数？
了解到窗函数中blackman窗的旁瓣较低，所以幅值识别精度高。除此之外，还有其他什么窗更合适？
另外关于kaiser窗，是不是 β 低就和矩形窗相似，β 高就和blackman这类相似
接触信号处理不久，但又在毕设中急着用，希望高手指点。
我用的是matlab，命令如下
pwelch(data,boxcar(2000),0,2000,2E6)
pwelch(data,blackman(2000),0,2000,2E6)
set(gca,'xscale','log') %对数坐标观察
[ 本帖最后由 hxl1110 于 2009-6-12 23:37 编辑 ] |
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发表于 2009-6-12 23:33
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