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1、基于加窗FFT變換的頻譜分析(長沙理工大學(xué)城南學(xué)院電氣與信息工程系電氣工程及其自動(dòng)化)摘要:隨著計(jì)算機(jī)和微電子技術(shù)的飛速發(fā)展,基于數(shù)字信號(hào)處理的頻譜分析已經(jīng)應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域并且發(fā)揮著重要作用。信號(hào)處理方法是當(dāng)前機(jī)械設(shè)備故障診斷中重要的技術(shù)基礎(chǔ)之一,分析結(jié)果的精確程度是診斷成功與否的關(guān)鍵因素。研究頻譜分析是當(dāng)前主要的發(fā)展方向之一。數(shù)字信號(hào)處理基本上從兩個(gè)方面來解決信號(hào)的處理問題:一個(gè)是時(shí)域方法,即數(shù)字濾波;另一個(gè)是頻域方法,即頻譜分析。FFT是離散傅立葉變換的快速算法,可以將一個(gè)信號(hào)變換到頻域,這樣有助于對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析。關(guān)鍵詞: 頻譜分析;窗函數(shù);FFT1. 緒論1.1. 引言由于DFT的運(yùn)算量太

2、大,即使是采用計(jì)算機(jī)也很難對(duì)問題進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,所以經(jīng)過很多學(xué)者的不懈努力,便出現(xiàn)了通用的快速傅里葉變換(FFT)??焖俑道锶~變換(Fast Fourier Transform,F(xiàn)FT)并不是與離散傅里葉變換不同的另一種變換,而是為了減少DFT計(jì)算次數(shù)的一種快速有效的算法。對(duì)FFT算法及其實(shí)現(xiàn)方式的研究是很有意義的。目前,F(xiàn)FT己廣泛應(yīng)用在頻譜分析、匹配濾波、數(shù)字通信、圖像處理、語音識(shí)別、雷達(dá)處理、遙感遙測(cè)、地質(zhì)勘探和無線保密通訊等眾多領(lǐng)域。在不同應(yīng)用場(chǎng)合,需要不同性能要求的FFT處理器。在很多應(yīng)用領(lǐng)域都要求FFT處理器具有高速度、高精度、大容量和實(shí)時(shí)處理的性能。因此,如何更快速、更靈活地實(shí)現(xiàn)F

3、FT變得越來越重要。1.2. 本文主要研究?jī)?nèi)容本文的目的主要是分析矩形窗、漢寧窗、哈明窗、布萊克曼窗函數(shù),對(duì)信號(hào)矩形頻譜分析,分析各窗函數(shù)對(duì)頻譜分析的影響。用MATLAB編出程序,把各種函數(shù)的圖像進(jìn)行對(duì)比,然后在頻率不變的情況下改變截?cái)鄷r(shí)間,以及在截?cái)鄷r(shí)間不變的情況下,改變頻率,觀察信號(hào)的變化。2. 用矩形窗+FFT對(duì)信號(hào)矩形頻譜分析2.1. MATLAB程序Fs=1000;T=1/Fs;Tp=0.06;N=Tp*Fs;w=100*pi;n=1:N;Xn=x(t)=12*sin(w*n*T+10*pi/180)+6*sin(3*w*n*T+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*n*T+

4、40*pi/180)+2*sin(7*w*n*T+60*pi/180)+sin(9*w*n*T+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*n*T+90*pi/180)Xn=Xn/max(abs(Xn),wn=boxcar(N);Xn1=Xn.*wn;Xk=fft(Xn,4096);fk=Fs*(0:4095);plot(fk,abs(Xk)/max(abs(Xk);xlabel(Hz);ylabel(幅值);2.2. 分析與結(jié)論2.2.1. 在采樣頻率一定時(shí),增加截?cái)鄷r(shí)間長度,分析截?cái)鄷r(shí)間長度對(duì)頻譜分析的影響 矩型窗,T=0.06 Fs=1000 矩型窗,T=0.12 Fs=1000矩型

5、窗,T=0.18 Fs=1000 矩型窗,T=0.24 Fs=10002.2.2. 在截?cái)鄷r(shí)間長度一定時(shí),修改采樣頻率,分析采樣頻率對(duì)頻譜分析的影響; 矩型窗,T=0.06 Fs=1200 矩型窗,T=0.06 Fs=1400 矩型窗,T=0.06 Fs=1600 矩型窗,T=0.06 Fs=1000 矩型窗,T=0.06 Fs=800矩形窗的主瓣比較集中,缺點(diǎn)是旁瓣較高,并有負(fù)旁瓣,導(dǎo)致變換中帶進(jìn)了高頻干擾和泄漏,甚至出現(xiàn)負(fù)頻現(xiàn)象。由上面圖像可以看出增大截?cái)鄷r(shí)間T,即矩形窗口加寬,則窗譜將被壓縮變窄,旁瓣的影響減小。3. 用漢寧窗對(duì)信號(hào)矩形頻譜分析3.1. 程序Fs=1000;T=1/Fs;

6、Tp=0.06;N=Tp*Fs;w=100*pi;n=1:N;Xn=x(t)=12*sin(w*n*T+10*pi/180)+6*sin(3*w*n*T+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*n*T+40*pi/180)+2*sin(7*w*n*T+60*pi/180)+sin(9*w*n*T+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*n*T+90*pi/180)Xn1=Xn.*wn;Xk=fft(Xn1,4096);fk=Fs*(0:4095);plot(fk,abs(Xk)/max(abs(Xk);xlabel(Hz);ylabel(幅值);title(漢寧窗,Tp=0.05

7、,F(xiàn)s=1200)3.2. 分析與結(jié)論3.2.1. 在采樣頻率一定時(shí),增加截?cái)鄷r(shí)間長度,分析截?cái)鄷r(shí)間長度對(duì)頻譜分析的影響; 漢寧窗,T=0.06 Fs=1000 漢寧窗,T=0.12 Fs=1000 漢寧窗,T=0.18 Fs=1000 漢寧窗,T=0.24 Fs=10003.2.2. 在截?cái)鄷r(shí)間長度一定時(shí),修改采樣頻率,分析采樣頻率對(duì)頻譜分析的影響漢寧窗,T=0.06 Fs=1200 漢寧窗,T=0.06 Fs=1400 漢寧窗,T=0.06 Fs=800 漢寧窗,T=0.06 Fs=600漢寧窗主瓣加寬并降低,旁瓣則顯著減小,從減小泄漏觀點(diǎn)出發(fā),漢寧窗優(yōu)于矩形窗.4. 用哈明窗對(duì)信號(hào)矩形頻

8、譜分析4.1. 程序Fs=1000 T=1/Fs;Tp=0.06; N=Tp*Fs;w=100*pi;n=1:N;Xn=12*sin(w*n*T+10*pi/180)+6*sin(3*w*n*T+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*n*T+40*pi/180)+2*sin(7*w*n*T+60*pi/180)+sin(9*w*n*T+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*n*T+90*pi/180);Xn=Xn/max(abs(Xn),wn=hamming(N);Xn1=Xn.*wn;Xk=fft(Xn,4096);fk=Fs*(0:4095);plot(fk,abs(Xk

9、)/max(abs(Xk);xlabel(Hz);ylabel(幅值);4.2. 分析與結(jié)論4.2.1. 在采樣頻率一定時(shí),增加截?cái)鄷r(shí)間長度,分析截?cái)鄷r(shí)間長度對(duì)頻譜分析的影響; 哈明窗,T=0.06 Fs=1000 哈明窗,T=0.12 Fs=1000 哈明窗,T=0.18 Fs=1000 哈明窗,T=0.24 Fs=10004.2.2. 在截?cái)鄷r(shí)間長度一定時(shí),修改采樣頻率,分析采樣頻率對(duì)頻譜分析的影響; 哈明窗,T=0.06 Fs=1200 哈明窗,T=0.06 Fs=1400 哈明窗,T=0.06 Fs=800 哈明窗,T=0.06 Fs=600哈明窗與漢寧窗都是余弦窗,不過哈明窗能使旁瓣

10、達(dá)到更小。分析表明,哈明窗的衰減速度比漢寧窗的慢。5用布萊克曼窗對(duì)信號(hào)矩形頻譜分析5.1 MATLAB程序Fs=1000 T=1/Fs;Tp=0.06; N=Tp*Fs;w=100*pi;n=1:N;Xn=12*sin(w*n*T+10*pi/180)+6*sin(3*w*n*T+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*n*T+40*pi/180)+2*sin(7*w*n*T+60*pi/180)+sin(9*w*n*T+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*n*T+90*pi/180);Xn=Xn/max(abs(Xn),wn=blackman(N);Xn1=Xn.*wn;Xk=fft(Xn1,4096);fk=Fs*(0:4095);plot(fk,abs(Xk)/max(abs(Xk);xlabel(Hz);ylabel(幅值);5.2.1在采樣頻率一定時(shí),增加截?cái)鄷r(shí)間長度,分析截?cái)鄷r(shí)間長度對(duì)頻譜分析的影響 布萊克曼窗,T=0.06 Fs=1000 布萊克曼窗,T=0.12 Fs=1000 布萊克曼窗,T=0.18 Fs=1000 布萊克曼窗,T=0.24 Fs=1000 5.2.2在截?cái)鄷r(shí)間長度一定時(shí),修改

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