窗函数到底有什么作用？？
为了减小DFT的泄露，需要减小主瓣宽度和旁瓣幅度；理想的窗函数是主瓣宽度窄，旁瓣幅度小。
矩形窗函数首尾值的突变，是其产生旁瓣的原因。所以，可以通过将输入序列的首尾数据平缓连接，以减小旁瓣的幅度，进而减小DFT的泄露。
所以，各种各样的窗函数就被发明了，常用的窗函数有:矩形窗函数、Hanning、Hamming窗函数、Blackman等。
扩展资料
加窗函数时，应使窗函数频谱的主瓣宽度应尽量窄，以获得高的频率分辨能力；旁瓣衰减应尽量大，以减少频谱拖尾，但通常都不能同时满足这两个要求。各种窗的差别主要在于集中于主瓣的能量和分散在所有旁瓣的能量之比。
窗的选择取决于分析的目标和被分析信号的类型。一般说，有效噪声频带越宽，频率分辨能力越差，越难于分清有相同幅值的邻近频率。
选择性（即分辨出强分量频率邻近的弱分量的能力）的提高与旁瓣的衰减率有关。通常，有效噪声带宽窄的窗，其旁瓣的衰减率较低，因此窗的选择是在二者中取折衷。
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