Signalverarbeitung Case Study: Blick durch Windows für Spektralanalyse
Die Erhöhung der Datensatzlänge, bezeichnet Nr in dieser Fallstudie, verbessert die spektrale Auflösung, aber die Zerfallsrate der spektralen Leckage muss noch angegangen werden. Viele Fenster Entscheidungen sind gemeinsam Signalverarbeitung Werkzeug-Sets zur Verfügung. Die SciPy Signal Paket ist keine Ausnahme. Um auf den Punkt kommen, stellt die Figur Parzellen für einige gängige Fenster.
Der Frequenzgang ist die informativsten bezüglich Spektralanalyse. Attribute in der Nähe sind volle Breite der Hauptkeule als ein Vielfaches fs / Nr, die höchste Nebenkeule in dB, und die Rate der Seitenkeule falloff in dB / Oktave. Die folgende Tabelle fasst diese Attribute für die vier Fenster in der Figur betrachtet. Niedrige Nebenkeulen im Allgemeinen bedeuten, dass eine breite Hauptkeule existiert.
| Fenstertyp | Volle Breite der Hauptkeule als Vielfaches vonfs / Nr | Höchste Side Lobe in dB | Bewerten von Side Lobe Falloff in dB / Oktave |
|---|---|---|---|
| Rechteck | 2.0 | -13 | -6 |
| Hamming | 4,25 | -43,75 | -6 |
| Hanning | 4.1 | -32 | -18 |
| Schwarzer Mann | 6.2 | -58,7 | -18 |
Die -18 dB / Oktave falloff Rate ist schön, aber es kommt zu einem Preis: eine Hauptkeulenbreite von 6,2. Die falloff Rate und relativ schmale Hauptkeule des Hanning-Fenster sind gut. Das Rechteck hat die engste Hauptkeule aller Fenster, aber schlechte Nebenkeule und falloff Rate.