&>&数字信号处理DTFT、DFT、FFT、加窗误差分析
数字信号处理DTFT、DFT、FFT、加窗误差分析
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数字信号处理DTFT、DFT、FFT、加窗误差分析
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
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e.stopPropagation();
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$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
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e.stopPropagation();
/*删除评论*/
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var id = $(e.target).attr("id");
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//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
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function (data) {
if (data.succ == 1) {
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$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
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var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有4条
很好，好好用的啊
内容很丰富，理论和仿真都很详细，很好的资源！
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数字信号处理DTFT、DFT、FFT、加窗误差分析数字信号处理中为什么要加窗_百度知道
数字信号处理中为什么要加窗
我有更好的答案
对模拟信号进行数字处理时，首先要对模拟信号进行采样，采样频率由奈奎斯特采样定理决定。对采样而来的数字信号进行DTFT处理得到其频谱。由DTFT的计算公式可知，DTFT的计算需要用到信号的所有采样点，当信号为无限长或者是相当长时，这样的计算不可行也没有实际意义。因此会把信号分成许多一定长度的数据段，然后分段处理。
如果把数据进行分段，相当于对信号进行了加矩形窗的处理，对加窗后的信号做DFT
，将会出现由于加窗而引入的高频分量。
既然加窗不可避免，就选择一个合适的吧。窗的形状有许多种，
选用合适的窗函数，则可以增大对高频分量的衰减。
采纳率：72%
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什么是所谓的“信号加窗”
在信号处理课程中讲到对有噪声的信号进行处理时传统方法中采用“加窗”，还有各种不同窗函数，是怎样完成的，望能举例说明
我有更好的答案
窗就是滤波器，低通，带通等，加窗就是对信号进行处理，使信号能顺利通过系统，在理论上就是信号和窗函数的频域表达式相乘，时域表达式求卷积，中间可能会用到变换等
采纳率：37%
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。理解FFT和信号加窗原理及意义
学习信号时域和频域、快速傅立叶变换(FFT)、加窗，以及如何通过这些操作来加深对信号的认识。
1. 理解时域、频域、FFT
傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。 尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。 从根本上说，傅立叶变换将一个信号分解为不同幅值和频率的正弦波。 我们继续来分析这句话的意义所在。
所有信号都是若干正弦波的和
我们通常把一个实际信号看作是根据时间变化的电压值。 这是从时域的角度来观察信号。 傅立叶定律指出，任意波形在时域中都可以由若干个正弦波和余弦波的加权和来表示。 例如，有两个正弦波，其中一个的频率是另一个的3倍。 将两个正弦波相加，就得到了一个不同的信号。
图1： 两个信号相加，得到一个新的信号。
假设第二号波形幅值也是第一个波形的1/3。 此时，只有波峰受影响。
图2：信号相加时调整幅值影响波峰。
假加上一个幅值和频率只有原信号1/5的信号。 按这种方式一直加，直到触碰到噪声边界，您可能会认出结果波形。
图3：方波是若干正弦波的和。
您创建了一个方波。 通过这种方法，所有时域中的信号都可表示为一组正弦波。
即使可以通过这种方法构造信号，那意味着什么呢？ 因为可以通过正弦波构造信号，同理也可以将信号分解为正弦波。 一旦信号被分解，可查看和分析原信号中不同频率的信号。 请参考信号分解的下列使用实例：
分解广播信号，可选择要收听的特定频率（电台）。
将声频信号分解为不同频率的信号（例如，低音、高音），可增强特定频段，移除噪声。
根据速度和强度分解地震波形，可优化楼宇设计，避免强烈震动。
分解计算机数据时，可忽略频率重要性最低的数据，这样就能更紧凑地利用内存。这就是文件压缩的原理。
使用FFT分解信号
傅立叶变换将一个时域信号转换为频域信号。 频域信号显示了不同频率对应的电压。 频域是另一种观察信号的角度。
数字化仪对波形进行采样，然后将采样转换为离散的值。 因为发生了转换，傅立叶转换在这些数据上无法进行。 可使用离散傅立叶变换(DFT)，其结果是离散形式的频域信号。 FFT是DFT的一种优化实现，计算量较少，但是本质上是对信号的分解。
请查看上图1中的信号。 有两个频率不同的信号。在该情况下，频域中就会显示两条表示不同频率的竖线。
图4：当相同幅值的两个正弦波相加，在频域中就显示为两条频率竖线。
原信号的幅值在竖轴上表示。 图2中有个不同幅值的信号。频域中最高的竖线对应于最高电压的正弦信号。 在频域里观察信号，可直观地看出最高电压发生在哪个频率上。
图5： 最高的竖线是幅值最大的频率。
在频域里也可观察到信号的形状。 例如，频域中方波信号的形状。 使用不同频率的正弦波创建一个方波。即可预见，在频域中，这些信号都会被表示为一根竖线，每一根竖线都表示组成方波的正弦波。 如频域中，竖线显示为一个梯度，就可知道原信号是一个方波信号。
图6： 频域中表示正弦波的竖线呈现为一个梯度。
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