- 在頻域中顯示信號有助於發現信號中的干擾、噪聲和抖動。
- 信號中如果包含非整數個週期，會發生頻率泄漏。可通過加窗來改善該情況。
- 數字化儀採集到的有限序列的邊界會呈現不連續性。加窗可減少這些不連續部分的幅值。
- 沒有窗叫做統一窗或長方形窗，因爲加窗效果仍然存在。
- 一般情況下，Hanning窗適用於95%的情況。 它不僅具有較好的頻率分辨率，還可減少頻譜泄露。
- 請始終比較窗函數的性能，從而找到最適合的一種窗函數。
問題一：如果我採集了32K的點，那不就已經是有限的點數了嗎？
問題二：原始數據*窗函數，數據都變樣了，FFT後的頻譜爲什麼還能作爲參考依據？
1、加窗並不是爲了截取信號的某一節，
因爲FFT算法是認爲你採樣的信號是無限長的週期的信號，也就是你32k的數據會被認爲是不斷重複的，32k最後一個點之後又連到第一個點，這樣不斷重複，這樣就有可能出現波形突然不連續的情況，這個不連續會導致FFT結果出現頻譜泄漏現象，
但是你的實際信號是連續的，所以加窗的目的就是讓不太連續的地方（最後一個點和第一個的連接處）看上去平滑了，沒有原來那麼明顯的突變了，
2、加窗以後數據變樣了就是加窗的目的，如果你關心的頻率範圍與窗函數本身的頻率範圍沒有交集，那麼加窗FFT後的頻譜是有參考價值的，不過你要自己加入幅值修正，
lz：對於問題2：窗函數的頻譜裏也會有頻率能量較大的成分，那麼加入窗函數後，FFT後頻譜會不會由於窗函數相乘了以後導致出現本來沒有諧波或毛刺的位置出現了毛刺呢？
有一種情況，比如：32k的點數，前面一段是1kHz，中間一段是2kHz，後面一段是3kHz，這樣的信號就不適合加窗，加窗FFT後的結果肯定是有問題的，
這樣的信號要麼不能加窗FFT，要加窗就應該以更加精細的尺度進行分析，換句話說加窗只適用於關注的頻率在各時間點上分佈比較均勻的信號。
師兄解答：加窗和直接採樣不一樣，一方面，加窗一般是濾波器，通帶內的系統函數不一定是常數值，加窗在時域進行，窗函數的頻域形狀是一個窗，把帶外的分量濾除，相當於低通濾波器.
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作者：阿爾卑斯山脈的小菇涼
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/weixin_38313518/article/details/78106150
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