加窗

对时域函数施加非矩形窗的实质，是对被分析信号的不同部分给予不同的加权，这些窗函数的频谐主瓣越细、旁瓣越小越好。

由于这两点不会同时达到最佳效果，选取窗函数时通常采取折衷的原则。

常用窗函数主要包括以下几种类型:

1矩形窗

矩形窗属于时间变量的零次幂窗，习惯上的不加窗就是使信号通过了矩形窗。矩形窗具有主瓣比较集中的优点，但其旁瓣较高，并有负旁瓣，导致变换中带进了高频干扰和泄漏，甚至会出现负频谱现象。

2汉宁窗

汉宁窗又称升余弦窗，其主瓣加宽并降低，旁瓣则显著减小，与矩形窗相比，泄漏明显减小。但由于主瓣加宽，导致汉宁窗的频率分辨力下降。

3海明窗

海明窗又称改进的升余弦窗，海明窗与汉宁窗都是余弦窗，只是加权系数不同。海明窗加权的系数能使旁瓣达到更小。海明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。

不同窗函数，产生泄漏的大小不一样， 频率分辨能力也不一样。由前述可知，信号截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的，但是可以通过选择不同的窗函数对它们的影响进行抑制。

对于窗函数的选择，应综合考虑被分析信号的性质与处理要求，才能选择出最合适的窗函数。

加零处理

为了便于对信号序列进行FFT处理，希望采样序列长度N是2的整数次幂。因此通常采用给信号序列加零的办法。

栅栏效应

变换来观看频谐，只能通过一个“栅栏”来观看，即只能在离散点处看到真实的频谱。如果一个频率分量恰巧落在两个离散谱线之间，这个频率分量就会看不到，这称为“栅栏效应”。

为了克服该效应对频率分辨力的影响，可在原信号的末端补加一些零，这相当于人为地增加了时域截断长度T,也就能在频谱形式不变的情况下，变更谱线的位置，减小谱线间隔，以便有可能看到原来看不到的频谱分量。所以，加零可以提高频率分辨力。

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