窓かけの理由

20 ビュー (過去 30 日間)
Kaede
Kaede 2020 年 6 月 4 日
回答済み: Naoya 2020 年 6 月 8 日
今回はそのままfftしたときはうまく低減されなかったのですが,ハニング窓をかけることで上手く周波数解析ができました.これは信号を周期化したときに不連続になる部分が異なる周波数成分の発生につながったと考えてもよいのでしょうか.またこちらは音声データを使い,ハニング窓をかけたのですが,ハミングのがよかったのでしょうか.

採用された回答

Naoya
Naoya 2020 年 6 月 8 日
離散フーリエ変換は、窓で括られた信号が周期的に続くという仮定の下の周波数解析手法となりますので、信号の始点と終点の値に大きな開きがあったり、0をパディングすることにより本来存在しない周波数が現れてしまいます。
この不連続を抑制するのが窓関数となりますので、ご理解の通りになると思います。
窓関数を掛けても、不連続の抑制はできスペクトルのサイドローブは抑えられますが、メインローブに余計な幅を持つ等のトレードオフが生じてしまいます。
(離散フーリエ変換については、完璧な手法ではありません。)
窓関数によってメインローブとサイドローブの特徴はそれぞれとなります。

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