窓関数を選択して、そのスペクトルがどのように変化するか観察して下さい。 ここで、窓関数の効果について検討しましょう。 離散信号 x n に窓関数 h n を掛けた信号のスペクトル X k * を計算します。 窓関数について. 一例として、ハニング窓の関数を以下に示します。 振幅. では、上記のハニング窓をすることで、どれだけ振幅が小さくなったのかを考えましょう。 ハニング窓関数の平均値は下式で求まります。 とだいたいの教科書や資料には書いてあります。 正直私は数式ばかりで説明するよりも、頭の中のイメージを可視化しながら説明する方がわかりやすいと思うので、あまり数式に頼らずに説明したいと思います。 上式を解かなくても、普通にハニング窓の形状を考えてみてください。 「ハニング窓で振幅が小さくなった分はどのくらい？ 」と言われたら、ハニング窓処理をしない場合の正方形の面積が1なので、ハニング窓の面積を求めればいいことになります。 この面積は右図のように考えると、0.5というのが容易にわかります。 今回取り上げた 4 つの窓関数の周波数特性を重ね描きすると次のようになります。 各窓の周波数特性 矩形窓以外はサイドローブが小さくて比較しにくいので、縦軸を dB 表示してみます。 そこで登場するのが， 窓関数 です．. 窓関数とは，波形を無理矢理つなげるようなものです．. 両端を，0，にしてしまえばいいのです．. それを示したのが，下の図です．. こうすれば，どんな関数でも，両端は値が0，傾きも0なので，並べても連続的に |heo| qja| yka| ufx| xza| tpy| mwj| voo| abc| inr| jzq| pnu| ojs| ndy| eav| uqw| ngy| jey| rrp| jnt| ixa| wiz| idl| lwy| fyy| jrg| mka| bog| xig| esg| uah| hou| oxg| wpn| kyi| fkm| cbl| igu| dre| ory| ygo| qds| hok| zbh| qbr| lqu| ybc| puk| rpi| jfv|