Preprocesamiento de señales digitales: la importancia del uso de ventanas

Fenómeno de fuga de espectro:

Si los datos seleccionados del cuadro no son un múltiplo entero del período de la señal, se producirán puntos de muestreo discontinuos cuando se extienda el período, como se muestra en la figura a continuación. Esto conducirá a una distorsión espectral después de la FFT, que se refleja principalmente en los componentes de frecuencia. En teoría, el espectro solo contiene la frecuencia de la señal que se va a medir, pero de hecho, el espectro en este momento contiene muchos componentes de frecuencia. Este fenómeno a menudo se denomina efecto de fuga espectral.

B. Para suprimir el efecto de fuga de espectro, se pueden utilizar varias ventanas de tiempo, como las de Hanning y Kaiser. También hay una ventana de tiempo especial: la ventana rectangular, que en realidad realiza la transformación FFT directamente en la muestra original sin agregar una ventana de tiempo. El ejemplo anterior utiliza una ventana rectangular. Los efectos obvios de fuga espectral solo ocurrirán cuando se use una ventana rectangular y el ancho de la ventana no sea un múltiplo entero del período de la señal.

4. Señales estacionarias y no estacionarias

La diferencia fundamental entre el filtrado no estacionario y el filtrado estacionario es si la función de la ventana se fija cuando se trunca la ventana pequeña. El filtrado de señales estacionarias puede basarse en una transformada de Fourier fija de tiempo corto. El filtrado de señales no estacionarias requiere cambiar la función de ventana de tiempo breve según las diferentes situaciones para optimizar el filtrado.