[键入文字]基于加窗 FFT 变换的频谱分析（长沙理工大学城南学院电气与信息工程系电气工程及其自动化）摘要：随着计算机和微电子技术的飞速进展，基于数字信号处理的频谱分析已经应用到各个领域并且发挥着重要作用。信号处理方法是当前机械设备故障诊断中重要的技术基础之一，分析结果的精确程度是诊断成功与否的关键因素。讨论频谱分析是当前主要的进展方向之一。数字信号处理基本上从两个方面来解决信号的处理问题：一个是时域方法，即数字滤波；另一个是频域方法，即频谱分析。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域，这样有助于对信号进行分析。关键词： 频谱分析；窗函数；FFT下载后可任意编辑1.绪论1.1.引言由于 DFT 的运算量太大，即使是采纳计算机也很难对问题进行实时处理，所以经过很多学者的不懈努力，便出现了通用的快速傅里叶变换（FFT）。快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）并不是与离散傅里叶变换不同的另一种变换，而是为了减少 DFT 计算次数的一种快速有效的算法。对 FFT 算法及其实现方式的讨论是很有意义的。目前，FFT 己广泛应用在频谱分析、匹配滤波、数字通信、图像处理、语音识别、雷达处理、遥感遥测、地质勘探和无线保密通讯等众多领域。在不同应用场合，需要不同性能要求的 FFT 处理器。在很多应用领域都要求 FFT 处理器具有高速度、高精度、大容量和实时处理的性能。因此，如何更快速、更灵活地实现 FFT 变得越来越重要。1.2.本文主要讨论内容本文的目的主要是分析矩形窗、汉宁窗、哈明窗、布莱克曼窗函数，对信号矩形频谱分析，分析各窗函数对频谱分析的影响。用 MATLAB 编出程序，把各种函数的图像进行对比，然后在频率不变的情况下改变截断时间，以及在截断时间不变的情况下，改变频率，观察信号的变化。下载后可任意编辑2. 用矩形窗+FFT 对信号矩形频谱分析2.1.MATLAB 程序Fs=1000;T=1/Fs;Tp=0.06;N=Tp*Fs;w=100*pi;n=1:N;Xn=x(t)=12*sin(w*n*T+10*pi/180)+6*sin(3*w*n*T+20*pi/180)+2.5*sin(5*w*n*T+40*pi/180)+2*sin(7*w*n*T+60*pi/180)+sin(9*w*n*T+80*pi/180)+0.5*sin(11*w*n*T+90*pi/180)Xn=Xn/max(abs(Xn)),wn=boxcar(N);Xn1=Xn.*wn';Xk=fft(Xn,4096);fk=Fs*(0:4095);plot(fk,abs(Xk)/max(abs(Xk)));xlabel('Hz');ylabel('幅值');2.2.分析与结论2.2.1. 在采样频率一定时，增加截断时间长度，分析截断时间长度对频谱分析的影响 矩型窗，T=0.06 Fs=...
