Señal estudio de caso de procesamiento: mirando a través de las ventanas para el análisis espectral
Un analizador de espectro digital básico se muestra en la figura. La ventana por defecto, w[n], Es una constante de uno sobre el intervalo de captura de Nr muestras. La FFT trabaja con una señal de tiempo discreto longitud finita. La función de ventana w[n] Es un parámetro de diseño que usted puede pensar en cambiar más adelante en el proceso. El filtro antialising asegura que las señales mayor que Fs/ 2 no entre el ADC.
El modelo de señal para este estudio es
dónde wn(t) Representa el ruido, lo que añade otra dimensión al problema y en última instancia conduce a la estimación espectral de señales aleatorias. El modelo sin ruido sirve como un buen punto de partida. Usted puede asumir que los sinusoides de r(t) Son espectralmente contenida en la banda de Nyquist [0, Fs / 2], lo que significa que el filtro antialiasing imparte ninguna distorsión de la señal de interés.
El estudio de la DTFT revela que la transformada de Fourier rw[n] = r[n] X w[n] Viene dado por la siguiente integral:
Esta integral es una convolución periódica en el dominio de la frecuencia - periódica porque las funciones involucradas tienen período de 2 # 960-. El gran problema es que la operación de convolución tiende a separar las cosas (excepto cuando una función es un impulso). Difundir el espectro es mala.
Contenido espectral que comienza enfocado en un área, o en una frecuencia, ahora se extendió a un intervalo mucho más amplio en el eje de frecuencia. Dispersión espectral, o fuga, puede encubrir otro contenido espectral de interés y hacen difícil discernir dos señales muy próximas entre sí. Pero que no utilizan una ventana no es una opción debido a un registro de datos finito tiene un punto de partida y un punto final, que por sí misma define una ventana rectangular.
Procesamiento de Señales Estudio de caso: Mirando a través de Windows para análisis espectral
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