MATLAB各种“窗函数”定义及调用

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现2013-12-16 13:58 2296人阅读评论(0) 收藏举报分类：Matlab（15）数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。

具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。

信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。

在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。

泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，对于窗函数的选用总的原则是，要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题，尽可能使窗函数频谱中的主瓣宽度应尽量窄，以获得较陡的过渡带；旁瓣衰减应尽量大，以提高阻带的衰减，但通常都不能同时满足这两个要求。

频谱中的如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱。

不同的窗函数对信号频谱的影响是不一样的，这主要是因为不同的窗函数，产生泄漏的大小不一样，频率分辨能力也不一样。

信号的加窗处理，重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。

图1是几种常用的窗函数的时域和频域波形，其中矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低，如果仅要求精确读出主瓣频率，而不考虑幅值精度，则可选用矩形窗，例如测量物体的自振频率等；布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高；如果分析窄带信号，且有较强的干扰噪声，则应选用旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗、三角窗等；对于随时间按指数衰减的函数，可采用指数窗来提高信噪比。

表1 是几种常用的窗函数的比较。

如果被测信号是随机或者未知的，或者是一般使用者对窗函数不大了解，要求也不是特别高时，可以选择汉宁窗，因为它的泄漏、波动都较小，并且选择性也较高。

但在用于校准时选用平顶窗较好，因为它的通带波动非常小，幅度误差也较小。

MATLAB函数的定义和调用方法

MATLAB函数的定义和调用方法引言MATLAB作为一种强大的数学软件，广泛应用于科学、工程和技术领域。

而函数的定义和调用是MATLAB中的基本操作之一。

本文将介绍MATLAB函数的定义和调用方法，帮助读者更好地理解和运用这一功能。

一、MATLAB函数的定义1. 函数的基本概念函数是一种将一组输入转换为一组输出的数学关系。

在MATLAB中，函数是一个独立的代码块，可以在程序中多次被调用和重复使用。

通过定义函数，可以将复杂的计算过程封装起来，提高代码的可读性和重用性。

2. 函数的语法在MATLAB中，函数的定义采用以下语法：```function [输出参数1, 输出参数2, ...] = 函数名(输入参数1, 输入参数2, ...)函数体end```其中，方括号内的部分表示可选项，可根据实际需要决定是否需要设置输出参数。

函数名可以是任意合法的MATLAB变量名，输入参数和输出参数也可以是任意数据类型。

3. 函数体函数体是函数定义的核心部分，用于实现具体的计算任务。

在函数体内部可以使用MATLAB提供的各种算法和语法，包括数值计算、矩阵运算、条件判断、循环等。

函数体应该被包含在一个代码块（用于控制函数范围的一对关键字）中，代码块的结束由`end`关键字来指定。

4. 输入参数和输出参数输入参数用于传递数据给函数，输出参数用于将计算结果返回给调用函数的地方。

在函数定义中，可以设置多个输入参数和输出参数，用逗号分隔。

输入参数和输出参数的顺序应该按照实际需求来定义，以便于调用函数时进行有效的数据传递。

二、MATLAB函数的调用1. 函数的调用方式在MATLAB中，函数的调用可以通过下面的语法来实现：```[输出参数1, 输出参数2, ...] = 函数名(输入参数1, 输入参数2, ...)```其中，`[输出参数1, 输出参数2, ...]`是用于接收函数返回结果的变量，可以根据需要定义为不同的数据类型。

Matlab的窗函数,矩形窗,三角窗,汉明窗,汉宁窗,布莱克曼窗

%N =51%求矩形窗的频率响应图wn = rectwin(51) ; %矩形窗函数%20*log10(abs(WN))[h1,w] = freqz(wn,1);figure(1);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('矩形窗的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top'); %设置X轴在上方set(gca,'Y AxisLocation','left');%设置Y轴在左方text(1,-108,'\pi');%gtext('\pi');%求三角窗的频率响应图wn1 = bartlett(51);[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(2);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('三角窗的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'Y AxisLocation','left'); %设置Y轴在左方%hanningwn1 = hanning(51) ;[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(3);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('Hanning的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0]);set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1]);set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'Y AxisLocation','left'); %设置Y轴在左方%hammingwn1 = hamming(51) ;[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(4);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('Hamming的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'Y AxisLocation','left'); %设置Y轴在左方%Blackmanwn1 = blackman(51) ;[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(5);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('Blackman的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'Y AxisLocation','left'); %设置Y轴在左方参考书：数字信号处理教程(第三版) 程佩青清华大学出版社2009年11月第9次印刷P340的图7-11矩形窗三角窗汉宁窗海明窗布拉克曼窗。

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现.doc

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现2013-12-16 13:58 2296人阅渎评论(0)收藏举报：=分类：Matlab (15) ▼数字信号处理屮通常是取其有限的时间片段进行分析，而不足对无限长的信号进行测:W:和运算。

具体做法是从信号屮截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。

信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。

在FFT分析屮为了减少或消除频谱能y:泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。

泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，对于窗函数的选川总的原则是，要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题，尽可能使窗函数频谱屮的主瓣宽度应尽量窄，以获得较陡的过渡带；旁瓣袞减应尽量大，以提高阻带的袞减，供通常都不能同时满足这两个要求。

频谱中的如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱。

不同的窗函数对信号频谱的影响是不一样的，这主要是因力不同的窗函数，产生泄漏的大小不一样，频率分辨能力也不一样。

信号的加窗处理，重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选川窗函数。

图1是几种常川的窗函数的时域和频域波形，其屮矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低，如果仅耍求糈确读出主瓣频率，而不考虑幅值精度，则可选川矩形窗，例如测量物体的自振频率等；布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高：如果分析窄带信号，且有较强的干扰噪声，则应选川旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗、三角窗等；对于随时间按指数衰减的函数，可采用指数窗来提高信噪比。

表1是儿种常用的窗函数的比较。

如果被测信号是随机或者未知的，或者是一般使用者对窗函数不大了解，要求也不是特别高时，可以选择汉宁窗，因为它的泄漏、波动都较小，并且选择性也较高。

但在用于校准时选用平顶窗较好，因为它的通带波动非常小，幅度误差也较小。

Matlab的窗函数,矩形窗,三角窗,汉明窗,汉宁窗,布莱克曼窗

%N =51%求矩形窗的频率响应图wn = rectwin(51) ; %矩形窗函数%20*log10(abs(WN))[h1,w] = freqz(wn,1);figure(1);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('矩形窗的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top'); %设置X轴在上方set(gca,'YAxisLocation','left'); %设置Y轴在左方text(1,-108,'\pi');%gtext('\pi');%求三角窗的频率响应图wn1 = bartlett(51);[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(2);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('三角窗的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'YAxisLocation','left'); %设置Y轴在左方%hanningwn1 = hanning(51) ;[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(3);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('Hanning的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0]);set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1]);set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'YAxisLocation','left'); %设置Y轴在左方%hammingwn1 = hamming(51) ;[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(4);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('Hamming的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'YAxisLocation','left'); %设置Y轴在左方%Blackmanwn1 = blackman(51) ;[h1,w1] = freqz(wn1,1);figure(5);plot(w/pi,20*log10(abs(h1/max(h1))));axis([0 1 -100 0]);xlabel('归一化频率/\pi');ylabel('20log_{10}|W(e^{j\omega})| /dB');title('Blackman的傅里叶变换');set(gca,'YTick',[-100 -80 -60 -40 -20 0])set(gca,'XTick',[0 :0.2: 1])set(gca,'XAxisLocation','top');%设置X轴在上方set(gca,'YAxisLocation','left'); %设置Y轴在左方参考书：数字信号处理教程(第三版) 程佩青清华大学出版社2009年11月第9次印刷P340的图7-11矩形窗三角窗汉宁窗海明窗布拉克曼窗。

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现2013-12-16 13:58 2296人阅读评论(0) 收藏举报分类：Matlab（15）数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。

具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。

信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。

在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。

泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，对于窗函数的选用总的原则是，要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题，尽可能使窗函数频谱中的主瓣宽度应尽量窄，以获得较陡的过渡带；旁瓣衰减应尽量大，以提高阻带的衰减，但通常都不能同时满足这两个要求。

频谱中的如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱。

不同的窗函数对信号频谱的影响是不一样的，这主要是因为不同的窗函数，产生泄漏的大小不一样，频率分辨能力也不一样。

信号的加窗处理，重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。

图1是几种常用的窗函数的时域和频域波形，其中矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低，如果仅要求精确读出主瓣频率，而不考虑幅值精度，则可选用矩形窗，例如测量物体的自振频率等；布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高；如果分析窄带信号，且有较强的干扰噪声，则应选用旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗、三角窗等；对于随时间按指数衰减的函数，可采用指数窗来提高信噪比。

表1 是几种常用的窗函数的比较。

如果被测信号是随机或者未知的，或者是一般使用者对窗函数不大了解，要求也不是特别高时，可以选择汉宁窗，因为它的泄漏、波动都较小，并且选择性也较高。

但在用于校准时选用平顶窗较好，因为它的通带波动非常小，幅度误差也较小。

matlab中的自定义函数与调用

Matla‎b自定义函数‎1、函数文件+调用命令文‎件：需单独定义‎一个自定义‎函数的M文‎件;2、函数文件+子函数：定义一个具‎有多个自定‎义函数的M‎文件；3、Inlin‎e:无需M文件‎，直接定义；4、Syms+subs: 无需M文件‎,直接定义；5、字符串+subs：无需M文件‎,直接定义.6、匿名函数7、直接通过@符号定义.1、函数文件+调用函数文‎件：定义多个M‎文件：% 调用函数文‎件:myfil‎e.mclear‎clcfor t=1:10y=mylfg‎(t);%调用函数时‎要注意实参‎与形参的匹‎配！fprin‎t f(‘%4d^(1/3)=%6.4f\n’,t,y);end%自定义函数‎文件: mylfg‎.mfunct‎i on y=mylfg‎(x) %注意：函数名（mylfg‎）必须与文件‎名（mylfg‎.m）一致Y=x^(1/3);注：这种方法要‎求自定义函‎数必须单独‎写一个M文‎件，不能与调用‎的命令文件‎写在同一个‎M文件中。

2、函数文件+子函数：定义一个具‎有多个子函‎数的M文件‎%函数文件：funtr‎y2.mfunct‎i on []=funtr‎y2()%可以无自变‎量()或无因变量‎[]for t=1:10y=lfg2(t);fprin‎t f('%4d^(1/3) = %6.4f\n',t,y);endfunct‎i on y=lfg2(x) %%子函数y=x^(1/3);%注：自定义函数‎文件fun‎t ry2.m中可以定‎义多个子函‎数func‎t ion。

子函数lf‎g2只能被‎主函数和主‎函数中的其‎他子函数调‎用。

3、Inlin‎e:无需M文件‎，直接定义；%inlin‎e命令用来‎定义一个内‎联函数：f=inlin‎e(‘函数表达式‎’, ‘变量1’,’变量2’,……)。

调用方式：y=f(数值列表) %注意：代入的数值‎列表顺序应‎与inli‎n e()定义的变量‎名顺序一致‎。

matlab自定义函数及调用

matlab自定义函数及调用Matlab是一种用于科学计算和工程设计的高级编程语言和环境。

它具有强大的数值计算能力和丰富的函数库，使得用户可以方便地进行各种数学运算、数据分析和图形绘制等操作。

在Matlab中，用户可以自定义函数来实现特定的功能，然后通过调用这些函数来完成相应的任务。

自定义函数是Matlab中的一种重要功能，它可以帮助用户将一系列操作封装成一个函数，使得代码更加模块化和可重用。

自定义函数的定义格式如下：```matlabfunction [output_args] = function_name(input_args)% 函数体end```其中，`function_name`是函数的名称，`input_args`是输入参数，`output_args`是输出参数。

在函数体内部，用户可以编写任意的Matlab代码来实现特定的功能。

当定义完成后，用户就可以通过调用这个函数来使用它。

调用自定义函数的方式非常简单，只需要在Matlab命令行中输入函数名和相应的参数即可。

例如，假设我们定义了一个计算两个数之和的函数`add_numbers`，那么我们可以通过以下方式调用它：```matlabresult = add_numbers(2, 3);disp(result);```上述代码中，`add_numbers`是函数名，`2`和`3`是输入参数，`result`是输出参数。

通过调用`add_numbers`函数，我们可以得到两个数的和，并将结果打印出来。

除了在命令行中直接调用函数外，我们还可以在Matlab脚本或其他函数中调用自定义函数。

这样，我们就可以将一些常用的操作封装成函数，并在需要的时候进行调用，提高代码的可读性和可维护性。

自定义函数的好处不仅在于提高代码的模块化和可重用性，还可以使代码更加简洁和易于理解。

通过将一系列操作封装成函数，我们可以将复杂的问题分解为多个小的子问题，并分别进行处理。

matlab自定义函数及调用

matlab自定义函数及调用Matlab是一种用于科学计算和数据可视化的强大工具。

在Matlab中，我们可以定义自己的函数来实现特定的功能，并在程序中进行调用。

本文将介绍如何在Matlab中定义和调用自定义函数。

1. 定义函数在Matlab中，我们可以使用function关键字来定义函数。

函数定义的一般形式为：function [输出变量] = 函数名(输入变量)% 函数的主体end其中，[输出变量]表示函数的返回值，可以是一个或多个变量。

函数名即为我们定义的函数的名称，可以包含字母、数字和下划线。

输入变量为函数的参数，可以是一个或多个变量。

在函数的主体中，我们可以进行各种操作，例如计算、循环、判断等。

最后，通过return语句将结果返回给调用函数。

例如，我们可以定义一个求平均值的函数：function [avg] = mean_func(x)n = length(x);avg = sum(x)/n;end2. 调用函数定义好函数之后，我们就可以在程序中调用它了。

调用函数的一般形式为：[输出变量] = 函数名(输入变量)其中，[输出变量]为函数的返回值，可以是一个或多个变量。

函数名即为我们定义的函数的名称，输入变量为函数的参数，可以是一个或多个变量。

例如，我们可以调用刚刚定义的求平均值的函数：x = [1, 2, 3, 4, 5];avg = mean_func(x);disp(avg);输出结果为：33. 注意事项在定义和调用函数时，需要注意一些细节：- 函数名不能与Matlab的保留关键字重名，例如if、else、while 等。

- 函数名和变量名不区分大小写。

- 函数名和文件名必须一致，并且函数所在的文件名必须以.m为后缀。

- 函数参数可以是任意类型的数据，包括向量、矩阵等。

总结本文介绍了在Matlab中定义和调用自定义函数的方法。

通过自定义函数，我们可以实现特定的功能，提高代码的重用性和可读性。

matlab函数定义与调用

matlab函数定义与调用
Matlab函数定义与调用
MATLAB（Matrix Laboratory）函数是指在MATLAB编程环境中定义或
编写的可以重复使用的一组代码片段。

它既能利用现成的工具（例如Mathworks公司提供的Libraries），也能从头开始编写自己的函数。

定义和调用MATLAB函数的常用方法如下：
1、定义MATLAB函数：
定义MATLAB函数需要按照以下步骤：
（1）新建一个函数：
在MATLAB中，可以通过在MATLAB命令行输入“edit functionname.m”的命令来新建一个函数。

（2）编写函数代码：
在函数顶端，注明函数名称、函数参数格式，函数语句及函数返回值
类型。

（3）保存函数代码：
使用“save functionname.m”命令将函数代码保存为*.m文件，并保
证该函数文件已放置在MATLAB搜索路径中。

2、调用MATLAB函数：
在MATLAB中，若要调用自定义函数（包括自定义和现有函数库中的函数），只需输入“functionname(input1,...,inputN)”的命令即可，
并且可以给函数传递不定数量的参数，以满足不同需求。

此外，在调
用函数之前，也可以先设置函数参数以指定函数行为，这样可以实现
函数可配置性。

总之，MATLAB函数定义与调用是MATLAB编程中常用的两种方式，
它们具有灵活性和可重用性，并且可以让程序编写变得更加简单。

MATLAB的函数定义和调用的步骤既可以来自于现有的函数库，也可以
从零开始自定义，以满足多种不同的编程需求。

MATLAB各种“窗函数”定义及调用

MATLAB窗函数大全1.矩形窗（Rectangle Window）调用格式：w=boxcar(n)，根据长度n 产生一个矩形窗w。

2.三角窗（Triangular Window）调用格式：w=triang(n)，根据长度n 产生一个三角窗w。

3.汉宁窗（Hanning Window）调用格式：w=hanning(n)，根据长度n 产生一个汉宁窗w。

4.海明窗（Hamming Window）调用格式：w=hamming(n)，根据长度n 产生一个海明窗w。

5.布拉克曼窗（Blackman Window）调用格式：w=blackman(n)，根据长度n 产生一个布拉克曼窗w。

6.恺撒窗（Kaiser Window）调用格式：w=kaiser(n,beta)，根据长度n 和影响窗函数旁瓣的β参数产生一个恺撒窗w。

窗函数：1．矩形窗：利用w=boxcar(n)的形式得到窗函数，其中n为窗函数的长度，而返回值w为一个n阶的向量，它的元素由窗函数的值组成。

‘w=boxcar(n)’等价于‘w=ones(1,n)’.2.三角窗：利用w=triang(n)的形式得到窗函数，其中n为窗函数的长度，而返回值w为一个n阶的向量，它的元素由窗函数的值组成。

w=triang(N-2)等价于bartlett(N)。

3．汉宁窗：利用w=hanning(n)得到窗函数，其中n为窗函数的长度，而返回值w为一个n 阶的向量，包含了窗函数的n个系数。

4．海明窗：利用w=hamming(n)得到窗函数，其中n为窗函数的长度，而返回值w为一个n 阶的向量，包含了窗函数的n个系数。

它和汉宁窗的主瓣宽度相同，但是它的旁瓣进一步被压低。

5.布拉克曼窗：利用w=blackman(n)得到窗函数，其中n为窗函数的长度，而返回值w为一个n阶的向量，包含了窗函数的n个系数。

它的主瓣宽度是矩形窗主瓣宽度的3倍，为12*pi/N，但是它的最大旁瓣值比主瓣值低57dB。

(仅供参考)各种窗函数设计

程序
n=51; window=hamming(n); [h,w]=freqz(window,1); subplot(1,2,1); stem(window); subplot(1,2,2); plot(w/pi,20*log(abs(h)/abs(h(1))));
哈明窗及其频谱特性
2.5 布莱克曼窗函数
本章对经常用到的6个窗函数矩形窗函数三角窗函数汉宁窗函数海明窗函数布莱克曼窗函数和凯塞窗函数先是做了基本概念上的阐释然后对其matlab实现函数做出了说明最后又结合具体的实例对这些窗函数的频域特性等进行了介绍
窗函数
本文对数字信号处理过程中用到的有关窗函数进行了说明�这些窗函数主要有�矩形窗函数、三角窗函数、汉宁窗函数、海明窗函数、布莱克曼窗函数和凯塞窗函数等。
例�生成一个长度为 50 的布莱克曼窗�并观察其频率特性(使用归一化的幅值和频率)�结果如图所示。
程序
n=51; window=blackman(n); [h,w]=freqz(window,1); subplot(1,2,1); stem(window);
subplot(1,2,2); plot(w/pi,20*log(abs(h)/abs(h(1))));
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matlab窗函数代码

matlab窗函数代码MATLAB 窗函数代码用于信号处理中的频谱分析和滤波设计等领域。

窗函数在时域上对信号进行加权，使得信号在频谱上表现出更好的特性。

本文将介绍MATLAB 窗函数代码的使用方法和原理，并通过一步一步的回答来帮助读者了解窗函数的概念及其在信号处理中的应用。

第一步：了解窗函数的概念窗函数是一种在时域上对信号进行加权的方法，它在信号的前后端施加一个权重因子来减小信号的边界效应。

常用的窗函数包括矩形窗、汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等等。

通过对信号进行窗函数加权后，信号在频谱上的表现会更加平滑，减少了频谱泄漏和频谱扩展等问题。

第二步：了解MATLAB 中窗函数的使用方法在MATLAB 中，我们可以使用窗函数对信号进行加权。

MATLAB 提供了一系列的窗函数函数，在使用前需要先了解各个窗函数的特性及其在不同应用场景中的适用性。

例如，可以通过`rectwin` 函数生成矩形窗函数，`hann` 函数生成汉宁窗函数，`hamming` 函数生成汉明窗函数等。

第三步：生成窗函数通过在MATLAB 中调用相应的窗函数函数，我们可以生成不同类型的窗函数。

例如，通过`window = rectwin(N)` 可以生成长度为N 的矩形窗函数，`window = hann(N)` 可以生成长度为N 的汉宁窗函数，`window= hamming(N)` 可以生成长度为N 的汉明窗函数。

第四步：对信号进行窗函数加权在获得窗函数后，我们可以将其应用于待处理的信号上。

例如，可以通过`y = x .* window` 将窗函数应用于信号x 上，得到加权后的信号y。

这样，信号在边界处的幅值会逐渐减小，减小了边界效应。

第五步：进行频谱分析窗函数加权后的信号常用于频谱分析中。

我们可以使用MATLAB 中的傅里叶变换函数`fft` 将信号从时域转换到频域。

例如，通过`Y = fft(y)` 将加权后的信号y 进行傅里叶变换，得到其频谱Y。

matlab function用法

matlab function用法一、概述MATLAB是一种高级技术计算语言和交互式环境，广泛用于工程、科学和金融领域。

在MATLAB中，函数是一种可重复使用的代码块，它接受输入参数并返回输出参数。

有许多内置函数可以直接使用，也可以自己编写函数来实现自己的需求。

二、MATLAB函数的定义在MATLAB中，函数可以通过以下方式进行定义：function [输出参数1, 输出参数2, …] = 函数名(输入参数1, 输入参数2, …)% 函数体end其中，方括号表示可选项。

如果没有输出参数，则方括号可以省略；如果没有输入参数，则括号内的内容可以省略。

三、MATLAB函数的调用调用一个MATLAB函数非常简单。

只需要在命令窗口或脚本中输入函数名和相应的输入参数即可：[输出变量1, 输出变量2, …] = 函数名(输入变量1, 输入变量2, …)四、MATLAB内置函数MATLAB提供了许多内置函数，这些函数可以直接使用而无需先定义。

下面列出了一些常用的内置函数及其用法。

1. plot()plot()是一个绘图函数，它可以用来绘制二维线条图、散点图等等。

例如：x = 0:pi/100:2*pi;y = sin(x);plot(x,y);这段代码将会绘制出一个正弦曲线。

2. linspace()linspace()是一个用于生成等间隔向量的函数。

例如：x = linspace(0,2*pi,100);y = sin(x);plot(x,y);这段代码将会生成一个从0到2π的等间隔向量，并计算出对应的正弦值，最后绘制出一条正弦曲线。

3. rand()rand()是一个用于生成随机数矩阵的函数。

例如：A = rand(3,4);这段代码将会生成一个3行4列的随机数矩阵A。

4. eye()eye()是一个用于生成单位矩阵的函数。

例如：A = eye(3);这段代码将会生成一个3行3列的单位矩阵A。

五、MATLAB自定义函数除了使用内置函数之外，我们还可以自己编写函数来实现自己的需求。

matlab函数定义与调用

matlab函数定义与调用
Matlab函数定义与调用是Matlab的一个重要组成部分，它们可以
创建实用、可重复使用的代码段来解决指定问题。

在Matlab中，函数
定义可以通过Matlab函数定义语句来实现，而调用函数可以通过
Matlab函数调用语句来实现。

Matlab函数定义语句具有一定的结构，包括函数头部和函数体两
个部分，格式如下：
function [output1, output2,...]=function_name(input1,
input2,...); % 函数头部
statement1; % 函数体
statement2;
......
return;
函数头部部分必须包含function关键字，表示将要定义一个函数，可以声明该函数的输入、输出及函数名。

函数体部分指定了调用函数
时执行的一系列语句，并可以使用return关键字来结束函数定义。

Matlab函数调用语句是一条函数调用语句，可以向已定义的函数
传入参数，并调用已定义的函数。

它的格式如下：
[output1, output2,...] = function_name(input1, input2,...)
其中function_name表示函数的名称，input1，input2表示函数
的输入参数，output1，output2表示函数的输出结果。

Matlab函数定义与调用语句的使用可以帮助用户将复杂的想法划
分成一些实现起来更容易的小部分，将已经完成的部分封装成函数，
换句话说，可以将重复使用的代码封装成函数，以达到减少代码中重
复部分，提高代码复用率的目的。

matlab函数定义与调用

matlab函数定义与调用Matlab函数定义与调用Matlab函数是一种可重复使用的指令集，可以组织成独立的单元，有助于将复杂的问题划分为小的优化任务。

Matlab中函数的定义方法是使用函数头(function header)，而函数的调用方法是使用函数名。

Matlab函数是灵活开发，并且可以很容易地应用到工程设计中的语言。

在使用Matlab进行自定义函数编写时，我们需要对函数的定义与调用有一个清晰的认识。

Matlab的函数定义是在新的文件中，文件的扩展名为“.m”，函数名称应该和文件名称一样。

例如，应该为函数“square”命名的文件名称为“square.m”。

函数头是函数定义的第一行，它的格式如下：function[output1,output2,….,outputn]=functionname(input1,input2,….,inputm)其中，output1，output2，…，outputn是返回的输出，functionname是函数的名称，input1、input2，···，inputm是处理函数时必需输入的参数。

Matlab函数的调用是在任何其他Matlab脚本文件中，只要能够调用该函数的函数头完成函数声明，就可以调用函数。

Matlab函数调用的典型格式为：[output1,output2,…,outputn] =functionname(input1,input2,…,inputm)在这里，输出参数可以用于获取函数的处理结果，输入参数则用于让函数处理的内容更加精确和准确。

此外，考虑到函数文件可能会被多次调用，所以在最后一行还应该加上“end”，表示函数定义结束。

通过以上步骤，可以完成Matlab函数的定义和调用，实现对计算问题的复杂性的降低，并且可以更加有效地完成数学分析。

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现

几种常见窗函数及其MATLAB程序实现2013-12-16 13:58 2296人阅读评论(0) 收藏举报分类：Matlab（15）数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。

具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。

信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。

在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。

泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，对于窗函数的选用总的原则是，要从保持最大信息和消除旁瓣的综合效果出发来考虑问题，尽可能使窗函数频谱中的主瓣宽度应尽量窄，以获得较陡的过渡带；旁瓣衰减应尽量大，以提高阻带的衰减，但通常都不能同时满足这两个要求。

频谱中的如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱。

不同的窗函数对信号频谱的影响是不一样的，这主要是因为不同的窗函数，产生泄漏的大小不一样，频率分辨能力也不一样。

信号的加窗处理，重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。

图1是几种常用的窗函数的时域和频域波形，其中矩形窗主瓣窄，旁瓣大，频率识别精度最高，幅值识别精度最低，如果仅要求精确读出主瓣频率，而不考虑幅值精度，则可选用矩形窗，例如测量物体的自振频率等；布莱克曼窗主瓣宽，旁瓣小，频率识别精度最低，但幅值识别精度最高；如果分析窄带信号，且有较强的干扰噪声，则应选用旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗、三角窗等；对于随时间按指数衰减的函数，可采用指数窗来提高信噪比。

表1 是几种常用的窗函数的比较。

如果被测信号是随机或者未知的，或者是一般使用者对窗函数不大了解，要求也不是特别高时，可以选择汉宁窗，因为它的泄漏、波动都较小，并且选择性也较高。

但在用于校准时选用平顶窗较好，因为它的通带波动非常小，幅度误差也较小。

matlab处理相关函数使用

函数一：[H,w]=freqz(B,A,N)MATLAB提供了专门用于求离散系统频响特性的函数freqz()，调用freqz()的格式有以下两种：l [H,w]=freqz(B,A,N)B和A分别为离散系统的系统函数分子、分母多项式的系数向量，N为正整数，返回量H则包含了离散系统频响在0——pi范围内N个频率等分点的值，向量w则包含范围内N个频率等分点。

调用中若N默认，默认值为512。

l [H,w]=freqz(B,A,N,’whole’)该调用格式将计算离散系统在0—pi范内的N个频率等分店的频率响应的值。

因此，可以先调用freqz()函数计算系统的频率响应，然后利用abs()和angle()函数及plot()函数，即可绘制出系统在或范围内的频响曲线。

绘制如下系统的频响曲线H(z)=(z-0.5)/zMATLAB命令如下：B=[1 -0.5];A =[1 0];[H,w]=freqz(B,A,400,'whole');Hf=abs(H);Hx=angle(H);clffigure(1)plot(w,Hf)title('离散系统幅频特性曲线')figure(2)plot(w,Hx)title('离散系统相频特性曲线')函数二[b,a]=butter(n,Wn,/ftype/)：butter函数的用法为：[b,a]=butter(n,Wn,/ftype/)其中n代表滤波器阶数，Wn代表滤波器的截止频率，这两个参数可使用buttord函数来确定。

buttord函数可在给定滤波器性能的情况下，求出巴特沃斯滤波器的最小阶数n，同时给出对应的截止频率Wn。

buttord函数的用法为：[n,Wn]= buttord(Wp,Ws,Rp,Rs)其中Wp和Ws分别是通带和阻带的拐角频率（截止频率），其取值范围为0至1之间。

当其值为1时代表采样频率的一半。

Rp和Rs分别是通带和阻带区的波纹系数。