fft加窗函数c语言，fft为什么要加窗

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求FFT的c语言程序

此FFT 是用VC0编写，由FFT.CPP；STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成，编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。

二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。

）结果讨论一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

+ IP)；ComAdd(X + I，&T，X + I)；I += LE；} ComMul(&U，&W，&U)；J++；} } return X；} FFT中有几个复数运算，自己实现，不想发给你，年轻人还是要自己动手做点东西。N为任意数，正常应该为2的幂次方。

1、FFT为什么要加窗函数？因FFT是对有限波形数据进行计算，与原始的连续信号的分析结果之间会存在误差，使用窗函数可以减少对波形的截断产生的泄露问题。FFT几种典型窗函数特点及应用：1）矩形窗：适用于瞬态信号的分析。

2、除了以上几种常用窗函数以外，尚有多种窗函数，如平顶窗、帕仁(Parzen)窗、布拉克曼(Blackman)窗、凯塞(kaiser)窗等。如果在测试中可以保证不会有泄露的发生，则不需要用任何的窗函数。

3、还有一种特殊的时间窗——矩形窗，其实就是不加时间窗，直接对原始样点做FFT变换，上述例子就是采用矩形窗的情况。

1、FFT(1024，false，Data_real，Data_imagine，real_out，imagine_out)；需要注意的是加窗之后，各处理段之间要进行重叠混合处理。

2、例如，可以使用窗函数对信号进行加窗处理，以减小频谱泄漏的影响；还可以使用重叠和加窗技术，将不同窗口的结果进行叠加以增加分析精度。这些方法都可以根据具体的应用需求进行选择和优化。

3、为了得到一个长度为M的因果的线性相位的FIR滤波器，需要让hd（n）之外的值全为0，这就是加窗。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。

一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。

看不到你的程序啊，你可以借助MATBLE与C的通信，不必麻烦再写程序。

没错。截取一段信号相当于是加矩形窗。所以加汉明窗就不难理解了。

你可以试试用MATLAB自配的窗函数试试，用凯撒窗通过调BETA值可以调整衰减度，多试几次对比一下，慢慢就能看出结果了。

i++){ Data_real[i]*=(0.5*(cos(w*(i-1024*0.5+0.5))+1))；//余弦窗 }；FFT(1024，false，Data_real，Data_imagine，real_out，imagine_out)；需要注意的是加窗之后，各处理段之间要进行重叠混合处理。

：Sound=wavread(E：\12wav)；plot(Sound)；3： Freq=fft(Sound)； plot(Freq)；//快速傅立叶变换是用来得到频谱的.其他的推荐看一些语音信号处理的书籍。

在fft之前，生成个信号长度一致的窗系数，然后系数和信号点乘即可。

为了得到一个长度为M的因果的线性相位的FIR滤波器，需要让hd（n）之外的值全为0，这就是加窗。数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。

因此一般不加汉宁窗而加矩形窗(适用于冲击过程)或指数窗(适用于衰减振动过程)。

如果输入信号满足条件，则不需要加窗。但实际上这两个条件几乎不能满足，FFT的这个假设会导致频谱泄露，为了减少频谱泄露需要用到窗函数。

信号截断以后产生的能量泄漏现象是必然的，因为窗函数w(t)是一个频带无限的函数，所以即使原信号x(t)是限带宽信号，而在截断以后也必然成为无限带宽的函数，即信号在频域的能量与分布被扩展了。

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