提供窗函数法设计滤波器的示例，程序简单易懂，利于信号处理方向作为使用Matlab的入门练习。

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汉宁窗傅里叶变换matlab代码 功率谱图 该存储库具有用于计算和可视化基于傅立叶和小波变换的功率谱图的MATLAB脚本。 基于FT的方法包括hann_spectrogram.m和mtp_spectrogram.m ，它们分别使用Hanning窗函数和采用锥形扁球体序列（DPSS）的多锥功率谱图来生成单锥度功率谱图。 cwt_spectrogram.m是基于WT的方法，默认情况下使用Morlet小波执行连续小波变换。 一旦使用这三种方法之一获得了频谱图，就可以使用normalize_spectrogram.m通过频率对其进行normalize_spectrogram.m 。 在demo.m中演示了信号预处理和功率谱图生成的示例，该文件必须与当前版本v1.2的用户自己的数据一起提供。 笔记 Python版本正在进行中，并将在以后进行更新。 如果您不熟悉信号处理并且代码对您来说不清楚，请告诉我。 如果您发现任何错误或希望我添加或删除的任何内容，我希望听到更多关于它们的信息。 可以到达我。 有用的网址 为了消除时频数据中的粉红色噪声，请参阅此。 有关多锥光谱图的教程以及该代码的另一个版本，请

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几种常用的窗函数,( 矩形窗,汉宁窗,汉明窗,布莱克曼窗,凯塞窗)

窗函数之一。汉宁（Hanning）窗可以看成是升余弦窗的一个特例，汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和，或者说是 3个 sinc（t）型函数之和，而括号中的两项相对于第一个谱窗向左、右各移动了π/T，从而使旁瓣互相抵消，消去高频干扰和漏能。

汉宁窗傅里叶变换matlab代码Matlab音频过滤 为了充分了解设备的性能，还必须在频域中分析信号。 这正是频谱分析仪的工作。 但是，应该指出的是，随着数字技术的飞速发展，这种区别变得越来越模糊。 一些示波器可以执行矢量信号分析，并且信号分析仪现在具有大量的时域测量功能。 但是，示波器针对时域测量进行了优化，而信号分析仪是频域测量的首选工具。 在频域中，复数信号（例如，包括一个以上的频率）被分离为它们的频率分量，并显示每个频率下的电平。 频域测量具有几个明显的优势。 首先，在频谱分析仪上很容易发现示波器上看不到的信息。 由于频谱分析仪能够缩小测量带宽，因此使用频谱分析仪测量信号还可以大大减少测量中存在的噪声量。 此外，当今的许多设备本质上都是面向频域的，因此必须在频域中进行分析，以确保不会受到相邻频率的干扰。 利用频谱的频域视图，可以轻松测量信号频率，功率，谐波含量，调制，杂散和噪声。 测量这些量后，仅使用频谱分析仪即可确定总谐波失真，占用带宽，信号稳定性，输出功率，互调失真，功率带宽，载波噪声比以及其他一系列测量结果。 频域测量（频谱分析）可以使用快速傅立叶变换（FFT）分析仪或通

MATLAB 语音信号的数字降噪——汉宁窗函数法 FIR 低通数字滤波器的设计，MATLAB完整程序，可实现；完整实验报告；自备两个wav语音信号一个为滤波前原音频XXX.wav，一个为滤波后XXX2.wav

P4码窗函数加权法抑制旁瓣matlab仿真，例子中为汉宁窗，可以修改为海明窗(hamming)布莱克曼窗（blackman）等其他窗函数。