窗函数法设计FIR滤波器 窗函数法是通过对理想滤波器的单位取样响应加窗来逼近理想滤波器的。 函数fir1用于设计标准的低通、带通、高通和带阻滤波器。 函数fir1的调用格式为 >> b= fir1(n, Wc, 'ftype', Windows) 其中，n为滤波器阶数，Wc为截止频率 ftype决定滤波器类型，ftype= high，设计高通FIR滤波器，ftype= stop，设计带阻FIR滤波器。 Windows指定窗函数类型，默认为Hamming窗；可选Hanning、Hamming、Blackman、triangle、bartlett和boxcar窗，每种窗都可以由Matlab的相应函数生成。

对于小幅值信号，如果不加窗，即使在频谱上也很难分辨，而加窗后则能明显提高分辨力。用Sine pattern.vi产生两个相互叠加的小幅值信号，比较加窗前后两个信号在频谱上的不同分辨效果。 从图中可以看出，未加窗(红色实线)时信号在频谱上的幅度并不明显，加窗后(白色虚线)信号所在的频率成分幅度明显变强。这是因为未加窗时，信号能量泄漏，造成周围其他频率成分能量变强，信号本身能量变弱，所以幅度不明显，而加窗能减少频谱泄漏，所以从频域上看，信号所在的频率成分幅度明显高于周围其他的频率成分的幅度。

关于滤波过程中各类窗函数的频谱特性有详尽的描述并且给出了相关的设计方法。

Lab 6.3 连续脉冲序列生成

MySQL开窗函数练习SQL文件

实验八 窗函数法设计FIR滤波器.docx

用多种窗函数做谱分析实验 matlab程序，程序调试正确。有实验报告供参考

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发布的窗口： 汉恩汉明布莱克曼布莱克曼-哈里斯纳托尔平顶凯撒 这七个窗口的大多数实现，包括工具箱和函数库中的大多数实现，由于对底层连续时间函数的不明智采样而表现得很奇怪。 由于对这些功能进行了仔细、有条不紊的抽样，发布的版本表现良好且真实。 所有发布的窗口的主瓣宽度（以频率为单位）都为 1/N，其中 N 是样本数。 大多数其他版本的主瓣类似于 1/(N-1)，由于采样过于稀疏，随着长度的减少而变得过宽。 Boxcar 窗口很好地说明了正确的行为。 不可能对 Boxcar 窗口进行错误采样，它的主瓣与 1/N 完全一样。 每个张贴窗口的 S/N 损失（平方均值除以均方）等于其基础连续时间函数的 S/N 损失，并且与窗口长度无关。 对于大多数其他版本，S/N 损失随着长度的缩短而恶化，这是由于主瓣宽度过大造成的同样不明智的采样。 从概念上讲，数据的窗口跨度是赋予非零权重的跨度。 如果离

矩形窗函数的波形 (a) 幅频图 (b) 相频图 矩形窗函数的频谱 § 1-4非周期信号的频谱分析 幅频谱： 相频谱：