窗函式在訊號處理中是指一種除在給定區間之外取值均為 0 的實函式。譬如：在給定區間內為常數而在區間外為 0 的窗函式被形象地稱為矩形窗。 任何函式與窗函式之積仍為窗函式，所以相乘的結果就像透過視窗 看 其他函式一樣。窗函式在頻譜分析、濾波器設計、波束形成、以及音訊資料壓縮（如在 Ogg Vorbis 音訊格式中）等方面有廣泛的應用。 頻譜分析 從理論上可以得出函式 cos omega t 的傅立葉變換除了在頻率 pm omega 之外處處為 0。但是許多其它的函式或者波形資料並沒有這樣方便的閉式變換，或者是我們只對某一時間範圍內的頻譜資料感興趣，在這種情況下，就需要對有限時間範圍的波形進行傅立葉變換或者其它類似的變換。通常透過波形與一個窗函式的乘積來表示。但是，包括矩形窗在內的所有窗函式都會對待測頻譜產生影響。 離散時間訊號 當輸入波形是取樣訊號而非連續訊號時，傅立葉分析通常對訊號應用窗函式並用離散傅立葉變換。但是離散傅立葉變換得到的頻譜只是離散時間傅立葉變換頻譜的一個粗糙取樣。上圖是正弦訊號應用矩形窗後傅立葉頻譜的一部分。位於橫軸 0 點位置的是正弦訊號真實頻譜，其餘頻譜均為譜洩漏。頻率單位為 DFT bins（DFT 量化單位）即這些整數值是 DFT 取樣得到的頻率。所以該圖顯示了這樣一種情況，正弦訊號的實際頻率正好與 DFT 的取樣頻率一致，並且頻譜的最大值透過取樣得到。取樣錯過最大值時的測量誤差被稱為 扇形損失（名稱源於頂點的形狀）。但是這種狀況下最有趣的是那些與實際頻譜相一致的即值為零的那些點。這種情況下，DFT 創造了沒有洩露的假象。儘管不如本例這樣，洩露是 DFT 中人為引入的也是普遍誤解。但是既然任何窗函式都有洩露，那些表面上的不存在洩露才是人為造成的。 總洩漏 概念的解析度和動態範圍往往是有些主觀的，這取決於使用者的實際意圖。但他們也往往是高度相關，與總洩漏，這是量化的。它通常表示為一個等效頻寬，B 認為它作為再分配 DTFT 成長方形的高度等於頻譜寬度 B 的最大和洩漏的，更大的頻寬。它有時被稱為噪聲等效頻寬或等效噪聲頻寬，因為它是成正比的平均功率將每個登記的 DFT 並當輸入訊號包含隨機噪聲元件（或者只是隨機噪聲）。圖的功率譜，平均隨著時間的推移，通常顯示一個單位的噪聲底，造成這種效果。噪聲的高度層是成正比的，所以乙兩個不同的視窗功能可以產生不同的噪音樓層。 處理增益與損耗 在訊號處理中，透過某些操作，可以利用訊號和噪聲之間性質的差異，來提高訊號某些方面的品質。當某個正弦訊號隨機地疊加的破壞性噪聲，頻譜分析能區別的訊號與噪聲的分量，往往能使檢測訊號的某些特性更容易，如測量振幅和頻率。比如說，若將大多數的正弦訊號能量集中於一個頻率附近，並將噪聲均勻分佈，能有效的改善信噪比。處理增益通常用來描述 SNR 改善的程度。頻譜分析的處理增益取決於窗函式的噪聲頻寬（B）和潛在的扇形損失。這些效果可能部分抵消，因為窗函式有最少的扇形自然有最大的滲漏。 右圖描述了三種不同的窗函式對相同的資料的影響。此資料包含兩個相等強度的正弦訊號與外加的噪聲。兩正弦波的頻率被定為其中一個無扇形而另一個有最大扇形。兩個正弦訊號在 Hann Window 下都造成比 BlackmanHarris window 更少的信噪比損耗。 一般情況下，這防止我們在低動態範圍的應用採用高動態範圍的窗。 不應使用窗函式的應用 在一些應用中，最好不使用窗函式。例如： 在衝擊模型測試中，當分析暫態訊號，如重錘打擊產生的激發訊號（脈衝激發技術）時，大部分能量位於記錄的開頭。若使用非矩形的窗，會無謂的減弱大部分能量和傳播頻率響應。 上述的一種推廣，當測量自視窗訊號，如脈衝，衝擊響應，正弦叢發，連續變頻叢發，噪聲叢發時，這樣的訊號使用模態分析。在這種情況下應用窗函式只會惡化信噪比。 測量一個週期 T 的虛擬隨機噪聲（PRN）激發訊號，並使用相同的記錄週期 T 時。PRN 訊號是週期性的，因此，該訊號的所有頻譜分量將會與 FFT 區間中心重合而無洩漏。 當測量被鎖定於取樣頻率的重複訊號，例如在測量的振動頻譜分析的軸對準，軸承，發動機，變速器等的故障診斷。由於訊號是重複的，所有的頻譜能量被限制到基本的重複頻率的整數倍。 在正交分頻多工 OFDM 接收器中，輸入訊號不經窗函式，被直接乘以 FFT。的頻率子載波（也稱為符號）被設計為恰好對齊 FFT 頻率區間。一個 Cyclic prefix 通常新增到所傳輸的訊號，使得肇因於多徑的頻率選擇性衰落可用圓周摺積模擬，從而避免了在 OFDM 中相當於頻譜洩漏的符號間幹擾。 典型的窗函式 矩形窗 Rectangular 每個 DFT 過程都被窗所修飾限制，因為一個有限時間序列等效上是由無限長時間序列乘上一長度與資料區塊長度相同 NΔt 的矩形窗。在矩形窗的例子中，其 DFT 是由訊號本身的 DFT 及一矩形的 DFT 做迴旋所產生，然而矩形窗屬於時間變數的零次冪窗。矩形窗使用最多， 習慣上不加窗就是使訊號透過了矩形窗。這種窗的優點是主瓣比較集中，缺點是旁瓣較高，並有負旁瓣，導致變換中帶進了高頻幹擾和洩漏，甚至出現負譜現象。 w n 1 高斯窗 w nefrac 12 left frac nN12sigma N12 right2 sigma le 05 高斯函式經由傅立葉轉換得到的結果，仍然是高斯函式。由於高斯函式會向無限大與負無限大處無限延伸，因此一般都會設定一個截斷高斯函式的閾值，或是將高斯函式搭配其他兩端數值為零的函式。 另外，由於取高斯函式的對數會產生拋物曲線，此性質可用於頻率估測的近二次內插中。 受限高斯窗 受限高斯窗在給定時間寬度 Nσt 下，將產生最小可能的方均根頻率寬度 σω，並最佳化方均根時頻頻寬的乘積。 近似受限高斯窗 近似受限高斯窗，在給定時間寬度 Nσt 下，可由下方的式子進一步近似： w n G n frac G tfrac 12G n N G n NG tfrac 12 N G tfrac 12 N 其中 Gaussian 定義為 G x e left cfrac x frac N122 N sigma_tright2 Hamming 窗與 Hann 窗 w n a_0 underbrace 1a_0_a_1cdot cosleft tfrac 2 pi nN 1 rightquad 0le n le N1 當 a_0 053836 ，稱作 Hamming 窗；當 a_0 05 則叫作 Hann 窗。 Hann 窗 w n 05 left 1 cos left frac 2 pi nN1 right right Hann 窗有時也稱為 Hanning 窗（漢寧窗），以與 Hamming 窗的名稱類似。但是這是不對的，因為這兩個窗是分別根據 Julius von Hann 和 Richard Hamming 的名字命名的。 Hann 窗又稱升餘弦窗。Hann 窗可以看作是 3 個矩形時間窗的頻譜之和，或者說是 3 個 sinc t 型函式之和，而括號中的兩項相對於第一個譜窗向左、右各移動了 πT，從而使旁瓣互相抵消，消去高頻干擾和漏能。 從減小洩漏觀點出發，Hann 窗優於矩形窗。但 Hann 窗主瓣加寬，相當於分析頻寬加寬，頻率分辨力下降。 Hamming 窗 w n053836 046164 cos left frac 2 pi nN1 right 如果我們將 a_0 設為接近 053836 的數值，或是更精確來說是 2546，便會得到 Hamming 窗，而設定這個數值的用意，是在頻率為 5πN 1 處產生零交會處 zerocrossing，使原先 Hann 窗的第一個旁瓣 sidelobe 可以被大幅消除，產生只有 Hann 窗 15 高度的旁瓣。 Bartlett 窗（端點值為 0） w nfrac 2N1cdotleft frac N12left nfrac N12right right 三角形窗（端點值非 0） w nfrac 2Ncdotleft frac N2left nfrac N12right right BartlettHann 窗 w na_0 a_1 left frac nN1frac 12 right a_2 cos left frac 2 pi nN1right a_0062quad a_1048quad a_2038 Blackman 窗 w na_0 a_1 cos left frac 2 pi nN1 right a_2 cos left frac 4 pi nN1 right a_0042quad a_105quad a_2008 根據一般習慣，Blackman 窗所設定的數值並非完全精確 α 016 a0 042 a1 05 a2 008，而是近似於精確 Blackman 的數值 a0 793818608 042659 a1 924018608 049656 a2 143018608 0076849。 如此的數值設定，其用意是在第三個及第四個旁瓣位置產生零交會處 zerocrossing。 Kaiser 窗 w nfrac I_0Bigg pialpha sqrt 1 begin matrix frac 2 nN1 end matrix12Bigg I_0 pialpha 低解析度（高動態範圍）窗 Nuttall 窗（一階導數連續） w na_0 a_1 cos left frac 2 pi nN1 right a_2 cos left frac 4 pi nN1 right a_3 cos left frac 6 pi nN1 right a_00355768quad a_10487396quad a_20144232quad a_30012604 當我們考慮 n 為一實數，Nuttall 窗函式及其一次導數在任意處皆為連續，且當 n 0 時的數值為 0，而 BlackmanNuttall 窗及 BlackmanHarris 窗，在 n 0 處則有一微小的正值。 BlackmanNuttall 窗 w na_0 a_1 cos left frac 2 pi nN1 right a_2 cos left frac 4 pi nN1 right a_3 cos left frac 6 pi nN1 right a_003635819 quad a_104891775 quad a_201365995 quad a_300106411 BlackmanHarris 窗 w na_0 a_1 cos left frac 2 pi nN1 right a_2 cos left frac 4 pi nN1 right a_3 cos left frac 6 pi nN1 right a_0035875quad a_1048829quad a_2014128quad a_3001168 BlackmanHarris 窗是 Hamming 窗家族的一般化，藉由加上更多位移 sinc 函式而產生，並能夠減低旁瓣的影響。 平頂窗 w na_0 a_1 cos left frac 2 pi nN1 right a_2 cos left frac 4 pi nN1 right a_3 cos left frac 6 pi nN1 righta_4 cos left frac 8 pi nN1 right a_01quad a_1193quad a_2129quad a_30388quad a_40032 平頂窗在部分割槽域為負值，並且在頻域中具有較小的扇形損失。該特性有利於測量正弦頻率分量，但具有較低頻率精準度以及高雜訊頻帶等缺點。我們可以利用低通濾波器的設計方法產生平頂窗函式。 其他窗函式 貝賽爾窗 正弦窗 w n sinleft frac pi nN1right cosleft frac pi nN1 frac pi2right 正弦窗有時也稱作餘弦窗，因為其函式可同時由正弦或餘弦函式的方式表示。 正弦窗的自相關函式可產生波曼窗 Bohman window。 指數正弦 餘弦窗 此類別的窗具有以下形式： w n sinalphaleft frac pi nN1right cosalphaleft frac pi nN1 frac pi2right 矩形窗 α 0、正弦窗、以及 Hann 窗 α 2 皆屬於這類窗的一員。 多夫 柴比雪夫窗 begin align W_0 k frac cos N cos1betacos frac pi kN cosh N cosh1beta beta cosh frac 1N cosh110alpha end align α 引數控制了視窗的尖細程度，α 也是旁瓣准尉的對數，因此 α20 表示比主瓣低了兩個度 decades 或是 40dB。視窗的特徵是主瓣的背景洩漏在轉換後的輸出唯一常數振福。對一個已給定洩漏等級，當主瓣的寬度為最小時，這個視窗是最佳化。 另外優點在於，當只有小數目輸入訊號取樣點時，可用來做小轉換，這個視窗在主瓣附近提供很好的能見度。 多重窗 三重餘弦窗 參看 短時距傅立葉變換 Boxcar 函式 參考文獻 Oppenheim AV and RW Schafer DiscreteTime Signal Processing Upper Saddle River NJ PrenticeHall 1999 pp 468471 Albert H Nuttall Some Windows with Very Good Sidelobe Behavior IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing VolASSP29 No1 February 1981 pp 8491 Frederic J Harris On the use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform Proceedings of the IEEE Vol66 No1 January 1978 pp 5183 SWA Bergen and A Antoniou Design of Ultraspherical Window Functions with Prescribed Spectral Characteristics EURASIP Journal on Applied Signal Processing vol 2004 no 13 pp 20532065 2004 SWA Bergen and A Antoniou Design of Nonrecursive Digital Filters Using the Ultraspherical Window Function EURASIP Journal on Applied Signal Processing vol 2005 no 12 pp 19101922 2005 JianJiun Ding class lecture of Time Frequency Analysis and Wavelet transform Graduate Institute of Communication Engineering National Taiwan University Taipei Taiwan 2018 Category 統計學 Category 傅立葉分析 Category 訊號處理 Category 數字訊號處理 Category 函式