Построим частотные характеристики 3-х соседних каналов дпф как в пункте 8 с использованием 3-х оконных функций hann, hamming и blackman (рис.14, рис.15 и рис.16).
s = {channel1 channel2 channel3};
for i=1:3
figure()
% Применение окнон
windowed_signal_hann = s{i}.* hann(length(s{i}));
windowed_signal_hamming = s{i}.* hamming(length(s{i}));
windowed_signal_blackman = s{i}.* blackman(length(s{i}));
subplot(4, 1, 1);
plot(s{i});
title(i, 'signal');
subplot(4, 1, 2);
plot(windowed_signal_hann,'red', 'LineWidth',1);
title('Сигнал с окном Ханна');
subplot(4, 1, 3);
plot(windowed_signal_hamming,'green', 'LineWidth',1);
title('Сигнал с окном Хэмминга');
subplot(4, 1, 4);
plot(windowed_signal_blackman, 'black', 'LineWidth',1);
title('Сигнал с окном Блэкмэна');
end
Рис.15
Рис.14
Рис.16
Вывод:
В ходе лабораторной работы мы ознакомились со спектральным представлением
периодических и случайных процессов, изучили взаимосвязи преобразований
сигналов во временной и частотной областях и оценили дефекты дискретного
преобразования Фурье и методы их подавления.