Angenommen, wir entwerfen einen Tiefpass-FIR-Filter, und ich möchte eines dieser drei Fenster verwenden: Bartlett, Hann oder Hamming. Aus der zeitdiskreten Signalverarbeitung von Oppenheim & Schafer , 2. Aufl . 471:}
Alle drei bieten die gleiche Übergangsbandbreite: wobei die Reihenfolge des Filters ist und als groß genug angenommen wird.
Das Überschwingen (nennen wir es ) ist jedoch für jedes Fenster unterschiedlich, und die folgende Ungleichung gilt:
Wenn wir also ein Hamming-Fenster verwenden, erhalten wir das kleinste Überschwingen und ein Übergangsband mit der Breite . Wenn wir eines der beiden anderen Fenster verwenden, ist die Breite des Übergangsbandes gleich, aber das Überschwingen nimmt zu.
Dies lässt mich denken, dass es keinen Fall gibt, in dem man ein Hann- oder ein Bartlett-Fenster verwenden würde, da das Hamming-Fenster besser ist als sie: Es verbessert einen Aspekt ( ), bleibt in einem anderen gleich ( ).& Dgr; & ohgr;
Die Frage ist: Warum sollte jemand ein Hann- oder ein Bartlett-Fenster wählen, wenn immer ein Hamming-Fenster verwendet werden kann?
Antworten:
Bei der Überprüfung der Verdienstzahlen von Fred Harris für verschiedene Fenster (Tabelle 1 in diesem Link ) wird das Hamming mit dem Hanning (Hann) bei verschiedenen Werten von verglichen, und daraus wird klar, dass das Hanning eine stärkere Sperrbandunterdrückung liefern würde (The classic) Hann ist mit und aus der Tabelle ergibt sich ein Nebenkeulenabfall von -18 dB pro Oktave. Ich habe den Link bereitgestellt, da Sie bei der Auswahl eines Fensters für verschiedene Anwendungen viele weitere Überlegungen sehen können.α = 2α α = 2
Das Ergebnis ist offensichtlich, wenn die Kernel für ein Hann- und Hamming-Fenster mit 51 Stichproben unter Verwendung von Matlab / Octave verglichen werden. Beachten Sie den höheren ersten Nebenkeulenpegel bei Hann, aber insgesamt eine deutlich höhere Ablehnung:
Persönlich würde ich keines der Fenster für das Filterdesign verwenden. Wenn irgendein Fenster, würde ich das Kaiser-Fenster benutzen oder vorzugsweise Firls. Siehe FIR-Filterdesign: Fenster gegen Parks-McClellan und kleinste Quadrate für die entsprechende Diskussion.
Ich habe eine 26-Stichproben-Hann mit einer 26-Hamming-Probe zusammengestellt, um eine alternative 51-Stichproben-Hann-Hamming-Stichprobe mit folgendem Ergebnis zu erhalten:
UPDATE: Dieser Hann-Hamming übertrifft (im Allgemeinen) ein Kaiser-Fenster mit ähnlicher Hauptkeulenbreite nicht:
Ich habe dann versucht, was ich einen "SuperKaiser" nenne, bei dem ich zwei kürzere Kaiser-Fenster zusammengelegt habe, um ein alternatives 51-Tap-Fenster mit dem folgenden Ergebnis zu erhalten. Dies geschah, indem Kaiser (26,5,5) mit Kaiser (26,5,5) so gefaltet wurde, dass SuperKaiser (51,5,5) = conv (kaiser (26,5,5), kaiser (26,5,5). Auf den ersten Blick scheint es allgemein zu sein übertreffen den Kaiser (51, 12), passen sich der Hauptkeulenbreite an und bieten eine überlegene Sperrbandunterdrückung über den größten Teil des Sperrbands. Eine Integration des gesamten Sperrbandrauschens unter der Annahme von AWGN ist von Interesse, um festzustellen, ob dieses neue Fenster unter diesen Bedingungen überlegen ist (Gleicht der relative Bereich unter den ersten beiden Nebenkeulen, in dem SuperKaiser minderwertig ist, die verbleibende Verbesserung des Stoppbands vollständig aus?) Wenn ich Zeit habe, werde ich diese Einschätzung hinzufügen. Interessant! Wie @A Concerned Citizen scharfsinnig hervorhob,
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As
Design, habe ich ganz in der Nähe mitAs=108.5
fürN=32
undN[hann]=17
,N[ham]=16
aber die Nebenkeulen des convolved Fenster ungleich sind und sie wackeln über Kaiser. Ich habe Leute gesehen, die zwei oder mehr Fenster "vermischt" haben, aber entweder als arithmetisches oder geometrisches Mittel, nie gefaltet. Trotzdem sind die Ergebnisse beeindruckend.Wenn es einen Angreifer gibt, der das Fenster kennt und versucht, das Rauschspektrum so zu fokussieren, dass Ihr Rauschabstand minimiert wird, ist möglicherweise eine Minimax-Lösung wie ein Hamming-Fenster der optimale Zähler.
Das meiste Rauschen ist in der Regel nicht so absichtlich böswillig, was eine Minimax-Lösung zumindest statistisch gesehen weniger optimal macht.
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