시계열을 다듬을 때 창 기능을 선택할 때 고려해야 할 사항은 무엇입니까?


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Hanning, Hamming, Blackman 등과 같은 창 기능을 사용하여 시계열을 부드럽게하려면 한 창을 다른 창보다 선호 할 때 고려해야 할 사항은 무엇입니까?

답변:


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윈도우 기능을 설명하는 두 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.

  1. 메인 로브의 폭 (즉, 주파수 빈이 최대 응답 전력의 절반 임)
  2. 사이드 로브의 감쇠 (즉, 메인 로브에서 사이드 로브가 얼마나 떨어져 있는지). 이 창에서 스펙트럼 누출에 대해 알려줍니다.

그렇게 자주 고려되지 않는 또 다른 요소는 사이드 로브의 감쇠 속도, 즉 사이드 로브가 얼마나 빨리 죽는가입니다.

직사각형, 블랙맨, 블랙맨-해리스 및 해밍의 네 가지 잘 알려진 창 기능을 간단히 비교해 보겠습니다. 아래 곡선은 64 포인트 윈도우의 2048 포인트 FFT입니다.

여기에 이미지 설명을 입력하십시오

직사각형 함수의 메인 로브는 매우 좁지 만 사이드 로브는 ~ 13dB로 상당히 높습니다. 다른 필터는 주 로브가 상당히 뚱뚱하지만 사이드 로브 억제에서 훨씬 우수합니다. 결국, 그것은 모두 절충입니다. 둘 다 가질 수는 없습니다. 하나를 선택해야합니다.

따라서 윈도우 기능의 선택은 특정 요구에 크게 의존합니다. 예를 들어 주파수가 상당히 비슷하지만 강도가 비슷한 두 신호를 분리 / 식별하려는 경우 최상의 해상도를 제공하기 위해 직사각형을 선택해야합니다.

반면, 주파수가 다른 두 개의 다른 강도 신호로 동일한 작업을 수행하려고하면 높은 사이드 로브를 통해 에너지가 누출되는 방법을 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 경우, 더 뚱뚱한 주 로브 중 하나를 신경 쓰지 않고 약간의 해상도 손실을 거래하여 더 강력하게 힘을 추정 할 수 있습니다.

지진 및 지구 물리학에서는 주 로브에 집중된 에너지를 최대화 하기 위해 Slepian 창 (또는 이산 된 구상 파 기능, 즉 정체 커널의 고유 기능) 을 사용하는 것이 일반적 입니다.


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"주파수가 상당히 가까운 두 신호 ... 직사각형을 선택해야합니다."오른쪽 주 창을 필요로하는 경우 일반적으로 창 크기를 늘리고 Hann / Gauss / Hamming / ... 창을 사용하는 것이 좋습니다. 로브. 직사각형은 측면 로브에서 매우 끔찍하며 Hann과 잘 작동하는 겹치는 창에 적합하지 않습니다. (물론 겹치는 큰 창을 계산할 여유가있는 경우에만 유용합니다.)
leftaroundabout

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@leftaroundabout 물론, 일반적으로 고정 된 창 크기에 대한 비교가 이루어집니다. 한 크기의 창을 다른 크기의 창과 비교하는 것은 매우 불공평합니다. 예, 직사각형은 대부분 엉망이지만 일부 경우에는 사용됩니다. 영업 이익의 경우 : 나는 창문에 짧은, 간단한 및 비 수학 설명이 여기스택 오버플로를 . 당신은 그것을 찾을 수 있고 그 안에있는 링크들 (해리스의 논문에 링크를했지만 마틴이 여기에서 다룬 것을 볼 수 있습니다)
Lorem Ipsum

@LoremI "64 포인트 윈도우의 2048 포인트 FFT"문장에 따라 정확히 무엇을 의미하는지 추정하십시오. .. 제발 제안?
user6363 2016 년


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시계열 평활화는 일반적으로 윈도우와 동일한 컨텍스트에서 사용되지 않으므로 질문이 약간 혼동됩니다.

시계열을 윈도 잉하면 주파수 응답이 평활화 (또는 번짐)되는 효과가있을 수 있습니다. 대부분의 DSP 서적에서 가장 많이 사용되는 창의 속성과 디자인 트레이드 오프에 대한 설명을 찾을 수 있으며 위키는 해당 주제를 다루고 있습니다 ( http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function) . 메인 로브 폭과 사이드 로브 감쇠와 같은 DSP 기능에서 아직 보지 못한 윈도우 기능을 선택하는 기준이 하나 있는데 이는 계산상의 편의성입니다. 예를 들어, 일부 응용 프로그램에서는 해밍 창을 FFT하면 0이 아닌 탭이 3 개만 있기 때문에 해밍 창이 선호됩니다!

윈도우 함수는 저역 통과 특성을 갖기 때문에 윈도우 함수로 필터링하여 시계열을 부드럽게 할 수 있습니다. 그러나 그것은 아마도 당신이 요구하는 것이 아닐 것입니다.


@leftaroundabout : ""정확하게 주파수가 비슷한 두 신호 ... 직사각형을 선택해야합니다. "오른쪽 창 크기를 늘린 다음 Hann / Gauss / Hamming / ... 창을 사용하는 것이 좋습니다. 직사각형은 측면 로브에서 매우 끔찍하고 Hann과 잘 작동하는 겹치는 창에 적합하지 않습니다. (물론 큰 겹치는 창을 계산할 수있는 경우에만 유용합니다.) ". Hann에서 다른 윈도우보다 겹침이 더 나은 이유를 설명 할 수 있습니까?
niaren

그 진술은 배타적이지 않았습니다. 한 경험을 가진 Hann은 테스트 한 창 중에서 가장 잘 작동했지만 다른 창이 더 나은 작업을 수행하는 다른 경우가있을 수 있습니다. 코사인 기반 윈도우는 일반적으로 $ \ cos ^ 2 + \ sin ^ 2 = 1 $ ; 따라서 트랜지언트는 오버랩이 발생하는 위치에 관계없이 상당히 동등하게 등록됩니다.
leftaroundabout

감사. 나는 당신의 모범을 이해하지 못합니다. 어쨌든, 50 % 겹쳐진 Hann 창이 완벽한 재구성을 제공한다는 사실을 언급했다고 생각했습니다.
niaren
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