SoftOscillo2 Standard Edition機能説明書

窓関数 　「N個のデータをFFTする」ということはfig.3-1のように「N個のデータを繋ぎ合わせて周期化した信号のフーリエ級数」と同じと考えられます。したがって、隣り合うNポイント同士のつなぎ目の部分では波形の正と負が不均等になり、直流成分が発生します。また、その部分で高周波成分も発生します。 fig.3-1 　fig.3-2はそれにハニング窓（窓関数の一種）を掛け合わせたものです。つなぎ目の不連続点が消えるため、直流成分がなくなり、高周波成分も減少します。 fig.3-2 　このように窓関数には、波形の前後が減衰してしまうというデメリットがありますが、それを補うに余りあるメリット（直流／高周波成分を抑える）があります。 　SoftOscillo2で用意する窓関数は6種類あります。(fig.3-3) fig.3-3 　以下に各窓関数の特長を示します。 ○ハニング窓：　フロアノイズが比較的小さくなる。 ○ハミング窓：　スペクトルが比較的鋭角になる。 ○ブラックマン窓：　フロアノイズが小さくなる。 ○ブラックマン−ハリス窓：　フロアノイズがとても小さくなる（デフォルト）。 ○バートレット窓：　スペクトルが比較的鋭角になる。 ○矩形窓：　スペクトルがとても鋭角になる。 　シグナルインティグリティ（THD+N, SNなど）を測定する際は、フロアノイズの小さいブラックマン−ハリス窓が良いでしょう。

Back