汉宁窗傅里叶变换的Matlab代码-基于Matlab的音频滤波技术

简介：
本项目提供了一套利用Matlab实现汉宁窗傅里叶变换的完整代码，旨在展示如何运用该方法进行音频信号处理和滤波技术的应用。 为了全面了解设备性能，在频域分析信号是必要的。这正是频谱分析仪的作用所在。然而值得注意的是，随着数字技术的迅速发展，示波器与频谱分析仪之间的区别变得越来越模糊了。一些示波器现在可以执行矢量信号分析，并且很多频谱分析仪器也具备多种时域测量功能。 但是，针对时域测量而言，示波器是最佳选择；而进行频率相关测试，则更推荐使用频谱分析仪。在频率领域中，复数信号（即包含多个不同频率的信号）会被分解为各自的频率分量，并且每个单独的频率下的电平值都会被展示出来。 频域测量具有若干显著优势：首先，在频谱分析仪上可以发现示波器无法显示的信息；其次由于频谱分析仪能够调整带宽，因此使用它进行测试时，噪声的影响会大幅减少。再者对于许多设备而言，它们的运行特性本质上是频率相关的，所以必须在频率领域内完成其性能评估以避免受到其他相邻信号干扰。 通过观察频域视角下的信号图样，可以轻易地测量出诸如信号频率、功率水平、谐波含量以及调制质量等参数。一旦完成了这些基本量值的测定工作后，仅凭一台频谱分析仪就能计算出总谐波失真度（THD）、占用带宽（OBW）、信号稳定性、输出功率、互调干扰以及其他一系列重要的测量结果。 进行此类频率领域的测试通常会使用快速傅立叶变换(FFT)技术来进行。