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Fensterfunktion

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie

Der Begriff Fensterfunktion stammt aus der digitalen Signalverarbeitung. Die Fensterfunktion legt fest, mit welcher Gewichtung die bei der Abtastung eines Signalausschnitts gewonnenen Abtastwerte in nachfolgende Berechnungen, insbesondere eine Frequenzanalyse mittels diskreter Fourier-Transformation, eingehen.

Ein andauerndes Signal wird in der Regel in Blöcken verarbeitet. Da Blocklängen in der Praxis endlich sind, kommt es zum sogenannten Leck-Effekt (Leakage Effect), wenn nicht die Blocklänge gerade ein Vielfaches der Periode des Signals ist. Das errechnete Spektrum wird zu breit ist, es ist bildlich gesprochen "verschmiert". Dieser Effekt resultiert aus den Eigenschaften der Fourier-Transformation (Multiplikation von Signalen führt zu Faltung im Frequenzraum).

Durch die Verwendung einer geeigneten Fensterfunktion lässt sich der Effekt vermindern, aber nicht ganz vermeiden. Das Signal wird hierbei meist am Fensterbeginn "eingeblendet" und am Fensterende "ausgeblendet", was zu einer künstlichen Periodisierung des Signals innerhalb der Zeitfensterlänge führt.

Die Fensterfunktionen beeinflusst neben der spektralen Verbreiterung außerdem die Frequenzselektivität und den maximal möglichen spektralen Fehler. Es gibt verschiedene Fensterfunktionen unterschiedlicher Komplexität. Die Auswahl einer passenden Fensterfunktion ist daher stets ein Kompromiss, der den speziellen Anforderungen des jeweiligen Anwendungsfalls Rechnung trägt.


Inhaltsverzeichnis

[Bearbeiten] Rechteck-Fenster

Die Rechteckfunktion ist im gesamten Fensterbereich 1 und außerhalb 0.

Rechteck-Fensterfunktion
Rechteck-Fensterfunktion

[Bearbeiten] Auswirkung

Für eine cos-Funktion würde man im Spektrum der Fouriertransformation erwarten, dass bei der Frequenz f0 bzw. f0 die Amplitude aufgetragen ist. Durch die Eigenschaft des Fensters wird aber das transformierte Spektrum mit der sinc-Funktion

\mathrm{sinc}(x) = \mathrm{si}(x) := \begin{cases} \frac{\sin (x)}{x} & \mbox{falls } x \ne 0 \\ 1 & \mbox{falls } x = 0 \end{cases}

gefaltet. Dies entspricht einer Tiefpassfilterung (vgl. Leck-Effekt). Nur für eine Fensterbreite

T = k \frac{1}{f_0}

erhält man das erwartete Spektrum.

[Bearbeiten] Hamming-Fenster

Funktion: w(n) = 0{,}54 + 0{,}46 \cdot \cos\left(\frac{2\pi n}{M}\right), \; n=-\frac{M}{2}, \ldots, \frac{M}{2}

dabei ist M die Fensterbreite und n der aktuelle Wert des Eingangssignals. Diese Fensterfunktion ist benannt nach Richard Hamming.

Hamming-Fensterfunktion
Hamming-Fensterfunktion

[Bearbeiten] von-Hann-Fenster

Funktion: w(n)=\frac{1}{2}\left[1+\cos\left(\frac{2\pi n}{M}\right)\right], \; n=-\frac{M}{2}, \ldots, \frac{M}{2}

dabei ist M die Fensterbreite und n der aktuelle Wert des Eingangssignals.

Die Bezeichnung Hann-Fenster stammt aus der Publikation "Particular Pairs of Windows." von R. B. Blackman und John W. Tukey (veröffentlicht in "The Measurement of Power Spectra, From the Point of View of Communications Engineering", New York: Dover, 1959, pp. 98-99), welche dieses nach Julius von Hann benannt haben. Aus diesem Artikel stammt auch die weit verbreitete falsche Bezeichnung "Hanning-Fenster". Dort wird die Benutzung des Hann-Fensters in Verb-Form als "hanning" bezeichnet, was in dieser Form heutzutage nicht mehr formuliert wird.

Hanning-Fensterfunktion
Hanning-Fensterfunktion

[Bearbeiten] Blackman-Fenster (3-Term)

w(n)=0,42 - 0,5 \cdot \cos \frac{2 n \pi}{M} + 0,08 \cdot \cos \frac{4 n \pi}{M}, \; n=0, \ldots, M

dabei ist M die Fensterbreite und n der aktuelle Wert des Eingangssignals.

Blackman (3-Term)-Fensterfunktion
Blackman (3-Term)-Fensterfunktion

[Bearbeiten] Bartlett-Fenster

Funktion: w(n)=1-\left|\frac{2n-M}{M}\right|, \; n=0, \ldots, M

dabei ist M die Fensterbreite und n der aktuelle Wert des Eingangssignals.

Bartlett-Fensterfunktion
Bartlett-Fensterfunktion

[Bearbeiten] Welch-Fenster

Funktion: w(n)=1-\left[\frac{2n-M}{M}\right]^2, \; n=0, \ldots, M

dabei ist M die Fensterbreite und n der aktuelle Wert des Eingangssignals.

Welch-Fensterfunktion
Welch-Fensterfunktion

[Bearbeiten] Kaiser-Fenster

Funktion: w(n)=\frac{I_0\left(\pi \alpha\left[1-\left(\frac{2n}{M}\right)^2\right]^\frac{1}{2}\right)}{I_0\left(\pi \alpha\right)},   \; n=-\frac{M}{2}, \ldots, \frac{M}{2}

Dabei ist I0 die modifizierte Besselfunktion nullter Ordnung, M die Fensterbreite und n der aktuelle Wert des Eingangssignals und α ein reeller Faktor, mit dem die minimale Sperrdämpfung festgelegt wird.

Kaiser-Fensterfunktion für α= 0.5, 1, 2, 4, 8, 16
Kaiser-Fensterfunktion für α= 0.5, 1, 2, 4, 8, 16


[Bearbeiten] Vergleich der Fensterfunktionen

Fensterfunktionen überlagert
Fensterfunktionen überlagert

[Bearbeiten] Vergleich der Auswirkungen im Frequenzbereich

Fensterbezeichnung rel. Amplitude des Nebenmaximums Breite des Hauptmaximums max. Abtastfehler
Rechteck - 13 dB 4 π / (M+1) 3,92 dB
Dreieck (Bartlett) - 25 dB 8 π / M 1,82 dB
von Hann - 31 dB 8 π / M 1,42 dB
Hamming - 41 dB 8 π / M 1,78 dB
Kaiser-Bessel (α=2) - 46 dB 1,46 dB
Kaiser-Bessel (α=3,5) - 82 dB 0,89 dB
Blackman - 57 dB 12 π / M 1,10 dB

Verbreiterung des Hauptmaximums führt zu schnellerem Abfall der Nebenmaxima. Exemplarisch an Rechteck- und Hamming-Fenster gezeigt.

Spektrum Rechteckfenster (schwarz) und Hammingfenster (rot)
Spektrum Rechteckfenster (schwarz) und Hammingfenster (rot)


[Bearbeiten] Literatur

  • Frederic J. Harris, On the use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform, Proceedings of the IEEE, Vol.66, No.1, January 1978, pp 51-83.
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