基于零阶贝塞尔函数加权的三角窗切趾函数

傅里叶变换是干涉图分析处理的常用方法,由于截断效应,对样本数据直接进行傅里叶变换时会发生频谱泄漏,常采用加切趾函数的方法减小泄漏。首先分析多种常见切趾函数的性能,研究切趾函数主瓣宽度与旁瓣衰减对频谱泄漏的影响;在此基础上,提出一种基于零阶贝塞尔函数加权的三角窗切趾函数,对三角窗函数加权,使其旁瓣衰减加快。实验结果表明:采用提出的改进的三角窗切趾函数能有效抑制频谱泄漏;相比于三角窗,改进的三角窗切趾函数平均峰-峰值信噪比提升了4.9%,方均根值信噪比提升了3.5%,优于常见窗中最优的布莱克曼窗。改进的三角窗切趾函数的主瓣宽度为0.043π,与汉宁窗接近,具有较高的频率分辨率。