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《振動噪音科普專欄》無洩漏(Leakage)信號,施予窗函數(Window)處理,其頻譜會有甚麼特徵?

  


這個單元要來探討的主題是:無「洩漏(Leakage)信號,施予「窗函數(Window)處理,其「頻譜(spectrum)會有甚麼特徵?

 

在前一個單元:#454,【有洩漏(Leakage)信號,施予窗函數(Window)處理,如何改善取得較佳的頻譜?】,已經有介紹過,有「洩漏(Leakage)信號,進行FFT分析信號處理,會取得不正確的「頻譜(spectrum)。又,「洩漏(Leakage)一定發生,必須進行窗函數處理(windowing),所以,就探討了有關「有洩漏(With Leakage)信號,在施予4種「窗函數(Window)處理的差異性比較。

 

這個單元,就來看無「洩漏(Leakage)信號,如果,施予「窗函數(Window)處理,其「頻譜(spectrum)會有甚麼特徵?

 

首先,參閱圖片右上方圖示,分別呈現:

 

1.      無洩漏(No Leakage)信號,F0 =10.0 HzA =1:在「時間波形(time waveform),量測時間T = 1/R = 1 sec,擷取到1,有10個完整的sine波週期,其振幅值(amplitude)1。得到的「頻譜(spectrum),在F=10 Hz,有一峰值(peak),其振幅值(amplitude)1。在F=10 Hz兩側以及其他的頻率點,均為零。此「頻譜」完全正確的對應「時間波形」的特徵。

2.      有洩漏(With Leakage)信號,F0 =10.5 HzA =1:在「時間波形(time waveform),量測時間T = 1/R = 1 sec,擷取到1,只有9.5個的sine波週期,其振幅值(amplitude)1。雖然,起始點與結束點的值,都為零,但是,最後末端的信號,沒有擷取到完整的sine波週期。得到的「頻譜(spectrum),在F=10 HzF=11 Hz,分別有峰值(peak),其振幅值(amplitude)不是1,而是0.6520630.621899,兩側以及鄰近的頻率點,不為零。此「頻譜」並沒有正確的解析出單一頻率sine波「時間波形」的「頻譜」特徵。而且,這種「頻譜」特徵,會讓人誤判、以為是振動模態(vibration mode)的響應特性。這種情形,就是所謂的「洩漏(Leakage)的現象。

 

再觀察「有洩漏(With Leakage)信號的「時間波形(time waveform)以及「頻譜(spectrum),有施予Hanning漢寧窗函數」處理的特徵,說明如下:

 

1.      時間波形(time waveform):圖片中,黑色的曲線是原始的「時間波形」,紅色的曲線是施予Hanning漢寧窗函數」處理的「時間波形」,起始和結束的信號有降低,均趨近於零,而中間的信號有略微提高。

2.      頻譜(spectrum):當以Hanning漢寧窗函數」處理的「時間波形」,進行FFT分析,所得到的「頻譜」,可以大致看到,有明顯的改善「頻譜」的「洩漏(Leakage)現象。也就是,更接近單一頻率sine波的「頻譜」特徵。

 

再觀察圖片,左邊中間圖示,顯示了「有洩漏(With Leakage)信號,F0 =10.5 HzA =1,在施予4種「窗函數(Window)處理的差異性比較:

 

1.      從「頻譜」的振幅(Amplitude)解析的角度來看:最好的是Flat top,其「頻譜」特徵,最顯著的效應是,其sine波訊號的振幅值,非常接近於1,大約是0.9967,僅有0.3%的差異。其次是,Hamming,約0.8797。再來是,Hanning,約0.8476。最差的是Box,約0.6520,而且,「頻譜」有嚴重的「洩漏(Leakage)現象。

2.      從「頻譜」的頻率(frequency)解析的效果來看:Box,是無法正確判斷,信號是一個sine波,不必討論。其他,頻帶最寬的是,Flat top。其次是,Hanning。再來是,Hamming。原則上,頻帶寬度(bandwidth, BW),是越小越好。

 

由上一個單元:#454,探討的是「有洩漏(With Leakage)信號,加入「窗函數(Window)處理,有明顯改善「頻譜」的振幅(Amplitude)解析以及頻率(frequency)解析。

 

這個單元,要來探討的是,如果,「無洩漏(No Leakage)信號,本來是不需要加入「窗函數(Window)處理,「頻譜」就是正確的。但是,實務上,都要加入「窗函數(Window)處理,那麼「頻譜」會有甚麼影響呢?

 

再來回顧一下,如何進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform)。參閱圖片左上方,FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),重點說明如下:

 

1.      Input輸入:就是一個信號的「時間波形(time waveform)

2.      System系統:在此FFT,就是系統。就是要進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform)

3.      Output輸出:當然就是「時間波形」信號的「頻譜(spectrum)

4.      Control控制:進行FFT的控制變數,有三大項,包括:(1) FFT 參數(parameters)(2) 窗函數形式(Window Type)(3) 平均處理(Averaging)

 

針對第一個重要選項,是FFT 參數(parameters),主要有兩個變數需要設定,定義如下:

 

1.      Fmax = 200 Hz:最高有效頻率(maximum effective frequency),單位:Hz

2.      LOR = 200 :頻率解析條數(lines of resolution, LOR),單位:條(lines)

 

在此設定,R = Fmax / LOR = 1 Hz:頻譜的頻率解析度(Resolution)。本單元將以此設定,來探討信號的「洩漏(leakage),如何施予「窗函數(Window)處理,以改善取得較佳的「頻譜(spectrum)

 

同時,第二個重要選項,是窗函數形式(Window Type)。典型的窗函數,如:(1)Box”=方形/均勻/矩形窗函數」,(2)Hanning”=漢寧窗函數」,(3)Hamming”=漢明窗函數」,(4)Flat top”=平頂窗函數」。本單元,將探討以上4種「窗函數(Window)處理,其差異性比較。

 

第三個重要選項,是平均處理(Averaging),定義如下:

 

1.      線性平均(Linear averaging)

2.      平均次數(Number of Averaged)Navg = 1。因為是一次性的信號,所以,取一次平均,就是沒有平均處理(Averaging)

3.      平均重疊率(Overlap % for averaging)Overlap = 0 %。因為,沒有平均處理(Averaging),所以,為0 %

 

接著,回顧一下「洩漏(Leakage)的現象、原因、以及處理對策:

 

1.      Know what? 現象:由於取樣的「時間波形」,不是完整的週期。信號頻率F0,不是FFT的頻譜解析頻率R = 1 Hz。「頻譜」的峰值,不正確,而且,F0鄰近頻率,有振幅值。無法取得正確的頻率(frequency)振幅值(amplitude),進而影響實務上判斷信號的頻率振幅值

2.      Know why? 原因F0 / R 不是整數(integer)。其中,R = 頻率解析度(Resolution)R = Fmax / LOR = 200/200 = 1 Hz

3.      Know how? 對策:實務上,一個信號,任何頻率都有,不可能F0/R=整數,所以,「洩漏(Leakage)一定發生,必須進行窗函數處理(windowing)

 

參閱圖片,右邊下方圖示,顯示了「無洩漏(No Leakage)信號,F0 =10 HzA =1,在施予4種「窗函數(Window)處理的差異性比較:

 

1.      從「頻譜」的振幅(Amplitude)解析的角度來看:BoxA =1,完全正確。Flat top以及Hanning,都是A =0.998,也相當準確。HammingA =1.0782,就有+7%的差異。

2.      從「頻譜」的頻率(frequency)解析的效果來看:因為「無洩漏」,Box是完美的「頻譜」,只有1頻譜值,除了F =10 HzA =1之外,其他頻率都是零。Hanning以及Hamming,其頻帶寬度(bandwidth, BW),也就非零值的頻譜,比Box多,有3頻譜值。而Flat top有更大的BW頻帶寬度,有7頻譜值,也就是BW變大了。

 

上一個單元:#454,探討的是「有洩漏(With Leakage)信號,加入「窗函數(Window)處理,有明顯改善「頻譜」的振幅(Amplitude)解析以及頻率(frequency)解析。所以,實務上,都要加入「窗函數(Window)處理。

 

實務上,可能也存在著「無洩漏(No Leakage)信號,加入「窗函數(Window)處理,Hanning或是Flat top,其「頻譜」的振幅(Amplitude)解析也是相當準確的。不過,缺點就是會增大了BW頻帶寬度。不過,由「頻譜」的特徵,仍然可以辨識出是單一頻率的sine波。

 

綜合一下這個單元的討論,無「洩漏(Leakage)信號,施予「窗函數(Window)處理,其「頻譜(spectrum)會有甚麼特徵?重點說明如下:

 

1.      複習討論了:FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),包括:Input輸入、System系統、Output輸出、Control控制。以瞭解如何取得「頻譜(spectrum)

2.      針對Control variables控制變數,尤其重要,設定的參數,包括:(1) FFT 參數(parameters)Fmax = 200 Hz,以及LOR = 200 (2) 窗函數形式(Window Type):選擇4種「窗函數(without window)的比較,包括:Box方形/均勻/矩形窗函數」、Hanning漢寧窗函數」、Hamming漢明窗函數」、Flat top平頂窗函數」。(3) 平均處理(Averaging) 定義:線性平均(Linear averaging)Navg = 1Overlap = 0 %

3.      回顧探討了「有洩漏(With Leakage)信號的現象、原因、對策。也觀察了不同窗函數處理(windowing)處理,對「頻譜」的振幅(Amplitude)頻率(frequency)解析,能有權衡的、有效的處理方式。

4.      探討了「無洩漏(No Leakage)信號,加入不同「窗函數(Window)處理之影響。其中,Hanning或是Flat top,其「頻譜」的振幅(Amplitude)解析也是相當準確的。不過,缺點就是會增大了BW頻帶寬度。不過,由「頻譜」的特徵,仍然可以辨識出是單一頻率的sine波。

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2025.12.23

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