利用計算機進行離散傅里葉變換和信號處理時，因運算時間和儲存容量的限制，只能處理有限的樣本容量。適用FFT的樣本值數列的長度，通常是2的整數次冪，多采用28( =256)~211( = 2048)左右的個數。因此，必須對時間無限的數字序列進行截斷處理。截斷就是將無限長的時間函數乘以有限寬的窗函數，相當于原時間函數與一個高為1、長度為T的矩形時間窗函數相乘，如圖3-4所示。
信號的時域截斷將導致頻域內產生一系列的效應，為此，需要考察原信號頻譜與截斷后信號頻譜之間的關系。
假定原信號
(見圖3-4a)，則其頻譜為
即在±
處的兩個沖激函數，幅值為Aπ(見圖3-4b)。
設矩形窗函數為u(t)(見圖3-4c)，其對應頻譜U(ω)(見圖3-4d)，用u(t)對x(t)進行截斷后得到函數y(t)(見圖3-4e)，則有
其頻譜為
已知矩形窗函數的頻譜為
將x(t)截斷后得到的信號y(t)的頻譜應為X(ω)與U(ω) 的卷積，即
其幅值為AT/2,如圖3-4f所示?？梢钥闯?，此時的頻譜不再是± 處的兩個沖激函數，而是已擴展到± 的領域。由于集中能量的泄露而出現了主瓣和旁瓣，即截斷會產生模糊效應。此外，還會在頻譜中引入皺波?？傊瑢r域信號截斷會導致頻域內附加一些頻率分量，從而給頻譜帶來誤差，這種誤差通常稱為泄露誤差。為了減少泄露誤差，可以采取以下途徑:①增長矩形窗函數的寬度，即增長樣本長度;②加主瓣能量集中、旁瓣小、衰減速率快的其他窗函數。
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