LTspice 上手教程 —— 使用 FFT 窗函数(Windowing)

前言

上一回介绍了 LTspice 中 FFT 工具的基本运行方法，其中，对于 FFT 窗函数（Windowing）采用了默认设置 —— 即，不使用窗函数，因为举例的目标信号在仿真时间周期内正好有整数个周期。

然而，使用合适的 FFT 窗函数很重要，它能改善 FFT 结果的频谱泄漏（Spectral Leakage）情况。今天就介绍这方面内容。

完成 LTspice 的安装，我选用经典版本 Version 17.2.4 。

基于上一回的电路，我们构造一个新的正弦波信号源 V2，参数设置为 DC Offset = 0V ; Amplitude = 1V ; Feq = 1050Hz；并添加 Label 为 “ Ref2 ” —— 由此可知 V2 在 10ms 仿真时间内，信号周期数不是整数倍。

运行电路的瞬态分析，参数设置为 stop time = 10ms，查看 V1、V2 的波形如下：

其中，绿色波形为 V1 (Ref1) ，紫色波形为 V2 (Ref2) 。

对着瞬态波形右击并选择 View -> FFT，在对话框中窗函数默认采用 “none” 设置：

于是可以看到 V1 (Ref1) 、V2 (Ref2) 的 FFT 结果：

可见，V2 信号的主瓣很宽，发生了频谱泄露情况。

第二次 FFT 在对话框中设置窗函数为 “Hann” ，同时查看 Hann 的时域波形，可以看到 Hann 的首尾都是 0 ：

然后查看 V1 (Ref1) 、V2 (Ref2) 的 FFT 结果：

可见，Hann 改善了频谱泄露情况，让 FFT 频谱的峰值更加明显，这种效果还体现在右侧的噪声上。

第三次 FFT 在对话框中设置窗函数为 “Hamming” ，同时查看 Hamming 的时域波形，可以看到 Hamming 的首尾接近 0 ：

然后查看 V1 (Ref1) 、V2 (Ref2) 的 FFT 结果：

可见，Hamming 也改善了频谱泄露情况，让 FFT 频谱的峰值更加明显，而且对于较远处的旁瓣抑制效果较弱，所以对于右侧的噪声影响比 Hann 要小。

今天在 LTSPICE 中尝试了 FFT 窗函数的效果，对于不满足整数倍周期的信号分析，窗函数能改善频谱泄漏现象，其中 Hann 和 Hamming 是两种常见窗函数，可优先选用。

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