Signal processing FFT中加窗函数的确定

我一直在学习FFT和加窗函数的有用性。我遇到的一个问题是加窗函数对FFT中信号幅度的影响。例如，假设我的信号等于：

y = 5.0 * sin(50.0 * 2.0 * pi * x) + 1.0 * sin(80.0 * 2.0 * pi * x)

然后我想进行一次FFT并得到以下曲线图：

然后，如果我执行14度的kaiser加窗函数，我将收到以下FFT：

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我想做的是：给定一个信号，我想从中提取一个频率约为已知的波。为了做到这一点，我想应用一个窗口函数，使它更清楚我试图提取的频率是多少，但不会丢失关于我试图提取的波的振幅的信息。这可能吗？类似于从窗口功能反转振幅降低的方法。

所有窗口功能都将改变感知的振幅。记住，窗口功能正在改变信号，尽管是以一种服务于特定目的的方式

所以，为了得到有意义的振幅，你必须做一些“归一化”。大多数窗口函数都记录了规范化

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但是，在大多数情况下，我并不认为你需要它们。窗口功能主要用于帮助您检测“峰值”。一旦找到峰值，就可以使用相同“仓”（在加窗函数之前）的FFT（DFT）结果。

所有加窗函数都会改变感知的振幅。记住，窗口功能正在改变信号，尽管是以一种服务于特定目的的方式

所以，为了得到有意义的振幅，你必须做一些“归一化”。大多数窗口函数都记录了规范化

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但是，在大多数情况下，我并不认为你需要它们。窗口功能主要用于帮助您检测“峰值”。找到峰值后，您可以使用相同“仓”（在窗口功能之前）的FFT（DFT）结果。

请提供用于执行窗口的代码。也许您忘记了将窗口规格化为正确的振幅。这更多的是DSP理论，而不是编程-可能更好地询问-请提供用于执行窗口的代码。也许你忘了将窗口标准化为正确的振幅。这更多的是DSP理论而不是编程——也许最好继续问下去