home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / dsp / 3051 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-21  |  3.5 KB
  1. Path: sparky!uunet!spool.mu.edu!agate!ames!news.larc.nasa.gov!headless.larc.nasa.gov!jack
  2. From: jack@larc.nasa.gov (Jack Dunn)
  3. Newsgroups: comp.dsp
  4. Subject: Re: Windows for High Res Spectral Analysis
  5. Date: 21 Jan 1993 12:37:50 GMT
  6. Organization: ASEB/SySD LaRC NASA
  7. Lines: 82
  8. Distribution: world
  9. Message-ID: <1jm5euINN5up@rave.larc.nasa.gov>
  10. Reply-To: jack@larc.nasa.gov
  11. NNTP-Posting-Host: headless.larc.nasa.gov
  12.  
  13. In article 14930@nstn.ns.ca, tcreasy@fox.nstn.ns.ca (Tim Creasy) writes:
  14. >
  15. >SUMMARY:
  16. >
  17. >I am looking for feedback from the net about applying windows to 
  18. >discrete-time samples for high resolution spectral analysis.  
  19. >I need to resolve a spectrum accurately at more than 90dB 
  20. >below the level of the fundamental signal.
  21. >
  22. >
  23. >THE PROBLEM:
  24. >
  25. >I am testing a 16 bit A-D converter for SNR and Harmonic Distortion.
  26. >This involves appling a spectrally pure sine wave of known frequency 
  27. >to the input, and capturing the digital samples at the output into 
  28. >memory on a single board computer.  Then I perform an FFT, enabling 
  29. >me to analyze the output in the frequency domain.
  30. >
  31. >I soon encountered the problem of spectral leakage.  If there is
  32. >a discontinuity in amplitude between the first and last time sample,
  33. >the fundamental tone does not fall neatly in an FFT bin, but spreads out 
  34. >over a large number of bins, totally obscuring any harmonics at the
  35. >-90dB level and below.
  36. >
  37. >One way of overcoming this is to phase lock the sinusoidal source to 
  38. >the sampling clock (not possible with my set up), or equivalently,
  39. >truncate the time data so that there remains an integer number of sine 
  40. >waves in the sample interval.  But this is not satisfactory because 
  41. >now the number of time samples is not a power of two, so the Fourier 
  42. >Transform is slow.
  43. >
  44. >The more common way is to multiply the time data by a window before
  45. >performing the FFT.  This effectively makes the input waveform
  46. >(and possibly its derivatives) continuous at its endpoints.  But 
  47. >I know windowing must also have a side effect of distorting the
  48. >output spectrum, especially at the low levels I am talking about.
  49. >Apparently the familiar Hanning and Hamming windows are not good 
  50. >enough for this application.  To date, I have achieved best results 
  51. >with a four-term Blackmann-Harris window.  This is where I need help!
  52. >
  53. >
  54. >QUESTIONS
  55. >
  56. >1. How much distortion can I expect the Blackmann-Harris window to 
  57. >   put into my resulting spectrum?  Will the levels of the harmonics
  58. >   be affected?  Can I trust it at the -90 to -100dB level?
  59. >
  60. >2. Are there better windows to use?  (I have never seen anyone mention
  61. >   5 or 6-term windows, but I can't see why they wouldn't exist AND
  62. >   be better than the 3 or 4 term variety.  More computing power is 
  63. >   not a big issue here.)
  64. >   
  65. >3. Has anyone heard of a Rosenfeld window?  What are its coefficients?
  66. >   (I noticed that Analogic Inc. uses this window in their ADC tests.)
  67. >
  68. >
  69. >THANKS...
  70. >
  71. >....in advance for answers to any of the above, or for any tips or
  72. >tidbits from your experiences with this type of problem.
  73. >
  74. >Please reply either to the net or to me, tcreasy@appliedmicro.ns.ca
  75. >
  76. >----
  77. >
  78. >Tim Creasy
  79. >Hardware Designer
  80. >Applied Microelectronics Institute
  81. >Halifax, NS, Canada
  82.  
  83.  
  84. Who should read the book Digital Signal Processing by
  85. Oppenheim and Shafer.. In my version
  86. there is a chapter on Power Spectrum Estimation, chapter 11.
  87. This chapter describes how to do what you want.
  88. Basicly you should apply the window to the estimate of the 
  89. correlation estimate, then the power spectrum
  90. is calulated from the correlation.
  91.  
  92. Jack Dunn
  93.  
  94.  
  95.