我目前正在使用一些声学传播模型。我在其中 2 个模型中注意到的一个特征是，在报告时域结果之前，模型的输出通常乘以频域中的 Hann 窗口。

我一直在努力理解这背后的想法，因为我只熟悉在时域中应用的窗口函数。

提供一些背景......这些模型由（据我了解）操作：

1. 模拟理论矩形光谱（所有频率的相位值相等）。
2. 然后，模型计算声音在环境中传播时的每个频率的损失。
3. 通常会返回频域和时域图，以便以直观的方式查看结果（每频率的 dB 损失）。

我假设要将其转换回时域（以显示光谱色散的影响），汉恩窗以某种方式使该信号可见，否则平坦的相位值将导致无意义的时域信号。

• 任何人都可以简要描述将平面（矩形）光谱与相同大小的 Hann 窗口相乘的 DSP 理论吗？

下面我展示了一些相关的matlab代码。这段代码（据我所知）对信号（phs）进行频移，将频域乘以汉恩窗（hanwin），然后转换回时域fft。结果tlpressd用于在结果图中绘制每时间的 dB 传播损耗。循环项只是贯穿环境的所有输出范围。

hanwin=hanning(nf+1);
hanwin=fftshift(hanwin(1:nf)/sum(hanwin(1:nf)));
phs=2*pi*cfreq*time;
if optout == 1
  for irng=1:nrout,
    pressd(irng,:)=fftshift(fft(pressd(irng,:).*hanwin')).*exp(-j*phs);
    timeout(irng,:)=time+rngout(1,irng)/(c0/1000.);
  end
% pressd = complex pressure field, row = range; col = time
tlpressd=-20*log10(max(abs(pressd),1.e-20));

笔记

仅供参考，上面的代码来自Kevin Smith 的 “Monterey-Miami Parabolic Equation”传播模型。它将生成的模型的绿色函数解决方案转换为几种视觉表示之一（时间与频率，或频率与深度等）

提供更多上下文（可能还有更多混乱）。如果我用我选择的任何时域信号替换变量hanwin，则代码块的末尾提供了该信号与模型计算的传播效应的卷积（即它模拟了传播对所提供信号的影响）。很明显，我正在将 Hann 窗口与我的模型输出进行卷积......但我不知道这背后的信号理论是什么。