Die Fenstertechnik ist eine Methode, die in der Signalverarbeitung verwendet wird, um endliche Segmente eines Signals auf einmal zu analysieren, und nicht das gesamte Signal auf einmal. Dabei wird das Signal mit einer Fensterfunktion multipliziert, die typischerweise das Signal an seinen Rändern löscht, um spektrale Lecks und Artefakte in der nachfolgenden Analyse, wie z. B. Fourier-Transformation oder Filterung, zu reduzieren.
Im Zusammenhang mit FIR-Filtern (Finite Impulse Response) umfasst die Fenstertechnik den Entwurf des Filters durch Multiplikation seiner idealen Impulsantwort mit einer Fensterfunktion. Dieser Prozess trägt dazu bei, den Frequenzgang des Filters zu formen und seine Nebenkeulen zu minimieren, wodurch die Leistung des Filters in bestimmten Anwendungen wie Signalverarbeitung und digitaler Kommunikation verbessert wird.
Bei der schnellen Fourier-Transformation (FFT) bezieht sich die Fenstertechnik auf die Anwendung einer Fensterfunktion auf Zeitbereichsdaten vor der Durchführung der FFT. Dieser Vorverarbeitungsschritt reduziert spektrale Verluste und verbessert die Frequenzauflösung bei der Analyse des resultierenden Spektrums. Zu den in FFT häufig verwendeten Fensterfunktionen gehören unter anderem Hamming-, Hanning- und Blackman-Harris-Fenster.
Unter Fenstern in der Signalverarbeitung versteht man im Allgemeinen den Prozess der Anwendung einer Fensterfunktion auf ein Signal- oder Datensegment. Die Fensterfunktion modifiziert die Amplitude des Signals an seinen Rändern und glättet so abrupte Änderungen, die in späteren Verarbeitungsphasen zu Artefakten führen könnten. Diese Technik ist für die Durchführung einer genauen Frequenzanalyse und die Minimierung von Verzerrungen in Signalverarbeitungsanwendungen unerlässlich.
Bei der Sprachverarbeitung umfasst die Fenstertechnik die Segmentierung von Sprachsignalen in kleinere, überlappende Rahmen mithilfe von Fensterfunktionen wie Hamming- oder Hanning-Windows. Diese Frames werden analysiert, um Merkmale wie spektrale Eigenschaften zu extrahieren oder Techniken wie Spracherkennung oder -synthese anzuwenden. Das Fenster trägt dazu bei, dass jedes Sprachsegment effizient verarbeitet wird und gleichzeitig die zeitlichen und spektralen Eigenschaften erhalten bleiben, die für eine genaue Analyse und Synthese unerlässlich sind.