% ch3example14prg1.m
fs=200;                           % 采樣率
Delta_f = 1;                      % 頻率分辨率
T = 1/fs;                         % 時間分辨率
L=1/ Delta_f;                     % 時域截取長度
N= floor(fs/Delta_f)+1;           % 計算截斷信號的采樣點數
t=0:T:L;                          % 截取時間段和采樣時間點
freq=0: Delta_f :fs;              % 分析的頻率范圍和頻率分辨率
f_t =(sin(2*pi*50*t)+0.7*sin(2*pi*75*t))'; 
% 在截取范圍內的分析的信號時域波形
f_t_rectwin= rectwin(N).*f_t./sqrt(sum(abs(rectwin(N).^2))./N); 
% 矩形窗（功率歸一化）
f_t_hamming= hamming(N) .*f_t./sqrt(sum(abs(hamming(N).^2))./N);
% 海明窗（功率歸一化）
f_t_hann = hann(N) .*f_t./sqrt(sum(abs(hann(N).^2))./N);        
% 漢寧窗（功率歸一化）

F_w_rectwin =T.* fft(f_t_rectwin, N);
% 進行N點FFT，并乘以采樣時間間隔T得到頻譜
F_w_hamming =T.* fft(f_t_hamming, N);      % 加海明窗的頻譜
F_w_hann =T.* fft(f_t_hann, N);            % 加漢寧窗的頻譜figure(1);
subplot(2,2,1);plot(t,f_t);title('Original Signal');
subplot(2,2,2);plot(t, f_t_rectwin);title('Rectwin Windowing');
subplot(2,2,3);plot(t, f_t_hamming);title('hamming Windowing');
subplot(2,2,4);plot(t, f_t_hann);title('hanning Windowing');

figure(2);
subplot(3,1,1);plot(freq, 10*log10(abs(F_w_rectwin)));
title('Rectwin Windowing Spectrum');ylabel('幅度 dB');
axis([0,200,-50,0]);grid on;
subplot(3,1,2);plot(freq, 10*log10(abs(F_w_hamming)));
title('hamming Windowing Spectrum');ylabel('幅度 dB');
axis([0,200,-50,0]);grid on;
subplot(3,1,3);plot(freq, 10*log10(abs(F_w_hann)));
title('hanning Windowing Spectrum');ylabel('幅度 dB');
axis([0,200,-50,0]);grid on;
p_original_signal=var(f_t)   % 計算原始信號的平均功率
p_hannwindowed=sum((abs(F_w_hann/T)).^2)/(N^2) % 計算加窗后的信號功率