为什么要加汉明窗？什么叫加窗？
在信号处理中，可以说加窗处理是一个必经的过程，因为我们的计算机只能处理有限长度的信号，因此原始信号X(t)要以T（采样时间）截断，即有限化，成为XT(t)后再进一步处理，这个过程序就是加窗处理，但什么时候用什么窗呢？这时我们就要对所需用到的函数窗做一定的了解。在平时，我们用得最多的是矩形窗，这个也很容易理解，好像我们屋子里的窗口一样，透过窗口我们可以看到外面的世界，但在如果我们理窗口远一些的话，我们的看到的范围将减少，越远就越小。实际的信号处理过程中，我们用的矩形窗，但矩形窗在边缘处将信号突然截断，窗外时域信息全部消失，导致在频域增加了频率分量的现象，即频谱泄漏。避免泄漏的最佳方法是满足整周期采样条件，但实际中是不可能做到的。对于非整周期采样的情况，必须考虑如何减少加窗时造成的泄漏误差，主要的措施是使用合理的加窗函数，使信号截断的锐角钝化，从而使频谱的扩散减到最少。
首先介绍一下为什么要用函数窗：函数窗的主要用于对截断处的不连续变化进行平滑，减少泄漏。此外，加窗处理还有很多其它的原因，如减少噪声干扰、限定
测试
的持续时间、从频率接近的信号中分离出幅值不同的信号……
常见的几种窗的基本指标：
一个窗是否合适：窗谱主瓣宽度就尽可能的窄，且能量集中在主瓣内，以获得较陡的过渡带；窗谱旁瓣与主瓣相比应尽可能的小，旁瓣能量衰减要快，以利于增加阻带衰耗。
汉明窗就是信号窗口的一种，在matlab中执行命令，画出plot(hamming(100))的图如下：
它主要部分的形状像sin（x）在0到pi区间的形状，而其余部分都是0.这样的函数乘上其他任何一个函数f，f只有一部分有非零值。
为什么汉明窗这样取呢？因为之后我们会对汉明窗中的数据进行FFT，它假设一个窗内的信号是代表一个周期的信号。（也就是说窗的左端和右端应该大致能连在一起）而通常一小段音频数据没有明显的周期性，加上汉明窗后，数据形状就有点周期的感觉了。
因为加上汉明窗，只有中间的数据体现出来了，两边的数据信息丢失了，所以等会移窗的时候，只会移1/3或1/2窗，这样被前一帧或二帧丢失的数据又重新得到了体现。
简单的说汉明窗就是个函数，它的形状像窗，所以类似的函数都叫做窗函数。希望你能明白。
2.加Hanmming窗的作用
现在在看G.723.1,对语音编码刚入门,
发现在对信号进行LPC分析前,对信号乘以一个Hamming 窗,
乘法是:信号直接乘以一个HammingWindowTable中的值,这个加窗有什么作用?
如果是限制带宽的话, 在时域应对信号应做卷积的, 不明白,请赐教
因为要处理的是无限长序列中的一段，所以必须对这段序列加窗采集出来。
典型的窗口大小是25ms，帧移是10ms。汉明窗函数为
W(n,α ) = (1 -α ) – α cos(2*PI*n/(N-1))，0≦n≦N-1
一般情况下，α取0.46 。
谁能解释一下这个函数吗?我实在是不理解,谢谢.
由于直接对信号（加矩形窗）截断会产生频率泄露，为了改善频率泄露的情况，加非矩形窗，一般都是加汉明窗，因为汉明窗的幅频特性是旁瓣衰减较大，主瓣峰值与第一个旁瓣峰值衰减可达40db。
举例：
a=wavread(‘jiasiqi.wav’); %将音频信号jiasiqi.wav读入
subplot(2,1,1), %分配画布，一幅图上共两个图，这是第一个
plot(a);title(‘original signal’); %画出原始信号，即前面这个音频信号的原始波形
grid %添加网格线
N=256; %设置短时傅里叶变换的长度，同时也是汉明窗的长度
h=hamming(N); %设置汉明窗
for m=1:N %用汉明窗截取信号，长度为N，主要是为了减少截断引起的栅栏效应等
b(m)=a(m)*h(m)
end
y=20*log(abs(fft(b))) %做傅里叶变换，取其模值，即幅频特性，然后用分贝（dB）表示
subplot(2,1,2) %分配画布，第二副图
plot(y);title(‘短时谱’); %画出短时谱
grid %添加网格线