如何平均复杂的响应（和理由）？
我正在开发通过比较输入和输出信号的FFT计算系统响应的软件。输入和输出信号被划分为多个窗口，并且对于每个窗口，将信号进行中值相减并乘以Hann函数。那么，该窗口的仪器响应就是已处理数据的FFT比率。 我相信以上是标准程序，尽管我可能对此描述不佳。我的问题来自如何组合来自多个窗口的响应。 据我所知，正确的方法是在所有窗口中平均复数值。振幅和相位响应就是每个频率上平均复数的振幅和相位： av_response = sum_windows(response) / n av_amplitude = sqrt(real(av_response)**2 + imag(av_response)**2) av_phase = atan2(imag(av_response), real(av_response)) 频点上的隐式环路。 但我一直在问这个改变计算幅度和在每个窗口期第一，然后平均在所有窗口的振幅和相位： amplitude = sqrt(real(response)**2 + imag(response)**2) av_amplitude = sum_windows(amplitude) / n phase = atan2(imag(response), real(response)) av_phase = sum_windows(phase) / n 我认为这是不正确的，因为平均角度“是错误的”-例如，0度和360度的平均值为180度，但是与我合作的人回答说“好，我们只会显示振幅”。 所以我的问题是： 我是否认为第二种方法对振幅也普遍不正确？ 如果是这样，是否有任何可能相关的例外情况？这些例外情况可以解释为什么我与之共事的人更喜欢第二种方法？例如，随着噪声变小，这两种方法看起来会一致，那么这可能是低噪声的公认近似值吗？ 如果第二种方法不正确，那么可以使用任何令人信服的权威参考来证明这一点吗？ 如果第二种方法不正确，是否有任何好的，易于理解的示例针对振幅进行显示（如相位为0和360度的平均值）？ 另外，如果我做错了，对我来说，如何更好地自我教育的好书呢？ 我试图证明-1 1 1 -1 1 …