最佳窗函数选择：降低噪声频率估计误差

噪声频率的估计相对误差在不同类型的窗函数中会有不同的表现。一般来说，频率估计误差最小的窗函数是Kaiser窗。

Kaiser窗函数是一种可调节参数的窗函数，它可以通过调节参数来控制窗函数的带宽和副瓣水平。对于频率估计来说，选择较小的带宽可以提高估计的精度。因此，在相同的信噪比下，Kaiser窗通常可以提供更好的频率估计性能。

相反，一些常见的窗函数，如矩形窗和三角窗，具有较宽的主瓣和较高的副瓣水平。这意味着在相同的信噪比下，它们的频率估计误差较大。

综上所述，如果你想要最小化噪声频率估计的相对误差，可以选择Kaiser窗作为窗函数。