设某模拟信号由三个频率为 f1=2kHz、f2=2.2kHz、f3=3kHz 的余弦组成，设采样频率为10KHz。若f1、f3 的幅度为1，f2 的幅度比它们少50dB，为了区分这三个波峰选用何种窗函数较为合适？为什么？若选取用KAISER 窗，长度应为多少？

由于 f2 的幅度比 f1 和 f3 少 50dB，因此在频域上，f2 的谱峰会被 f1 和 f3 的谱峰所掩盖。为了区分这三个波峰，我们需要使用具有更高抑制旁瓣的窗函数。

在常用的窗函数中，Kaiser 窗可以提供可调节的抑制旁瓣，因此是一种比较合适的选择。为了选择合适的 Kaiser 窗长度，我们可以先使用一个较大的长度，然后观察频谱图中的旁瓣抑制情况，并逐渐调整窗长度，直到达到满意的效果。

具体来说，我们可以使用 MATLAB 中的 `kaiserord` 函数来计算 Kaiser 窗的最小长度和 β 值。根据题目所给的条件，我们可以将 f1 和 f3 的幅度设置为 1，f2 的幅度设置为 0.01。则有：

f1 = 2e3;
f2 = 2.2e3;
f3 = 3e3;
A = [1 0.01 1];  % 三个频率分量的幅度
F = [f1 f2 f3]/10e3;  % 三个频率分量的归一化频率
dev = [0.01 10^(-50/20) 0.01];  % 三个频率分量的最大衰减
[N, beta] = kaiserord(F, dev);

计算得到的最小长度 N 约为 91，对应的 β 值约为 8.87。因此，对于本题的信号，使用长度为 91 的 Kaiser 窗可以得到较好的频谱分辨率和抑制旁瓣的效果。