Vernácula FFT análisis del espectro de todo el proceso (usando el punto de vista de la ingeniería) uno: Introducción y función de ventana

prefacio

Fuimos a nuestro tiempo vernácula hoy decimos algo sobre el proceso de análisis de espectro.
Vamos a repasar el título del artículo, el enfoque aquí no es para decir que los orígenes de la FFT y detalles internos implementadas en ordenador, después de todo, el Internet ha sido una moneda de diez centavos una docena
de hoy, dejamos a un lado la propia aplicación FFT, con el fin de proyectar el uso real de este gas de suelo ángulo de enfoque en el trabajo antes de la siguiente FFT, precauciones y puntos FFT FFT después de su uso, para que todos puedan leerlo para construir un analizador de espectro, puede ser más adecuado para los estudiantes que no son matemáticas

Hay zapatos para niños que decir que el equipo haga un análisis de espectro FFT no se convierten, encuentro una función FFT no es acabar con, hay otras operaciones que muestran?
Sí, pero no está bien. En efecto, existe una FFT, pero sólo si se sabe que los datos a continuación, se extrae a través de la FFT, entonces, básicamente, que el espectro es incorrecta.
Porque, no se puede olvidar los pormenores, así como una variedad de funciones de la ventana, tomar la mitad del espectro, los datos modulo coeficiente de restitución, dividido por diferentes coeficientes Si, después de todo, lo que queremos es el valor exacto de los datos, los datos son sin duda un paso menos que ver terminado en el acto!
Jaja, el pit pit aquí, si se trata de un libro o en línea, (a la prensa antes) no he encontrado un descanso todo el proceso de deformación, aparte hablan de entender correctamente, le dará una referencia.

Voy a ser el primero, comenzamos!

empezar

Tomamos un vistazo a esta imagen, hablamos en torno a este:

Parte I: función de ventana

El primer punto: ¿por qué deberíamos aumentar la función de ventana?
En pocas palabras: por la elección de la función ventana de la derecha, reducir la fuga espectral, en la medida de lo posible para obtener los datos correctos.
Imágenes, Turi y por lo tanto existe:

FFT transformar datos de dominio solamente para una longitud de tiempo limitado se transforma, por lo que la señal de dominio temporal truncada.
un corte Tal será herido: incluso señal periódica, si el corte no es un múltiplo de la longitud del período de tiempo, a continuación, se tomará la señal después de la fuga espectral está presente, una sola onda de frecuencia han sido analizados a cabo en un montón de frecuencia, las gotas de precisión grande.
Sobre todo para permitir señal de dominio de tiempo de ventana aparece periódicamente para satisfacer mejor los requerimientos del procesamiento FFT, para reducir las fugas.

Como puede verse, la adición de la hora de inicio y hora de finalización después de que la amplitud de la señal de ventana son 0, es decir la longitud de la señal de tiempo es una señal periódica, pero sólo un ciclo. análisis FFT de las señales no aumentan en comparación con la ventana anterior del espectro, la fuga se ha mejorado significativamente, pero no eliminado por completo.
El segundo punto: Dado que la función de ventana es tan importante, entonces, ¿cómo podemos aumentar ella? En el programa:

//i的范围为[0,N-1],包括0和N—1
//i为当前点位置，N为fft点数
double FFTWinFunc::Hanning_Win(int i ,int N)   //汉宁窗
{
     return (0.5-0.5*cos((2 * MATH_PI*i )/(N - 1)));
}

double FFTWinFunc::Hamming_Win(int i ,int N)   //海明窗
{
    return (0.54-0.46*cos((2 * MATH_PI*i )/(N - 1)));
}

double FFTWinFunc::Blackman_Win(int i ,int N)  //布莱克曼窗
{
    double cos_factor=(2 * MATH_PI*i )/(N - 1);
    return ( 0.50-0.50*cos(cos_factor)+0.08*cos(2*cos_factor) );
}

double FFTWinFunc::Flattop_Win(int i ,int N)   //平顶窗
{
 double cos_factor=(2 * MATH_PI*i )/(N - 1);
 return ( 1-1.93*cos(cos_factor)+1.29*cos(2*cos_factor)-0.388*cos(3*cos_factor)+0.0322*cos(4*cos_factor) )/4.634;
}

Si el programa de explicar, es la siguiente: la cantidad de datos que se recogen los puntos, tiene que generar una función de ventana de tantos puntos de datos se multiplican por correspondencia,
no entienden un vistazo a las fotos, también puede ir a la final ver el programa principal!

El tercer punto: diferentes funciones de ventana tienen un uso diferente del tiempo:

　
el ancho del lóbulo principal, mayor será el ancho de banda de ruido efectiva, la resolución de frecuencia de peor. El lóbulo principal estrecho, la resolución de frecuencia más precisa. Para el lóbulo principal de la anchura de función de ventana, si hay una frecuencia pequeño pico adyacente, más difícil para identificarlos. Sin embargo, si los requisitos especiales de la magnitud exacta (tales como la selección de una ventana de la parte superior plana, su error de amplitud es sólo el 0,1%), el error de frecuencia será más grande,
denominada pescado y no puede tener tanto ah.

　
　 1. Si la señal periódica todavía se corta una señal, no existe ninguna fuga, sin ventanas, que corresponde a la ventana rectangular;
　　2. Si la señal es una señal aleatoria o una señal conocida, o una pluralidad de componentes de frecuencia, la frecuencia de punto de prueba en cuestión en lugar de la energía, se recomienda seleccionar una ventana Hanning;
　　3. a fines de calibración, se requiere precisión de la amplitud, ventana superior plana es una opción buena;
　　4. Si tanto la frecuencia y la precisión precisión necesaria amplitud, seleccionar la ventana de Kaiser;
　　5 Si el detectaron dos frecuencias cercanas, diferente amplitud de la señal, recomienda ventana Blackman;
　　6. prueba de martilleo, la ventana de señal de fuerza de empuje, se puede añadir la ventana en el índice de respuesta.

Función de ventana aquí hemos terminado, la parte impresa de la imagen seleccionada de https://www.vfe.ac.cn/NewsDetail-2239.aspx, en esta declaración.
A continuación podemos hablar de datos FFT y tomar un medio, módulo ~
atención de bienvenida de todos, el punto como oh, eres mi apoyo y acelerar la actualización se escribe un mejor poder de artículo!