Fast Fourier Transform (FFT) הוא אלגוריתם בשימוש נרחב לניתוח התוכן התדירות של אותות.עם זאת, זה יכול להיות מושפע על ידי נושאים כגון ההדלפה ספקטרלית, אשר יכול לעוות את התוצאות.הבנת כיצד לטפל בבעיות אלה הוא חיוני לניתוח אותות מדויקים.

הבנה של Aliasing

עליסוס מתרחש כאשר אות הוא מדגימה בקצב נמוך מדי כדי ללכוד במדויק את התוכן התדר שלו.זה גורם רכיבים גבוה קידוד להופיע בתדרים נמוכים יותר בפלט FFT, המוביל להתאמה לא נכונה של הנתונים.

כדי למנוע זיהוי, חשוב לדגום אותות בקצב לפחות פעמיים המרכיב התדירות הגבוה ביותר, הידוע בשם קצב Nyquist. השימוש במסננים נגד הפליה לפני דגימה יכול גם להפחית רעש גבוה.

המונחים: Spectral Leakage

דליפות ספקטרלית מתרחשת כאשר תדירות האות אינה תואמת את תדרי FFT bin, מה שגורם לאנרגיה להתפשט על פני מספר רב של בינאריות.זה יכול לטשטש את התוכן הספקטרום האמיתי.

החלת פונקציות החלון, כגון Hann או Hamming חלונות, לאות לפני ביצוע FFT יכול להפחית את הדליפה ספקטרלית.חלונות אלה מקלים על האות בשוליים, מצמצם את הפסקות.

פתרונות מעשיים

  • (ב) ,0) ,התחילה בפרשת ניטראט (ה) כדי לעמוד בקריטריונים של ניקוויסט.
  • (ב) ,0) חלון ה[[1790]], הוא מספר 1 ל[[1924]]
  • (ב) ,0) , מיפוי מדרגה ראשונה (ב) כדי להסיר רכיבים לא רצויים.
  • (ב) ,0) ,Zero- ⁇ FLT 1 יכול לשפר את החלטת התדירות.