Fast Fourier Transform (FFT) הוא אלגוריתם בשימוש נרחב בעיבוד אותות דיגיטליים.עיצוב נכון של מערכות FFT הוא חיוני למניעת בעיות כגון מתקפלות וספקטרום, אשר יכול לעוות את תוצאות הניתוח. מאמר זה דן אסטרטגיות מעשיות כדי למנוע בעיות אלה ביישום FFT.

הבנה של Aliasing ו- Spectral Folding

עליאסינג מתרחשת כאשר אותות אנתרופולוגיה גבוהה אינם ניתנים להפרדה בתדרים נמוכים יותר לאחר הדגימה. ספקטרום ספציפי הוא תופעה קשורה שבו הספקטרום חופף עקב שיעורי דגימה לא מספיק, מה שגורם עיוות בייצוג התחום התדר.

המונחים: rate

בחירת שיעור הדגימה המתאים היא קריטית.על פי המשפט Nyquist, תדירות הדגימה צריכה להיות לפחות פעמיים המרכיב התדירות הגבוה ביותר בסימן.זה מונע אותות גבוהים מתקפלים בתדרים נמוכים יותר.

טכניקת חלונות

החלת פונקציות החלון מקטין את הדלפה ספקטרלית ומפחיתה את ההשפעות של סוגי החלונות הנפוצים כוללים את האן, Hamming וחלונות Blackman כראוי, משפר את הדיוק של ניתוח FFT, במיוחד עבור אותות עם מעברים חדים.

טיפים אמיתיים

  • השתמש מסנן נגד-aliasing לפני דגימה כדי להסיר רכיבים גבוהים.
  • ודא כי שיעור הדגימה עולה על פי שניים תדירות האות המקסימלית.
  • החל את החלון המתאים לסימן קלט לפני חישוב FFT.
  • השתמש ב- 0- ⁇ כדי לשפר את החלטת התדירות מבלי להגדיל את קצב הדגימה.