Spectrum Analysis는 신호의 주파수 내용을 검사하기 위해 사용되는 디지털 신호 처리 (DSP)의 기본 프로세스입니다. 그것은 통신, 오디오 처리 및 엔지니어링 진단에 널리 적용됩니다. 이 문서는 DSP 기술을 사용하여 스펙트럼 분석 수행을위한 실용적인 방법을 논의합니다.

빠른 포니어 트랜스폼 (FFT)

FFT는 DSP에 있는 스펙트럼 분석을 위한 일반적인 방법입니다. 그것은 그것의 빈도 성분을 계시하는 신호의 Discrete Fourier Transform (DFT)를 능률적으로 따릅니다. FFT는 O (N^2)에서 O (N 기록 N)에 computational complexity를, 그것에게 순간 신청을 위해 적당한 만들기.

FFT 기반 스펙트럼 분석 수행하려면 신호는 스펙트럼 누설을 최소화하기 위해 샘플 및 창을 . 일반적인 창 기능은 Hann, Hamming 및 Blackman을 포함합니다. 결과 스펙트럼은 주파수 구성 요소의 진폭 및 위상 정보를 제공합니다.

Welch의 방법

Welch의 방법은 창 기능을 적용하고, 기간을 평균화하는 세그먼트로 신호를 분할하여 spectral 견적을 개선합니다. 이것은 다양한 차이를 줄이고 소음을 분석하는 데 유용합니다.

세그먼트 길이, 오버랩 비율 및 창 유형과 같은 매개 변수는 스펙트럼의 해상도와 차이에 영향을줍니다. Welch의 방법은 많은 DSP 소프트웨어 도구 및 라이브러리에서 구현됩니다.

Spectrogram 분석

분광기는 시간 동안 신호의 스펙트럼 함량이 어떻게 변화하는지 시각화합니다. 그것은 연속적 인 중복 창을 통해 FFT를 컴퓨팅하여 생성되며 시간과 주파수의 기능으로 규모 스펙트럼을 넓히는 것입니다.

이 기술은 연설이나 음악과 같은 비 변전 신호를 분석하는 데 유용합니다. 창 크기와 오버랩을 조정하면 spectrogram의 시간과 주파수 해상도에 영향을줍니다.

연구 및 개발

스펙트럼 분석 수행시 적절한 샘플링 속도, 창 기능 및 세그먼트 길이를 선택할 수 있습니다. Proper 필터링 및 소음 감소 기술은 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 실시간 응용 프로그램은 최적화 된 알고리즘과 하드웨어 가속을 필요로 할 수 있습니다.