빠른 Fourier Transform (FFT)는 엔지니어링, 오디오 처리 및 통신과 같은 다양한 분야에서 신호를 분석하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 그러나 사용자는 종종 분석의 정확성과 신뢰성에 영향을 줄 수있는 오류를 발생합니다. 이 문서는 FFT 기반 신호 분석의 일반적인 오류와 문제 해결 팁을 제공합니다.

FFT 분석의 일반적인 오류

몇몇 문제점은 FFT 분석 도중, 괴상한 누설, 별칭 및 창이는 문제를 포함하여 일어납니다. 이 과실을 식별하는 것은 정확한 결과를 얻기를 위해 근본적입니다.

분광 누설

신호의 빈도가 FFT 궤 주파수와 일치하지 않는 때, 인접한 궤로 퍼지는 에너지를 일으키는 원인이 되는 괴기한 누설은 일어납니다. 이것은 신호의 진실한 빈도 내용을 찡그림할 수 있습니다.

spectral 누설을 줄이기 위해, FFT를 실행하기 전에 Hann, Hamming, 또는 Blackman과 같은 창 기능을 적용합니다. 이 창 테이퍼는 가장자리에 신호를, 최소화 누설 효과.

앨리슨

샘플링 속도가 너무 낮을 때 알로이징은 신호의 가장 높은 주파수 구성 요소를 캡처하기 위해 다른 신호를 유도하는 것이 바람직합니다.

샘플링 속도가 적어도 두 번 신호의 가장 높은 주파수 구성 요소, Nyquist theorem 뒤에. 샘플링 전에 안티 별 필터를 사용하여이 문제를 방지 할 수 있습니다.

창링 및 해결

부적절한 창을 선택하거나 충분한 데이터 길이가 주파수 해상도와 진폭 정확도에 영향을 줄 수 있습니다. 더 긴 데이터 세그먼트는 해상도를 향상하지만 더 많은 처리 전력을 필요로 할 수 있습니다.

다른 창 유형과 데이터 길이를 실험하여 특정 신호 특성에 따라 분석 최적화합니다.

  • 적당한 창 기능을 적용하십시오
  • 적절한 샘플링 비율 사용
  • 더 나은 해상도의 데이터 길이 증가
  • 분석하기 전에 필터 신호