빠른 Fourier Transform (FFT)는 신호의 빈도 내용을 분석하는 데 널리 사용되는 알고리즘입니다. 그러나, 결과를 찡그림 할 수있는 별칭 및 스펙트럼 누설과 같은 문제로 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 방법을 이해하는 것은 정확한 신호 분석에 필수적입니다.

Aliasing에 대한 이해

신호가 빈도 내용을 정확하게 캡처하기 위해 너무 낮은 비율로 샘플링 될 때 별명으로 발생합니다. 이것은 FFT 출력에서 낮은 주파수로 표시 할 고주파 구성 요소를 일으키는 원인이되며 데이터의 잘못 해석에 이어집니다.

별칭을 방지하기 위해 Nyquist Rate로 알려진 적어도 두 번 가장 높은 주파수 구성 요소의 비율에 신호를 샘플하는 것이 중요합니다. 샘플링 전에 안티 별칭 필터를 사용하여 고주파 소음을 줄일 수 있습니다.

Spectral 누설

신호의 빈도가 FFT 궤 빈도로 정렬하지 않는 때, 에너지가 다수 궤의 맞은편에 퍼질 때 발생합니다. 이것은 진실한 괴기한 내용의 위험을 손상할 수 있습니다.

한창 또는 햄 밍 윈도우와 같은 창 기능을 적용, FFT를 수행하기 전에 신호는 스펙트럼 누설을 줄일 수 있습니다. 이 창 테이퍼 가장자리의 신호, 분산 불연성 최소화.

Practical Solutions의 특징

  • 노예 샘플링 비율노예 표준을 충족하기 위해.
  • 사용 창기능을 사용하여 누설을 최소화합니다.
  • Apply filtering 원치 않는 고주파 부품을 제거하기 위해.
  • 영패딩 주파수 해상도를 향상시킬 수 있습니다.