주파수 데이터의 시간도 신호가 신호 처리에 공통된 작업입니다. 그것은 시간 기반 표현으로 주파수 도메인 정보를 다시 변환하는 것을 포함합니다. 여러 실용적인 방법은 정확한 재구성을 달성하기 위해 사용되며, 신호 및 응용 프로그램의 다른 유형에 적합합니다.

Inverse 포니어 트랜스폼

역방향 네이어 변환은 신호 재구성에 가장 기본적인 방법입니다. 그것은 모든 주파수를 통합하여 시간대에 주파수 도메인 데이터를 변환합니다. 분리형 형태로, 역방향 빠른 네이어 트랜스폼 (IFFT)은 계산 효율 때문에 널리 사용됩니다.

IFFT를 수행하려면 주파수 데이터는 균일하게 샘플링하고 특정 형식으로 저장해야합니다. 결과는 원래를 가로 질러 밀고 주파수 데이터를 추측하는 데 시간이 걸리는 신호가 완료되고 정확합니다.

Zero 패딩 및 교환

Zero 패딩은 역방향 변환을 적용하기 전에 주파수 데이터에 0을 추가합니다. 이것은 시간도주 해상도를 증가시키고 자궁 경관을 감소시킵니다. Interpolation 기술은 재건축의 품질을 개선하기 위해 누락 된 주파수 구성 요소를 추정하기 위해 사용될 수 있습니다.

창 및 필터링

주파수 데이터에 창 기능을 적용하면 재구성 된 신호를 찡그림 할 수있는 스펙트럼 누설을 최소화합니다. 필터링 기술은 소음과 원치 않는 주파수 구성 요소를 제거하여 더 깨끗한 시간 신호로 결과를 얻습니다.

연구 및 개발

  • 주파수 데이터를 샘플화합니다.
  • artifacts를 줄이기 위해 적절한 창 기능을 사용합니다.
  • 해결책을 개량하기 위하여 제로 패딩을 적용하십시오.
  • 알려진 속성에 대한 재구성 된 신호를 검증합니다.