การจัดการเสียงอย่างมีประสิทธิภาพช่วยปรับปรุงความถูกต้องของการวิเคราะห์สัญญาณ บทความนี้พูดถึงวิธีการจัดการเสียงในโปรแกรม FFT

การกรองเทคโนโลยี

ตัวกรองตัวกรองนี้ เป็นวิธีหลักในการลดเสียงรบกวนก่อนหรือหลังการใช้ FFT การกรองทั่วไปนั้นรวมถึงการผ่านผ่านต่ํา, การผ่านสูง, วงดนตรี, และการหยุดการใช้วงดนตรี ตัวกรองนี้จะช่วยแยกองค์ประกอบความถี่ที่ต้องการ และลดเสียงที่ไม่ต้องการ

การทําให้ตัวกรองดิจิทัลสมบูรณ์ สามารถทําได้โดยการใช้อัลกอริทึมของซอฟต์แวร์ หรือส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ การออกแบบที่เหมาะสมของตัวกรอง ขึ้นอยู่กับลักษณะเสียงรบกวน และช่วงความถี่ของสัญญาณ

การหน้าต่างและการพับเก็บ

การปรับใช้ฟังก์ชันของหน้าต่างกับสัญญาณเวลา- kpknowns จะช่วยลดการรั่วไหลของสเปกตรัม ซึ่งจะสามารถขยายการขยายวัตถุรบกวนในผลลัพธ์ของ FFT ได้

การใช้ส่วนทับกันระหว่างการหน้าต่างปรับปรุงความละเอียด และลดผลกระทบเสียงรบกวน โดยเฉพาะในขั้นตอนการประมวลผลแบบเรียลไทม์

สัญญาณการเยื้อง

การวัดสัญญาณเกี่ยวข้องกับการวัดหลายครั้ง และการวัดผลลัพธ์ FFT วิธีการนี้จะลดเสียงสุ่มลง ทําให้สัดส่วนสัญญาณต่อจมูกเพิ่มขึ้น

มันมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อสัญญาณมีเสถียรภาพในช่วงเวลา และเสียงที่สุ่ม และไม่เกี่ยวข้อง

ยกเลิกการได้รับสัญญาณรบกวนที่ปรับแล้ว

อัลกอริทึมที่ปรับตัวได้แบบไม่ตายตัว ปรับให้เข้ากับเงื่อนไขการรบกวนได้ เทคนิกเช่น จัตุรัสกลางน้อยที่สุด (LMS) และสี่เหลี่ยมแบบน้อยที่สุด (RLS) สามารถผนวกเข้ากับกระบวนการประมวลผล FFT เพื่อระงับเสียงในเรียลไทม์

วิธี เหล่า นี้ ต้อง ใช้ สัญญาณ เสียง ที่ มี การ อ้างอิง ถึง และ สามารถ ปรับ ปรุง สัญญาณ ให้ ชัดเจน ยิ่ง ขึ้น ใน สภาพ แวด ล้อม ที่ ซับ ซ้อน.