Ang fast Fourier Transform (FFT) ay isang malawakang ginagamit na paraan para sa pagsusuri ng mga signal sa iba't ibang larangan tulad ng inhinyeriya, pagproseso ng audio, at komunikasyon. Gayunpaman, ang mga gumagamit ay kadalasang humaharap sa mga pagkakamali na maaaring makaapekto sa katumpakan at pagkamaaasahan ng analisis. Ang artikulong ito ay tumatalakay sa mga karaniwang pagkakamali sa FFT-based signal analysis at nagbibigay ng problema sa pag-ebolb ng tip.

Karaniwang mga Pagkakamali sa Pagsusuri ng FFT

May ilang isyung maaaring bumangon sa panahon ng FFT analysis, kabilang ang spectral na tagas, alyasing, at mga problema sa pagdidiskaril.[kailangan ng sanggunian] Mahalaga ang pagkilala sa mga pagkakamaling ito para makakuha ng tumpak na resulta.

Paa ng mga Mata

Ang spectral na pag-screase ay nangyayari kapag ang frequency ng signal ay hindi tumutugma sa mga frequency ng FFT bin, na nagiging sanhi ng pagkalat ng enerhiya sa mga katabing bin. Ito ay maaaring pumilipit sa tunay na frequency nilalaman ng signal.

Upang mabawasan ang spectral na tulo, maglagay ng mga gawain sa bintana gaya ng Hann, Hamming, o Blackman bago magsagawa ng FFT. Pinagaan ng mga bintanang ito ang signal sa mga gilid, binabawasan ang mga epekto ng tumutulong mga butas.

Pagsasanib

Nangyayari ang pag - aalsa kapag ang bilang ng mga sampol ay napakababa upang makuha ang pinakamataas na frequency na mga sangkap ng signal, na nagpapangyaring ang iba't ibang hudyat ay hindi makita.

Ang suspensiyong rate ay hindi bababa sa dalawang beses na pinakamataas na frequency na sangkap ng signal, kasunod ng Nyquist theorem. sa paggamit ng mga anti-aaliring filter bago ang mga sampol ay maaari ring makahadlang sa isyung ito.

Pagmamamasid at Muling Pag - aalis

Ang pagpili ng hindi angkop na window o hindi sapat na data feedure ay maaaring makaapekto sa frequency resolution at ampluctutubility na katumpakan. Ang mas mahabang mga data parts ay nagpapabuti ng resolusyon ngunit maaaring mangailangan ng higit na lakas sa pagpoproseso.

Mag - eksperimento sa iba't ibang uri ng window at data weads upang maging kapaki - pakinabang ang pagsusuri batay sa espesipikong mga katangian ng signal.

  • Pahiran ng angkop na mga gamit sa bintana
  • Gumamit ng angkop na mga halimbawa
  • Dagdagan ang haba ng datos para sa mas mabuting resolusyon
  • Patakisan ang mga signal bago suriin