Hızlı Fourier Dönüşüm (FFT) sinyallerin frekansını analiz etmek için yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır. Ancak, aliasing ve ⁇ sızıntı gibi konulardan etkilenebilir ve sonuçları nasıl ele alınabilecektir.Bu sorunların doğru sinyal analizi için nasıl gerekli olduğunu anlamak.
Aliasing Anlamak
Aliasing, bir sinyalin frekans içeriğini doğru bir şekilde yakalamak için çok düşük olduğu bir oranda meydana geldiğinde meydana gelir.Bu, FFT çıktısındaki yüksek frekanslılar olarak ortaya çıkmasına neden olur, verilerin yanlış anlaşılmasına yol açar.
Birliasing önlemek için, en az iki kat daha yüksek frekans bileşeninin, Nyquist oranı olarak bilinen bir orantılı filtre kullanarak, örneklemeden önce anti-aliasing filtreleri kullanarak yüksek frekanslı gürültüyü de azaltabilir.
Adres: The Addressing Spectral Leakage
Spektral sızıntı, sinyalin frekansı FFT bin frekansıyla uyumlu olmadığından, enerjiyi birden fazla bine yayılmaya neden oluyor. Bu gerçek ⁇ içeriği gizleyebilir.
Pencere fonksiyonlarını uygulamak, Hann veya Hamming pencereleri gibi, FFT'yi yapmadan önce sinyale uymak. Bu pencereler kenarlarda sinyale, kenarlarda miniziyetlere dokunur.
Pratik Çözümler
- [FONT:0)Increase örnekleme oranı[Dönetici:0) Nyquist kriterleri karşılamak için).
- [FONT:0) Pencere fonksiyonlarını kullanın[Dönetici:0) En aza indirmek için.
- [FONT:0) Uygulamalı filtreleme[[Dönetmelik:0) istenmeyen yüksek frekanslı bileşenleri kaldırmak için.
- [FONT=0)Zero- ⁇ frekans çözünürlüğünü artırabilir.