[問題] 非週期隨機訊號如何做離散傅立葉轉換?

看板Electronics作者 (Yellow Dog)時間8年前 (2015/12/24 00:05), 8年前編輯推噓5(5推 0噓 30→)
留言35則, 8人參與, 最新討論串1/1
各位大神好 小弟非電資背景所以上來請教一下 假如我有一組訊號 每隔一段時間會發出一個脈衝波過來 發送的頻率和脈衝的振幅每次都會有一點差異 現在我想對這個脈衝波做取樣分析 例如10個點好了 我看課本上FFT似乎只能用在週期訊號上 如果想得知這個脈衝訊號的頻率分布 我該如何做轉換呢? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.229.3 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Electronics/M.1450886705.A.EA0.html ※ 編輯: yujawe (140.112.229.3), 12/24/2015 00:06:11
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12/24 00:09, , 1F
所以你是要整個訊號的頻譜嗎? 整個丟進去不就好了
12/24 00:09, 1F
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12/24 00:10, , 2F
如果原始是類比訊號 記得注意取樣頻率
12/24 00:10, 2F
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12/24 00:16, , 3F
基本上 你丟進FFT的東西必定是有限長的 所以一定是"週期"
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12/24 00:16, , 4F
的
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我現在想要知道每個脈衝波他獨自的頻譜 因為我要做脈衝波頻率變化的比較 ※ 編輯: yujawe (140.112.229.3), 12/24/2015 00:21:55
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12/24 00:43, , 5F
STFT?
12/24 00:43, 5F
推
12/24 07:44, , 6F
你想知道的是單一脈衝的頻譜還是多個脈衝的頻譜
12/24 07:44, 6F
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12/24 07:46, , 7F
偵測peak再前後延伸一段時間再做fft
12/24 07:46, 7F
推
12/24 08:48, , 8F
想知道單段就用單段 想知道整體頻率變化就用小波轉換
12/24 08:48, 8F
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12/24 08:48, , 9F
小波轉換相當於知道每個時間點的頻譜 我覺得比較適合你的應
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12/24 08:49, , 10F
用
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12/24 19:45, , 11F
你在算FFT時，就假設週期性了...
12/24 19:45, 11F
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12/24 19:49, , 12F
課本說的沒有錯
12/24 19:49, 12F
推
12/25 03:24, , 13F
任何信號我們都不可能觀察無限長時間
12/25 03:24, 13F
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12/25 03:25, , 14F
一定是觀察有限時間
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12/25 03:25, , 15F
有限時間T的信號取出來做DFT，跟假設他有T週期結果相同
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12/25 03:26, , 16F
對你的應用，因為你每一筆脈衝都是獨立的
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12/25 03:26, , 17F
自然你把每一個脈衝拿來做FT即可
12/25 03:26, 17F
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12/25 03:26, , 18F
但是取樣頻率，取樣時間，這個你還要再思考一下。
12/25 03:26, 18F
推
12/26 18:03, , 19F
其實假設週期性做就對了，FFT的運算一定假設時域有週期性
12/26 18:03, 19F
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12/26 18:05, , 20F
具體效果就是做完FFT是以discrete方式呈現
12/26 18:05, 20F
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12/26 18:06, , 21F
猜猜看你想像中的傅立葉轉換應該長怎樣
12/26 18:06, 21F
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12/26 18:06, , 22F
再在FFT運算中選擇適當的時域取樣頻率跟取樣點數就好
12/26 18:06, 22F
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12/26 18:07, , 23F
選擇一組足夠可以描述你的結果的解頻譜析程度就好
12/26 18:07, 23F
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12/26 18:09, , 24F
取樣定理說 "時域discrete" => "頻域是週期性"
12/26 18:09, 24F
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12/26 18:10, , 25F
傅立葉series則是相反 "時域週期性" => "頻域discrete"
12/26 18:10, 25F
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12/26 18:11, , 26F
基本上 FFT 運算同時符合上述兩者
12/26 18:11, 26F
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12/26 18:12, , 27F
另外可以把 "時域週期性" 想成 "僅用有限個點數表達"
12/26 18:12, 27F
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12/26 18:12, , 28F
所有模擬跟跟量測當然都只能使用"有限個點"
12/26 18:12, 28F
推
12/26 18:15, , 29F
如果想要非常非常接近真實頻譜的結果，那必須要紀錄非常多點
12/26 18:15, 29F
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12/26 18:16, , 30F
固定取樣率的話，點數取越多FFT頻譜中每個點代表的頻寬越小
12/26 18:16, 30F
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12/26 18:17, , 31F
點非常多的時候，你才會得到一個看起來好像是"連續"的頻譜
12/26 18:17, 31F
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12/26 18:23, , 32F
但沒有必要這樣做，選擇適當的FFT頻譜解析程度就足夠了
12/26 18:23, 32F
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12/26 18:36, , 33F
然後在不同時間各自紀錄一些點，各自做完FFT再來比較吧？
12/26 18:36, 33F
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12/28 21:45, , 34F
小弟對這塊領域也蠻有興趣的 不知道有沒有人可以提點參
12/28 21:45, 34F
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12/28 21:46, , 35F
考書籍的哪一個章節可以闡述簡單一點?
12/28 21:46, 35F
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