Re: [問題] 快速傅立葉轉換(FFT)的點數與解析度
※ 引述《mmmbop (wanderlust)》之銘言:
: 推 mmmbop:sample少 時間解析度就高/頻率解析低 sample多則反之 07/29 04:19
: → mmmbop:你第2點當然和n-fft有關係 想想4fft比之32fft時頻解析差異 07/29 04:21
: → mmmbop:找一張依時間改變的頻率灰階圖就知道這種關係 07/29 04:22
: 推 mmmbop:有這種疑惑應該是對"時間解析度"少了理解 07/29 04:26
: 再回一些好惹
: 你的第一個問題
: n-fft點數可不可以無限往上,然後越看越細
: 答案是,n當然可以想多少就多少,但是trade-off的是時間解析度
: 大家常常對這種交換不太瞭解
如果我教出來的學生這樣講的話,
我一定會....
在我開始寫之前, 先問問:
你有修過 Signal and System 嗎? 有修過 DSP 嗎?
第一個觀念是: FFT 其實是 DFT 的特殊情形 + 快速計算法
第二個觀念是: DFT 是 DTFT 在 frequency domain 上面 sampling.
當你 在 time domain 已經 sample 結束之後
你對於原信號的 information content 已經固定了.
http://en.wikipedia.org/wiki/Discrete-time_Fourier_transform
我建議你去把 DSP 課本好好讀一下..
你下面講的, 那是 time-frequency resolution limits,
那和 FFT 點數完全無關.
: 利用CoolEdit(就是adobe audition),以1秒音檔的visualization來觀察
: https://dl.dropboxusercontent.com/u/65912325/16.png

: 這張圖是頻率用16bands來看,橫軸是時間,縱軸是頻率,從0到8kHz
: https://dl.dropboxusercontent.com/u/65912325/128.png

: 這張128bands
: https://dl.dropboxusercontent.com/u/65912325/2048.png

: 這張2048bands
: https://dl.dropboxusercontent.com/u/65912325/8192.png

: 8192bands
: 你發現到什麼惹嗎?
: 16bands圖以時軸來看,變化最細緻
: 8192bands,這1秒的內容,報告學長,可以說幾乎完全沒有改變
: 但是當然啦,8192在頻率的解析度最好啦
: 你的第二個問題,就是第一個問題
: 只是換個方法說
: 如果定義你的frame,是取fft的sample數
: frame就是決定時間解析度的重要參數
: overlap如果在frame所佔比例小,可以忽略影響
: frame越小,時間解析度越好
: 越大,頻率解析度越好
--
趙客縵胡纓,吾鉤霜雪明。銀鞍照白馬,颯沓如流星。
十步殺一人,千里不留行。是了拂衣去,深藏身與名。
閑過信陵飲,脫劍膝前橫。將炙啖朱亥,持觴勸侯贏。
三杯吐然諾,五嶽倒為輕。眼花耳熱後,意氣素霓生。
就趙揮金錘,邯鄲先震驚。千秋二壯士,烜赫大梁城。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 96.41.13.29
推
08/06 19:39, , 1F
08/06 19:39, 1F
→
08/06 19:39, , 2F
08/06 19:39, 2F
推
08/06 19:42, , 3F
08/06 19:42, 3F
推
08/07 10:33, , 4F
08/07 10:33, 4F
→
08/07 10:36, , 5F
08/07 10:36, 5F
討論串 (同標題文章)
本文引述了以下文章的的內容:
完整討論串 (本文為第 3 之 3 篇):