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19F推: 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
20F→: 具體效果就是做完FFT是以discrete方式呈現12/26 18:05
21F→: 猜猜看你想像中的傅立葉轉換應該長怎樣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
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
24F→: 取樣定理說 "時域discrete" => "頻域是週期性"12/26 18:09
25F→: 傅立葉series則是相反 "時域週期性" => "頻域discrete"12/26 18:10
26F→: 基本上 FFT 運算同時符合上述兩者12/26 18:11
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
28F→: 所有模擬跟跟量測當然都只能使用"有限個點"12/26 18:12
29F推: 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
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
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
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
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
20F推: 不如把 matlab 寫的內容貼出來12/24 04:07
24F推: 其實你不把寫的內容貼出來,所有人都不知道你的input訊號是12/26 17:44
25F→: 什麼,也不知道你FFT做完是不是有選好頻譜橫軸12/26 17:46
26F→: 另外,你應該是假裝你有一個 10Hz CLK 來取樣一個連續訊號12/26 17:48
27F→: 但事實上應該不是,因為你的原始訊號也是經過取樣的,否則怎12/26 17:49
28F→: 麼吃進 matlab ?12/26 17:49
29F→: 另外,取樣率10Hz,頻率2.5Hz的弦波的話,你取幾個點都一樣12/26 17:50
30F→: 因為每四個點就重複一次,你只有四個點有用而已12/26 17:51
31F→: 我只能胡亂猜你到底做了什麼事情,才出現你描述的結果12/26 17:54
32F→: 所以你把內容貼上來吧,你可能自己不知道在matlab做了什麼事12/26 17:55
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