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什么是FFT?

jf_78858299 ? 來源:ZLG致遠(yuǎn)儀器 ? 作者: 研發(fā)部 ? 2023-05-05 09:49 ? 次閱讀
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怎么理解諧波分析(FFT)?本文將通過常用例子介紹傅立葉變化,以及計算過程中遇到幅值泄漏和柵欄效應(yīng),加窗函數(shù)原則和最后修復(fù)幅值、頻率的基本原理,并給出其在高端測量儀器中的應(yīng)用。

隨著技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)越來越多樣化,不再以單一的形式存在,例如一段錄音可被分解成若干種信息,而快速傅立葉變化(簡稱FFT)常常被應(yīng)用在數(shù)據(jù)的分解上,接下來我們講講FFT的原理。

什么是FFT?

快速傅立葉變化簡稱FFT,其實FFT就是DFT(離散傅立葉變化)的一種快速算法,通過時間抽取或頻率抽取算法來加快變化過程,具體的算法就不在這里拓展,我們只要了解離散傅立葉變化即可。舉個簡單的例子,假如手機里正在播放一首音樂,隨著時間的推移,歌曲是不是按照它的音符播放呢?若以高低音作為縱軸,時間左右橫軸建立直角坐標(biāo)得到(圖1-1),以音符作為橫軸建立直角坐標(biāo)得到(圖1-2)。

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圖1 生活中FFT例子

我們稱圖1中圖1-1為時域,圖1-2稱為頻域,數(shù)據(jù)由時域轉(zhuǎn)換為頻域的過程我們稱為傅立葉轉(zhuǎn)換(圖2),由于轉(zhuǎn)換后的頻域數(shù)據(jù)是不連續(xù)的,所以為離散傅立葉轉(zhuǎn)換。其中轉(zhuǎn)換后得到的頻譜圖中頻率不為零且幅值最大的一般都是基波,也叫零次諧波。

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圖2 時域到頻域

什么是頻率泄漏?

諧波分析一段采集時間較長的數(shù)據(jù),需要將數(shù)據(jù)切成一幀幀進行分析,這個過程稱為信號截斷。信號截斷分為周期截斷和非周期截斷。這一點還是比較好理解,就是在數(shù)據(jù)切成一幀幀的時候,每幀數(shù)據(jù)是否為周期信號進而判斷是哪種類型截斷。如圖3顯示。

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圖3 信號截斷

周期截斷不存在諧波泄漏,這是因為信號頻率成分為頻率分辨率的整數(shù)倍。非周期截斷如圖所示,由于重新組成數(shù)據(jù)進行諧波分析幅值出現(xiàn)拖尾,即會造成如圖3-2頻譜圖的現(xiàn)象,所以信號的非周期截斷,導(dǎo)致頻譜在整個頻帶內(nèi)發(fā)生了拖尾現(xiàn)象,由于能力守恒最終導(dǎo)致幅值比原來的低,這就是幅值泄漏。

柵欄效應(yīng)

柵欄效應(yīng)指的是離散傅立葉變化過程的頻譜被限制在基頻整數(shù)倍處,猶如柵欄一樣關(guān)注的頻率主要分布在木塊之間。

窗函數(shù)及類型

前面已經(jīng)了解泄漏問題,我們可以通過加合適的窗函數(shù)來盡可能減少頻譜拖尾的現(xiàn)象,那么什么是窗函數(shù)呢?簡單理解就是不同的信號截斷函數(shù)如圖5所示,常見的窗函數(shù)有以下幾種:

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圖5 窗函數(shù)類型

矩形窗相當(dāng)為沒加窗,常用于周期信號;信號隨機或未知,或者多個頻率分量,測試關(guān)注是頻率而非能量大小,則選擇漢寧窗;對校準(zhǔn)目的,要求幅值精準(zhǔn),適用平頂窗;如果要求幅值頻率的精度,則選擇凱塞窗;檢測兩信號頻率相近,幅值不同的,建議用布萊克曼窗。

加窗后幅值和頻率修正

通過前面已經(jīng)了解加窗函數(shù)可減少泄漏現(xiàn)象,但頻率柵欄效應(yīng)沒得到修復(fù),加窗后幅值泄漏現(xiàn)象也只得到緩解,那么可以通過插值算法來得到一個準(zhǔn)確的幅值和頻率。算法原理是各個頻率成分主瓣形狀將近似窗函數(shù)頻譜的主瓣形狀,如果這形狀可以用某個函數(shù)來描述,則可利用主峰兩側(cè)的譜線通過插值計算出主峰的高度,從而克服柵欄效應(yīng)。具體的推導(dǎo)可查看《Hanning窗在插值FFT算法中應(yīng)用的研究》這一文獻。

支持諧波分析的高端儀器

示波記錄儀ZDL6000支持波形離線和在線的諧波分析,離線最高可支持10M一幀進行FFT分析,支持多種窗函數(shù)設(shè)置,支持多個通道同時計算且支持回讀數(shù)據(jù)進行分析,如圖7。

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圖7 離線FFT分析

在線支持最高采樣率2M,多個通道同步采集計算分析,每幀數(shù)據(jù)分析周期可設(shè)置1~100ms,支持分析15次諧波,并自動刷新保存導(dǎo)出csv文件。

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