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中频率和实际频率的关系(快速傅里叶变换)

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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2023-5-30 13:55 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    x
    一  四个名词:实际物理频率,角频率,圆周频率,归一化频率
    7 C/ l( }. }% m* z/ l
    8 `& K4 x+ {5 `9 ?2 \$ X! T
    $ `+ V4 Y/ c. A/ _' \* @% t$ A2 y
    · 实际物理频率表示AD采集物理信号的频率,fs为采样频率,由奈奎斯特采样定理可以知道,fs必须≥信号最高频率的2倍才不会发生信号混叠,因此fs能采样到的信号最高频率为fs/2。
    % [. \' H  y- }% A% k* F( s) H: N7 X9 m3 J% N% B  s0 V
      V$ U7 ]% \$ \, X( n, K% E

    ) G6 m" L( T* V& N& r( W+ Z· 角频率是物理频率的2*pi倍,这个也称模拟频率。(卢注:由于一个信号周期(如交流电)是360度,即2pi。故角频率就是转了多少个2pi。设置角频率纯粹为了便于计算。)3 Z& d7 C, G: `3 a& j$ J% U* V  R: l! ~( a+ e0 c1 K

    + ]8 s& d; T1 j7 ]4 h' X$ ]
    / C8 S; j  [* {9 c5 U* P3 M· 归一化频率是将实际物理频率按fs归一化之后的结果,最高的信号频率为fs/2对应归一化频率0.5,这也就是为什么在matlab的fdtool工具中归一化频率为什么最大只到0.5的原因。# D% N2 W' ?  w9 z9 J
    * b/ k( C3 z/ g# D5 J$ n5 E+ Z" Z: A: M2 g

    ! q, {  ^2 @$ k· 圆周频率是归一化频率的2*pi倍,这个也称数字频率。也就是归一化的角频率。% G# U$ |7 X7 T5 E( q1 x( H' e9 A6 q$ [9 |% o- N- a
    / _0 t  Q# _- f& P5 S9 D
    ! M5 M6 R2 s, Y5 i; I, z! n+ @# s; P* a/ F& g
    二  有关FFT频率与实际物理频率的分析
    $ P( t3 X. [* Y9 t: p9 T8 T1 a做n个点的FFT,表示在时域上对原来的信号取了n个点来做频谱分析,n点FFT变换的结果仍为n个点。/ S  v8 U% h# e' c5 d

    " Q1 e* ^  C' `9 F4 C2 ?1 j5 t" s
    % i  W+ \% |. w+ j换句话说,就是将2pi数字频率w分成n份,而整个数字频率w的范围覆盖了从0-2pi*fs的模拟频率范围。这里的fs是采样频率。而我们通常只关心0-pi中的频谱,因为根据奈科斯特定律,只有f=fs/2范围内的信号才是被采样到的有效信号。那么,在w的范围内,得到的频谱肯定是关于n/2对称的。* S, }( ?& Z, K/ Z8 D3 D( H
    , V. y2 x0 {9 e2 d  W  b4 t" L  ^) E2 q+ N' P4 E% e/ w4 l) d0 h2 @5 G. u; w1 g

    + I! h/ U+ K) }* U8 T2 E) p举例说,如果做了16个点的FFT分析,你原来的模拟信号的最高频率f=32kHz,采样频率是64kHz,n的范围是0,1,2...15。(卢注:这意味着已经将原来的模拟信号采样了8遍。)这时,64kHz的模拟频率被分成了16分,每一份是4kHz,这个叫频率分辨率(卢注:做FFT用的点越多,频率分辨率越高)。那么在横坐标中,n=1时对应的f是4kHz, n=2对应的是8kHz, n=15时对应的是60kHz,你的频谱是关于n=8对称的。你只需要关心n=0到7以内的频谱就足够了,因为,原来信号的最高模拟频率是32kHz。2 g$ y4 h; G: B8 f
    3 [, S6 C$ X0 @  V+ |3 c  z
      Q' b% ?3 X- u' t- l, A. e, c5 C1 L8 r4 k, X! A1 v  y; [+ ~- i% {
    这里可以有两个结论。7 W1 D0 t' s+ a- }/ {3 q4 j7 Y

      V& j3 _$ a/ l% `5 I1 G6 Q2 [$ }4 C; h, m# t! K7 ~3 N4 I# B
    · 第一,必须知道原来信号的采样频率fs是多少,才可以知道每个n对应的实际频率是多少,第k个点的实际频率的计算为f(k)=k*(fs/n)* h; i% D# @- a9 C' U" |0 |* _

    , F4 t3 f2 X. U# z8 J: T1 c& Q# _9 Q$ x7 F/ K2 a& I: {: L
    · 第二,你64kHz做了16个点FFT之后,因为频率分辨率是4kHz,如果原来的信号在5kHz或者63kHz有分量,你在频谱上是看不见的,这就表示你越想频谱画得逼真,就必须取越多的点数来做FFT,n就越大,你在时域上就必须取更长的信号样本来做分析。但是无论如何,由于离散采样的原理,你不可能完全准确地画出原来连续时间信号的真实频谱,只能无限接近(就是n无限大的时候),这个就叫做频率泄露。在采样频率fs不变得情况下,频率泄漏可以通过取更多的点来改善,也可以通过做FFT前加窗来改善,这就是另外一个话题了。; v8 ~( ^# O% D1 O) ?" v
    5 i$ C5 |: G6 R7 c. P
    4 K; A7 B2 i2 R+ H0 p, G# c" u" w: D2 W$ t2 o$ X7 F. P$ K
    三 离散信号傅里叶变换的周期性讨论2 V6 i/ c0 `+ A! `0 z0 Q, j1 @1 d
    (从下图可以看出:S平面,相当于直角坐标系,它的实轴是复数的实部,虚轴是复数的虚部。在这里可以理解为信号的在此频率下的幅值;Z平面,相当于极坐标系,与Re轴的夹角相当于频率,向量长度相当于幅值。)" x' m( k. i+ t5 a4 |6 ]2 z
    ( N5 _8 N% F4 r要分析这个,我们先从Laplace变换与Z变换之间的关系谈起。5 X8 T4 i% P6 X& h  I& k
    , p  ]) J/ I; u( p5 o
    由,得z平面与s平面的关系图

    2 P' l6 ]/ M# Y$ s
    $ {  u/ h' g% T6 r8 O
    ) ]. c! v  L, i
    8 k8 d0 D2 C8 k) C7 X
    图中的关系有以下几点:

    5 k) r' Q: L1 P. M' L5 b" k- H& I' m· s平面的虚轴映射到z平面的单位圆上$ y3 e. U8 H2 [/ A6 y8 H6 {  J- z) ]3 ~+ S# v0 {! x& b; v& U$ {9 x
    · s平面的负半轴映射到z平面的单位圆内4 Y) \4 B2 c' ~6 u7 ?4 U" V0 X6 D* Q* G! z$ F
    · s平面的正半轴映射到z平面的单位圆外0 N$ _. d  `/ J1 g% U- w0 \& S! P8 o5 c

    # @; Q- D$ `! U: u2 b1 K  `+ {
    ( r' |8 y+ s+ U" j! iLaplace变换是用于连续信号的变换,相对应的z变换是应用到z平面的变换。因此从另一个角度,上面谈到的角频率
    (模拟频率)对应的是s平面
    ,圆周频率
    对应的是z平面
    (也是为什么称为圆周频率的原因)。# o- A2 m2 c5 ~: q+ @; Q! H( J% ?) i& @7 |$ n4 Y

    " N+ R& K( O8 P3 b; X1 q) ]; R( f+ I/ K5 c. I! ^  y0 r
    现在我们来看一下s平面虚轴上模拟频率的变换将会导致z平面单位圆上如何变化:/ W1 E, _2 ~9 m$ e/ ~
    · 当模拟频率在s平面的虚轴上从0变到fs 时,数字频率在z平面单位圆上从0变到2 pi。. E' M& S5 |7 K6 n/ t
    # s& S$ u7 X! I& }. V6 ^$ F$ H3 R$ `. T; _4 s8 }' Z# G  ~+ f/ M
    2 p9 H3 [  ^: L" C# D) F  }: P! L& f- R; o9 ?
    · 当模拟频率在s平面的虚轴上从2fs变到4fs时,数字频率在z平面单位圆上仍然从0变到2 pi。8 U% x# G- X( ?) ^+ @
    ' ~" @. I+ t8 Y! b1 z: D
    1 }: F  X: D, H6 n6 M$ a) x+ W
    8 v# o& g9 p) D3 Q. ^( o。。。。。。z平面如此循环重复5 @# K! M' C0 t/ h9 e

    1 a& n9 t" l) h/ ]$ k8 Z! W: ]- f; A. {, A6 t4 z  c8 }$ A. d
    # D" y0 O0 B1 i我们知道离散信号的傅里叶变换对应到单位圆上的z变换,因此上面的结论就验证了为什么离散信号的傅里叶变换是周期性:根本原因所是单位圆上的周期性。9 }9 [. t2 e* X6 E$ h4 S' ^* x; P/ }
    6 ~. Y( E7 l' n  }, |  c5 a" @) P) ?( i3 b4 R
    8 X/ F2 n% F0 _. J$ b8 @% o) ?$ Y! ?: M1 l$ i
    考虑到我们实际应用中可选择一个周期,这也能够解释:因为实际信号的频率总是在fs/2以下,这就对应到z平面单位圆上的0~pi,在一个周期范围内就可以进行信号分析了。5 d' d- I
    . \# L" i0 n. ^0 H3 D0 v
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