日本保温杯哪个牌子好:信号处理中涉及的基础知识
来源:百度文库 编辑:偶看新闻 时间:2024/03/29 15:49:37
1栅栏效应
对采样信号的频谱,为提高计算效率,通常采用FFT算法进行计算,设数据点数为 N = T/dt = T.fs 则计算得到的离散频率点为 Xs(fi) , fi = i.fs/N , i = 0,1,2,…,N/2 这就相当于透过栅栏观赏风景,只能看到频谱的一部分,而其它频率点看不见,因此很可能使一部分有用的频率成分被漏掉,此种现象被称为栅栏效应. 不管是时域采样还是频域采样,都有相应的栅栏效应。只是当时域采样满足采样定理时,栅栏效应不会有什么影响。而频域采样的栅栏效应则 影响很大,“挡住”或丢失的频率成分有可能是重要的或具有特征的成分,使信号处理失去意义。减小栅栏效应可用提高采样间隔也就是频率分辨力的方法来解决。间隔小,频率分辨力高,被“挡住”或丢失的频率成分就会越少。但会增加采样点数,使计算工作量增加。解决此项矛盾可以采用如下方法:在满足采样定理的前提下,采用频率细化技术(ZOOM),亦可用把时域序列变换成频谱序列的方法。设定采样频率fs=5120Hz,软件中默认的FFT计算点数为512,其离散频率点为
fi = i.fs/N = i.5120/512=10×i , i= 0,1,2,…,N/2
位于505Hz 位置的真实谱峰被挡住看不见,看见的只是它们在相邻频率500Hz或510Hz处能量泄漏的值。
若设 fs=2560Hz,则频率间隔df=5Hz,重复上述分析步骤,这时在505位置有谱线,我们就能得到它们的精确值。从时域看,这个条件相当于对信号进行整周期采样,实际中常用此方法来提高周期信号的频谱分析精度。
3旁瓣效应:
在加窗插值方法中,窗函数的选择非常重要。在频谱分析时要求窗函数主瓣窄、旁瓣低且跌落速度快,但对同一窗函数,这几个要求很难同时满足。目前,常用的窗函数有 20 余种。 主要包括余弦窗和卷积窗等。
汉宁(Hanning)窗
汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和,或者说是 3个 sinc(t)型函数之和,而括号中的两项相对于第一个谱窗向左、右各移动了 π/T,从而使旁瓣互相抵消,消去高频干扰和漏能。可以看出,汉宁窗主瓣加宽并降低,旁瓣则显著减小,从减小泄漏观点出发,汉宁窗优于矩形窗.但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。
一般电网信号主要含有整数次谐波, 因而常采样基于余弦窗的组合窗, 这类窗只要选取观测时间是信号周期的整数倍, 其频谱在各次整数倍谐波频率处幅值为零。 即使信号频率作小范围波动,泄漏误差也较小。窗的项数越多,主瓣宽度越大,从而引起频谱分辨力的降低。 但同时较多项数的窗函数能够产生较大的旁瓣衰减,有利于提高频谱计算精度。
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