3.4 Rezumat

  • Reprezentarea domeniului-timp (valori eșantioane) a unui semnal poate fi convertită în reprezentarea domeniului-frecvență utilizând Transformata Fourier Discretă (DFT).

  • Calculul rapid al DFT este posibil prin utilizarea unui algoritm cunoscut sub numele de Transformata Fourier rapidă (FFT). Puteți folosi acest algoritm atunci când numărul de eșantioane de semnal este o putere a lui doi.

  • Ieșirea DFT/FFT convențională este bidirecțională deoarece conține informații despre frecvențele pozitive și cele negative. Această ieșire poate fi transformată într-o DFT/FFT unidirecțională folosind doar jumătate din numărul punctelor de ieșire.

  • Distanța de frecvență dintre eșantioanele DFT/FFT este Δf = fs/N.

  • Spectrul de putere poate fi calculat de la DFT/FFT prin ridicarea la pătrat a magnitudinii componentelor individuale de frecvență. Power Spectrum VI din biblioteca de analiză avansată face acest lucru în mod automat. Unitățile Power Spectrum VI de ieșire sunt V2rms. Dar, spectrul de putere nu oferă nici o informație de fază.

  • DFT, FFT și spectrul de putere sunt utile pentru măsurarea conținutului de frecvență al semnalelor staționare sau tranzitorii. FFT furnizează conținutul de frecvență medie al semnalului pe întregul timp în care semnalul a fost achiziționat. Din acest motiv, utilizați FFT în cea mai mare parte pentru analiza de semnal staționar (când semnalul nu schimbă în mod semnificativ conținutul de frecvență pe timpul în care semnalul este achiziționat) sau atunci când doriți doar energia medie la fiecare linie de frecvență.

  • Pentru măsurarea informației de frecvență care se schimbă pe durata achiziției, ar trebui să utilizați setul de instrumente joint time-frequency analysis (JTFA) sau setul de instrumente WFBD.

Aceste seturi de instrumente sunt acoperite în lecții ulterioare.

Întrebări de revizuire

1. Care dintre următoarele vă oferă atât informații despre magnitudine cât și despre fază?

a. FFT
b. Spectrul de putere
c. DFT
d. Forma de undă a domeniului timp

2. Care dintre următoarele sunt adevărate?

a. Spectrul de magnitudine este întotdeauna simetric par.
b. DFT este un algoritm rapid pentru calculul FFT.
c. Intervalul de frecvență este dat de Δf = fs/număr de eșantioane, unde fs este frecvența de eșantionare.
d. Un număr par de eșantioane conduce întotdeauna la o transformată bilaterală.

3. Dacă aveți 1024 de eșantioane, de câte ori mai rapidă este FFT în comparație cu DFT în calculul transformatei Fourier?