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编程问答

深刻理解FFT

發(fā)布時(shí)間:2023/12/9 编程问答 66 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 深刻理解FFT 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

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FFT程序,輸入是一組復(fù)數(shù),輸出也是一組復(fù)數(shù),想問(wèn)一下輸入到底應(yīng)該輸入什么,輸出的復(fù)數(shù)的含義是什么?給定一組序列的抽樣值,如何用FFT確定它的頻率?

首先,fft函數(shù)出來(lái)的應(yīng)該是個(gè)復(fù)數(shù),每一個(gè)點(diǎn)分實(shí)部虛部?jī)刹糠帧<僭O(shè)采用1024點(diǎn)fft,采樣頻率是fs,那么第一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)0頻率點(diǎn),第512點(diǎn)對(duì)應(yīng)的就是fs/2的頻率點(diǎn)。然后從頭開始找模值最大的那個(gè)點(diǎn),其所對(duì)應(yīng)的頻率值應(yīng)該就是你要的基波頻率了。
FFT是離散傅立葉變換的快速算法,可以將一個(gè)信號(hào)變換到頻域。有些信號(hào)在時(shí)域上是很難看出什么特征的,但是如果變換到頻域之后,就很容易看出特征了。這就是很多信號(hào)分析采用FFT變換的原因。另外,FFT可以將一個(gè)信號(hào)的頻譜提取出來(lái),這在頻譜分析方面也是經(jīng)常用的。
雖然很多人都知道FFT是什么,可以用來(lái)做什么,怎么去做,但是卻不知道FFT之后的結(jié)果是什么意思、如何決定要使用多少點(diǎn)來(lái)做FFT。一個(gè)模擬信號(hào),經(jīng)過(guò)ADC采樣之后,就變成了數(shù)字信號(hào)。采樣定理告訴我們,采樣頻率要大于信號(hào)頻率的兩倍,這些我就不在此羅嗦了。采樣得到的數(shù)字信號(hào),就可以做FFT變換了。N個(gè)采樣點(diǎn),經(jīng)過(guò)FFT之后,就可以得到N個(gè)點(diǎn)的FFT結(jié)果。為了方便進(jìn)行FFT運(yùn)算,通常N取2的整數(shù)次方。

假設(shè)采樣頻率為Fs,信號(hào)頻率F,采樣點(diǎn)數(shù)為N。那么FFT之后結(jié)果就是一個(gè)為N點(diǎn)的復(fù)數(shù)。每一個(gè)點(diǎn)就對(duì)應(yīng)著一個(gè)頻率點(diǎn)。這個(gè)點(diǎn)的模值,就是該頻率值下的幅度特性。具體跟原始信號(hào)的幅度有什么關(guān)系呢?假設(shè)原始信號(hào)的峰值為A,那么FFT的結(jié)果的每個(gè)點(diǎn)(除了第一個(gè)點(diǎn)直流分量之外)的模值就是A的N/2倍。而第一個(gè)點(diǎn)就是直流分量,它的模值就是直流分量的N倍。而每個(gè)點(diǎn)的相位呢,就是在該頻率下的信號(hào)的相位。第一個(gè)點(diǎn)表示直流分量(即0Hz),而最后一個(gè)點(diǎn)N的再下一個(gè)點(diǎn)(實(shí)際上這個(gè)點(diǎn)是不存在的,這里是假設(shè)的第N+1個(gè)點(diǎn),可以看做是將第一個(gè)點(diǎn)分做兩半分,另一半移到最后)則表示采樣頻率Fs,這中間被N-1個(gè)點(diǎn)平均分成N等份,每個(gè)點(diǎn)的頻率依次增加。例如某點(diǎn)n所表示的頻率為:Fn =(n-1)Fs/N。由上面的公式可以看出,Fn所能分辨到頻率為 Fs/N,如果采樣頻率Fs為1024Hz,采樣點(diǎn)數(shù)為1024點(diǎn),則可以分辨到1Hz。1024Hz的采樣率采樣1024點(diǎn),剛好是1秒,也就是說(shuō),采樣1秒時(shí)間的信號(hào)并做FFT,則結(jié)果可以分析到1Hz,如果采樣2秒時(shí)間的信號(hào)并做FFT,則結(jié)果可以分析到0.5Hz。如果要提高頻率分辨力,則必須增加采樣點(diǎn)數(shù),也即采樣時(shí)間。頻率分辨率和采樣時(shí)間是倒數(shù)關(guān)系。假設(shè)FFT之后某點(diǎn)n用復(fù)數(shù)a+bi表示,那么這個(gè)復(fù)數(shù)的模就是An=根號(hào)aa+bb,相位就是Pn=atan2(b,a)。根據(jù)以上的結(jié)果,就可以計(jì)算出n點(diǎn)(n≠1,且n<=N/2)對(duì)應(yīng)的信號(hào)的表達(dá)式為:An/(N/2)cos(2piFnt+Pn),即2An/Ncos(2piFnt+Pn)。對(duì)于n=1點(diǎn)的信號(hào),是直流分量,幅度即為A1/N。由于FFT結(jié)果的對(duì)稱性,通常我們只使用前半部分的結(jié)果,即小于采樣頻率一半的結(jié)果。

好了,說(shuō)了半天,看著公式也暈,下面以一個(gè)實(shí)際的信號(hào)來(lái)做說(shuō)明。假設(shè)我們有一個(gè)信號(hào),它含有2V的直流分量,頻率為50Hz、相位為-30度、幅度為3V的交流信號(hào),以及一個(gè)頻率為75Hz、相位為90度、幅度為1.5V的交流信號(hào)。用數(shù)學(xué)表達(dá)式就是如下:
S=2+3cos(2pi50t-pi30/180)+1.5cos(2pi75t+pi90/180)
式中cos參數(shù)為弧度,所以-30度和90度要分別換算成弧度。我們以256Hz的采樣率對(duì)這個(gè)信號(hào)進(jìn)行采樣,總共采樣256點(diǎn)。按照我們上面的分析,Fn=(n-1)*Fs/N,我們可以知道,每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)之間的間距就是1Hz,第n個(gè)點(diǎn)的頻率就是n-1。我們的信號(hào)有3個(gè)頻率:0Hz、50Hz、75Hz,應(yīng)該分別在第1個(gè)點(diǎn)、第51個(gè)點(diǎn)、第76個(gè)點(diǎn)上出現(xiàn)峰值,其它各點(diǎn)應(yīng)該接近0。實(shí)際情況如何呢?
我們來(lái)看看FFT的結(jié)果的模值如圖所示。

從圖中我們可以看到,在第1點(diǎn)、第51點(diǎn)、和第76點(diǎn)附近有比較大的值。我們分別將這三個(gè)點(diǎn)附近的數(shù)據(jù)拿上來(lái)細(xì)看:
1點(diǎn): 512+0i
2點(diǎn): -2.6195E-14 - 1.4162E-13i
3點(diǎn): -2.8586E-14 - 1.1898E-13i
50點(diǎn):-6.2076E-13 - 2.1713E-12i
51點(diǎn):332.55 - 192i
52點(diǎn):-1.6707E-12 - 1.5241E-12i
75點(diǎn):-2.2199E-13 -1.0076E-12i
76點(diǎn):3.4315E-12 + 192i
77點(diǎn):-3.0263E-14 +7.5609E-13i
很明顯,1點(diǎn)、51點(diǎn)、76點(diǎn)的值都比較大,它附近的點(diǎn)值都很小,可以認(rèn)為是0,即在那些頻率點(diǎn)上的信號(hào)幅度為0。接著,我們來(lái)計(jì)算各點(diǎn)的幅度值。分別計(jì)算這三個(gè)點(diǎn)的模值,結(jié)果如下:
1點(diǎn): 512
51點(diǎn):384
76點(diǎn):192
按照公式,可以計(jì)算出直流分量為:512/N=512/256=2;50Hz信號(hào)的幅度為:384/(N/2)=384/(256/2)=3;75Hz信號(hào)的幅度為192/(N/2)=192/(256/2)=1.5。可見,從頻譜分析出來(lái)的幅度是正確的。然后再來(lái)計(jì)算相位信息。直流信號(hào)沒有相位可言,不用管它。先計(jì)算50Hz信號(hào)的相位,atan2(-192, 332.55)=-0.5236,結(jié)果是弧度,換算為角度就是180*(-0.5236)/pi=-30.0001。再計(jì)算75Hz信號(hào)的相位,atan2(192, 3.4315E-12)=1.5708弧度,換算成角度180*1.5708/pi=90.0002。可見,相位也是對(duì)的。
根據(jù)FFT結(jié)果以及上面的分析計(jì)算,我們就可以寫出信號(hào)的表達(dá)式了,它就是我們開始提供的信號(hào)。
總結(jié):假設(shè)采樣頻率為Fs,采樣點(diǎn)數(shù)為N,做FFT之后,某一點(diǎn)n(n從1開始)表示的頻率為:Fn=(n-1)*Fs/N;該點(diǎn)的模值除以N/2就是對(duì)應(yīng)該頻率下的信號(hào)的幅度(對(duì)于直流信號(hào)是除以N);該點(diǎn)的相位即是對(duì)應(yīng)該頻率下的信號(hào)的相位。相位的計(jì)算可用函數(shù)atan2(b,a)計(jì)算。atan2(b,a)是求坐標(biāo)為(a,b)點(diǎn)的角度值,范圍從-pi到pi。要精確到xHz,則需要采樣長(zhǎng)度為1/x秒的信號(hào),并做FFT。要提高頻率分辨率,就需要增加采樣點(diǎn)數(shù),這在一些實(shí)際的應(yīng)用中是不現(xiàn)實(shí)的,需要在較短的時(shí)間內(nèi)完成分析。解決這個(gè)問(wèn)題的方法有頻率細(xì)分法,比較簡(jiǎn)單的方法是采樣比較短時(shí)間的信號(hào),然后在后面補(bǔ)充一定數(shù)量的0,使其長(zhǎng)度達(dá)到需要的點(diǎn)數(shù),再做FFT,這在一定程度上能夠提高頻率分辨力。

具體的頻率細(xì)分法可參考相關(guān)文獻(xiàn)。
附錄:本測(cè)試數(shù)據(jù)使用的matlab程序
close all; %先關(guān)閉所有圖片
Adc=2; %直流分量幅度
A1=3; %頻率F1信號(hào)的幅度
A2=1.5; %頻率F2信號(hào)的幅度
F1=50; %信號(hào)1頻率(Hz)
F2=75; %信號(hào)2頻率(Hz)
Fs=256; %采樣頻率(Hz)
P1=-30; %信號(hào)1相位(度)
P2=90; %信號(hào)相位(度)
N=256; %采樣點(diǎn)數(shù)
t=[0:1/Fs:N/Fs]; %采樣時(shí)刻

%信號(hào)
S=Adc+A1cos(2piF1t+piP1/180)+A2cos(2piF2t+piP2/180);
%顯示原始信號(hào)
plot(S);
title(‘原始信號(hào)’);

figure;
Y = fft(S,N); %做FFT變換
Ayy = (abs(Y)); %取模
plot(Ayy(1:N)); %顯示原始的FFT模值結(jié)果
title(‘FFT 模值’);

figure;
Ayy=Ayy/(N/2); %換算成實(shí)際的幅度
Ayy(1)=Ayy(1)/2;
F=([1:N]-1)*Fs/N; %換算成實(shí)際的頻率值
plot(F(1:N/2),Ayy(1:N/2)); %顯示換算后的FFT模值結(jié)果
title(‘幅度-頻率曲線圖’);

figure;
Pyy=[1:N/2];
for i=”1:N/2”
Pyy(i)=phase(Y(i)); %計(jì)算相位
Pyy(i)=Pyy(i)*180/pi; %換算為角度
end;
plot(F(1:N/2),Pyy(1:N/2)); %顯示相位圖

title(‘相位-頻率曲線圖’);

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深刻理解FFT的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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