采样频率、采样点数、频率分辨率

上传人:cl****1 文档编号:557259157 上传时间:2023-07-18 格式:DOC 页数:3 大小:90.50KB
返回 下载 相关 举报
采样频率、采样点数、频率分辨率_第1页
第1页 / 共3页
采样频率、采样点数、频率分辨率_第2页
第2页 / 共3页
采样频率、采样点数、频率分辨率_第3页
第3页 / 共3页
亲,该文档总共3页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
资源描述

《采样频率、采样点数、频率分辨率》由会员分享,可在线阅读,更多相关《采样频率、采样点数、频率分辨率(3页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。

1、1. 频率分辨率的 2 种解释解释一:频率分辨率可以理解为在使用DFT 时,在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0=fs/N=1/NTs=1/T, 其中 N 为采样点数, fs 为采样频率, Ts 为采样间隔。所以 NTs就是采样前模拟信号的时间长度 T,所以信号长度越长,频率分辨率越好。是不是采样点数越多,频率分辨力提高了呢?其实不是的,因为一段数据拿来就确定了时间T,注意: f0=1/T,而 T=NTs,增加 N 必然减小 Ts ,因此,增加 N 时 f0 是不变的。只有增加点数的同时导致增加了数据长度T 才能使分辨率越好。还有容易搞混的一点,我们在做 DFT 时,常常在有效数据后面补零达

2、到对频谱做某种改善的目的,我们常常认为这是增加了 N,从而使频率分辨率变好了,其实不是这样的,补零并没有增加有效数据的长度,仍然为T。但是补零其实有其他好处: 1. 使数据 N为 2 的整次幂,便于使用FFT。 2. 补零后,其实是对 DFT结果做了插值,克服“栅栏”效应,使谱外观平滑化;我把“栅栏”效应形象理解为,就像站在栅栏旁边透过栅栏看外面风景,肯定有被栅栏挡住比较多风景,此时就可能漏掉较大频域分量,但是补零以后,相当于你站远了,改变了栅栏密度,风景就看的越来越清楚了。3. 由于对时域数据的截短必然造成频谱泄露,因此在频谱中可能出现难以辨认的谱峰,补零在一定程度上能消除这种现象。那么选择

3、 DFT 时 N 参数要注意:1. 由采样定理: fs=2fh ,2. 频率分辨率: f0=fs/N,所以一般情况给定了 fh 和 f0 时也就限制了 N范围: N=fs/f0。解释二:频率分辨率也可以理解为某一个算法(比如功率谱估计方法)将原信号中的两个靠得很近的谱峰依然能保持分开的能力。这是用来比较和检验不同算法性能好坏的指标。在信号系统中我们知道,宽度为 N 的矩形脉冲,它的频域图形为sinc 函数,两个一阶零点之间的宽度为4 /N 。由于时域信号的截短相当于时域信号乘了一个矩形窗函数,那么该信号的频域就等同卷积了一个sinc 函数,也就是频域受到 sinc 函数的调制了, 根据卷积的性

4、质, 因此两个信号圆周频率之差 W0必须大于 4 /N 。从这里可以知道,如果增加数据点数 N,即增加数据长度, 也可以使频率分辨率变好, 这一点与第一种解释是一样的。同时,考虑到窗函数截短数据的影响存在,当然窗函数的特性也要考虑,在频率做卷积,如果窗函数的频谱是个冲击函数最好了,那不就是相当于没截断吗?可是那不可能的,我们考虑窗函数主要是以下几点: 1. 主瓣宽度B 最小(相当于矩形窗时的4 /N,频域两个过零点间的宽度)。 2. 最大边瓣峰值A 最小(这样旁瓣泄露小,一些高频分量损失少了)。3. 边瓣谱峰渐近衰减速度D 最大(同样是减少旁瓣泄露)。在此,总结几种很常用的窗函数的优缺点:矩形

5、窗: B=4 /N A=-13dB D=-6dB/oct三角窗: B=8 /N A=-27dBD=-12dB/oct汉宁窗: B=8 /N A=-32dBD=-18dB/oct海明窗: B=8 /N A=-43dBD=-6dB/oct布莱克曼窗:B=12 /N A=-58dB D=-18dB/oct可以看出,矩形窗有最窄的主瓣,但是旁瓣泄露严重。汉宁窗和海明窗虽主瓣较宽,但是旁瓣泄露少,是常选用的窗函数。2. 采样周期与频率分辨率fs/N 常称作为频率分辨率,它实际是作 FFT时谱图中的两条相邻谱线之间的频率间隔,也有称作步长。单位是 Hz、 Khz 等。频率分辨率实际有二重含意,在这里只是其

6、中一种。11/fs 的单位的 s、 ms、 us 或分、时 . 年等。 1/fs 代表采样周期,是时间域上两个相邻离散数据之间的时间差。因此 fs/N 用在频率域,只在 DFT以后的谱图中使用;而 1/fs 用时间域,只要数据经采样,离散化后任何其它的应用中都可使用。例如有的数字滤波器中就用到。f=fs/N=1/T;f 是频率采样间隔,同时也是频率分辨率的重要指标,如果这个值越小,则频率分辨率越高。1/fs往往用在求时间序列上,如(0:N-1 )*1/fs等等,如果这个不好理解,可以把前面的公式求倒数,这就清楚多了3. 采样定理采样过程所应遵循的规律,又称取样定理、抽样定理。采样定理说明采样频

7、率与信号频谱之间的关系,是连续信号离散化的基本依据。采样定理是 1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特 首先提出来的, 因此称为奈奎斯特采样定理。1933 年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理。1948 年信息论的创始人 C.E. 香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理。采样定理有许多表述形式,但最基本的表述方式是时域采样定理和频域采样定理。采样定理在数字式遥测系统、时分制遥测系统、信息处理、数字通信和采样控制理论等领域得到广泛的应用。时域采样定理频带为 F 的连续信号f ( t ) 可用一

8、系列离散的采样值f ( t 1), f ( t 1 t ) ,f ( t 1 2t) , . 来表示 , 只要这些采样点的时间间隔t 1/2,便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t) 。F采样定理时域采样定理的另一种表述方式是:当时间信号函数f ( t ) 的最高频率分量为f M时 , f ( t ) 的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fM的采样值来确定 , 即采样点的重复频率f2 M。图为模拟信号和采样样本f的示意图。时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。频域采样定理对于时间上受限制的连续信号f ( t ) (即当 t T时, f ( t )=0, 这里

9、T = T2- T1 是信号的持续时间),若其频谱为( ), 则可在频域上用一系列离散的采样值来表示 , 只要F这些采样点的频率间隔。参考书目刘文生、李锦林编:取样技术原理与应用,科学出版社,北京,1981 。4. 分析频率 / 采样点数 / 谱线数的设置要点1最高分析频率:Fm指需要分析的最高频率,也是经过抗混滤波后的信号最高频率。根据采样定理,Fm与采样频率Fs 之间的关系一般为:Fs=2.56Fm ;而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。2采样点数N 与谱线数M有如下的关系:N=2.56M其中谱线数M与频率分辨率F 及最高分析频率Fm有如下的关系:F=Fm/M即:M=Fm/F所2以: N=2.56Fm/F采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。例如:机器转速3000r/min=50Hz,如果要分析的故障频率估计在8 倍频以下,要求谱图上频率分辨率F=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为:最高分析频率Fm=8 50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56 Fm=2.56 400Hz=1024Hz;采样点数 N=2.56 ( Fm/ F) =2.56 ( 400Hz/1Hz ) =1024=210 谱线数 M=N/2.56=1024/2.56=400 条3

展开阅读全文
相关资源
正为您匹配相似的精品文档
相关搜索

最新文档


当前位置:首页 > 办公文档 > 演讲稿/致辞

电脑版 |金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号