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信號分析之:FFT計算中的“重疊”處理

發布時間:2020-08-02 點擊量:407

為了理解何為重疊處理,首先可以看下圖。

觀察到一段數據記錄完成后,立刻進行FFT處理,其中信號采集的時間比FFT計算時間長得多。仔細觀察便可發現,當一個FFT處理流程結束后,大部分時間都處于閑置狀態。如果此時不是等待一個全新采集信號,而是將目前的信號記錄與一些舊數據重疊,那么在計算FFT的同時將獲得一個新的頻譜,下圖中說明了這種重疊處理。

為了了解重疊處理的好處,我們可以看一個例子。如,計算設備每隔十分之幾秒才能更新一個FFT計算得到的頻譜,因為其中沒有涉及重疊處理,分辨率被限制在10Hz左右。如果需要增大頻率分辨率,則需要增大采樣率,同時減小FFT的計算時間,而這樣會大大增加硬件的成本。如果是通過重疊處理,則可以把分辨率無限減小,這樣會產生一個問題:由于重疊的信號包含前段采集的舊數據,因此并不完全正確,不過其確實可以指示信號變化的方向和幅值,而且準確的頻譜也可以等后續非實時計算得到??偨Y來說,重疊處理能夠在當前硬件的條件下,對分辨等參數做一定程度的補充。

●RMS平均中使用重疊處理● 

在其他參數不變的情況下,重疊處理可以大大減少RMS平均的計算時間。回想一下窗函數,通過將時間記錄的首尾加權為零來減少泄漏的影響。重疊處理技術可以消除因窗函數加權所浪費的一部分真實信號,因為重疊處理后,所有采集的數據都會被使用多次,所以在使用窗函數的情形下,同時結合重疊處理,會是比較合理的處理方法。下圖說明了使用平頂窗的情況下,90%的重疊率對處理結果真實性的改善。

采集時的采樣率越高,同時加入重疊處理,與真實性呈正相關趨勢。

瞬態信號使用重疊處理

針對瞬態信號,因為瞬態過程比信號采集時間還短,那么重疊肯定是無用的;對于比信號采集時間長的瞬態信號,計算硬件的實時帶寬通常是一個限制。如果硬件性能足夠強大,那么重疊處理能與上述結論保持一致,會對信號的真實性和分辨率有所改善。

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