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什么是实时带宽和叠加处理

频谱分析是一个很大的话题。在本文中,我主要想介绍一下实时带宽和叠加处理。首先,我们都知道“实时”所要表达的意思,我不打算在此花费太多的时间。但是,我必须重新定义一下在做快速傅里叶变换(FFT)频谱分析

实时带宽叠加处理

频谱剖析是一个很大的论题。在本文中,我首要想介绍一下实时带宽叠加处理。首要,咱们都知道“实时”所要表达的意思,我不打算在此花费太多的时刻。可是,我有必要从头界说一下在做快速傅里叶改换(FFT)频谱剖析时的“实时”的概念。

实时带宽

实时带宽(Real-Time Bandwidth)是规范术语,它的界说是,在最高频率不丢掉数据情况下,核算出的频谱。这儿的频率是由咱们的DSP处理器的处理速度决议的,例如,不管其他功用是否有要求,进行快速傅里叶改换(FFT)核算所用的时刻。

如图1所示,假如作业频率高于实时带宽呈现,处理的话,DSP处理器核算的数据将会呈现空隙,这关于对数据安稳的体系来说几乎不是什么问题,如周期:当信号依照后来的周期循环时,没有丧命信息丢掉。别的,假如信号是瞬时信号,那空隙的呈现会影响到剖析处理。


图1:数据搜集与实时带宽。(A)FFT处理器等候数据搜集。(B)数据空隙发生。(C)实时带宽对数据的要求。

从另一个视点讲,高的处理速度也是很重要的。如当输入信号参数改变较快;咱们要求取平均值时特别是很多数据的平均值。反之,当剖析处理那些带宽低于实时带宽的数据时,咱们能够以为DSP处理器是在等候数据块输入。咱们称这种现象为叠加处理

叠加处理

例如咱们以2536kHz的采样频率搜集剖析10kHz的数据,希望能核算出1kHz快速傅里叶改换(FFT)。数据搜集时刻(时刻窗)是进行1024次搜集数据准确的在40毫秒。假如快速傅里叶改换(FFT)处理器在10毫秒内处理完数据并显示出其频谱的话,那剩余的30毫秒,它将会等候下个数据块的传输抵达。咱们能够使用数据块的部分数据和上一数据块的部分数据核算出一种新的频谱。假如这样数据安稳的话,咱们没理由不这样从两个数据块组合数据。

由以上剖析,咱们能够界说一种新的快速傅里叶改换(FFT)核算方法:使用从前数据块75%的数据信息和此刻数据块25%的数据信息。咱们称之为75%叠加处理,从表面看,处理时刻将会是每个频谱10毫秒,而不是40毫秒。

当咱们的处理频率很低时,这样的处理将变的非常有意义。如,频率低于1kHz时,咱们核算较大的改换;大于1kHz,咱们核算多个频谱来核算平均值。举个比如,咱们来想象处理频率在100Hz范围内,希望求取16个频谱的平均值。数据搜集在4秒内,没有叠加处理,咱们需求64秒。使用75%叠加处理,第一个数据块处理需求4秒,今后每个仅需求1秒,这样,4×1+1×15=19秒。完结相同的使命仅需求19秒。

关于作者

Rodger H. Hosking现在从事于研制,推行和出售新产品。并与第三方软、硬件合作方战略联盟。他现已出书和发行了很多的文章关于技能评论的工业出书物。Rodger H. Hosking现在在Wavetek 和 Rockland担任工程司理和(规划)主管工程师。他首要担任一些丈量仪器设备的规划和测验办理。这些设备有数字频率发生器,FFT频谱剖析仪和试验滤波器。Rodger H. Hosking有阿勒格尼学院(Allegheny College)的物理学学士学位和纽约哥伦比亚大学(Columbia University)的电机工程学的学士和硕士学位。他的联络Email:rodger@pentek.com.

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