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Forum: Digitale Signalverarbeitung / DSP Parameter einer Signalanalyse?


Autor: Hannes (Gast)
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Hallo zusammen!

Erstmal vorne weg: ich bin mehr oder weniger Anfänger auf dem Gebiet der 
Signalanalyse. Die mathematischen Grundlagen der Fourieranalyse 
(kontinuierlich und diskret) sind mir zwar gut bekannt, ebenso die FFT 
und ähnliche, allerdings musste ich diese bisher nie konkret anwenden. 
Auch die Terminologie der Signalanalyse ist mir nicht 100%ig geläufig.

Folgende Aufgabe: ich erzeuge zunächst selbst ein periodisches Signal, 
das dem Sinus von 0 bis pi gleicht (also ein "Wellenberg"). 
Beispielsweise mal 4 Wellenberge pro 10 Sekunden. Dieses Signal möchte 
ich nun an anderer Stelle wieder nachweisen.

Wichtig dabei ist, dass das Signal beim Messen dann stark überlagert von 
anderen Signalen ist. Nun meine Frage, wie ich das Ursprungssignal sowie 
Sampling-Raten und Zeitfenster am besten wähle, um dennoch den 
Frequenzanteil im neuen Signal sauber erkennen zu können.

* Gibt es ein Problem, weil mein Signal nur betragsmäßig einem Sinus 
gleicht (also keine "negativen Wellentäler")?

* Wie sollte das Verhältnis der Sample-Rate zur Frequenz des 
ausgesandten Signals sein? Shannon ist mir ein Begriff, aber kann ich 
pro Periode auch 50 oder mehr Samples nehmen? Das Problem ist nämlich, 
dass die Sample-Werte stark zufällige Werte annehmen können, und ich 
gefühlsmäßig das Signal nur bei einer sehr hohen Sample-Rate überhaupt 
erkennen könnte.

* Oder macht es mehr Sinn, die Zahl der Perioden drastisch zu erhöhen, 
und das ganze mit weniger Samples über einen längeren Zeitraum zu 
messen?


Für ein paar Anregungen wäre ich sehr dankbar!

Autor: mki (Gast)
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Das erste was mir da einfällt wäre eine Kreuzkorrelation zwischen deinem 
Signal und das zu analysierende Signal. Die Frequenzen sollten da 
natürlich übereinstimmen. Die Rauschsignale dürften das Ergebnis der 
Korrelation nicht weiter beeinflussen.

Autor: Anon Nymous (fuechslein)
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Was ist der Hintergrund das alles zu machen? Machst du Kommunikation? 
Oder willst du bestimmtes Muster wieder erkennen? Was sind die 
ueberlagerten Signale? Rauschen? Welche Form? Gauss, Laplace, Cauchy?

Kommt ganz darauf an. Schau dir aber mal den Matched Filter an:

http://en.wikipedia.org/wiki/Matched_filter

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