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Forum: Digitale Signalverarbeitung / DSP kontinuierliche fft


Autor: radioseeker (Gast)
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Hallo,

von einem Bekannten wurde ich auf das interessante Gebiet des elf 
Empfangs aufmerksam gemacht. Je nach Frequenz lassen sich Emissionen von 
ziemlich weit entfernten Blitzen registrieren oder auch Magmabewegungen.
 - faszinierend.
Bevor ich allerdings beginne zu überlegen, ob ich das Hardwaremäßig 
hinbekommen könnte ( Antenne, Verstärker, Datenlogger - wenn man kein 
Funker ist, ist da viel recherche nötig) möchte ich erst mal alles 
prinzipielle verstehen.
Was man auf den einschlägigen Seiten im Netz immer wieder sieht sind die 
empfangenen Spektren zeitabhängig als 2d Bild.
Bunte Bilder sprechen immer an, so wurde ich ja auch gefesselt.

Frage ist: ich sample einen kontinuierlichen Datenstrom, durch die 
niedrige Frequenz ja kein grundsätzliches Problem. Aber wie wird eine 
zeitanhängige FFT am besten berechnet.
Angenommen ich brauche für eine sinnige Frequenzauflösung 1024 Punkte. 
Daraus kann aich dann eine fft berechnen und grafisch als eine Linie bei 
t=0 darstellen.
Die nächste Linie für t=1 bedarf ja wieder eine fft. Berechne ich diese 
für die nächsten 1024 Punkte, oder lässt man dieses Fenster quasi über 
alle Daten 'wandern'? Also ist bei t=1 die fft eher für die Samples 
512-1536 oder 1024-2048 zu berechnen?

Ich hoffe es ist klar, was ich mit zeitabhängigem Spektrum grafisch 
darstellen meine. Sonst noch mal ein Link: 
http://www.vlf.it/rdf_gallery/rdf_gallery.html

Autor: U.R. Schmitt (Gast)
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radioseeker schrieb:
> Die nächste Linie für t=1 bedarf ja wieder eine fft. Berechne ich diese
> für die nächsten 1024 Punkte, oder lässt man dieses Fenster quasi über
> alle Daten 'wandern'? Also ist bei t=1 die fft eher für die Samples
> 512-1536 oder 1024-2048 zu berechnen?

Das kommt doch auf die notwendige zeitliche Auflösung deines 
Frequenzspektrums an. Wenn Du für jedes deltaT ein neues Spektrum willst 
dann berechnest Du das nach deltaT aus den dann n neuesten Werten.
Dein minimales deltaT wäre dann die abtastzeit im Zeitbereich (Ob das 
Sinn macht, kann ich Dir jetzt nicht kompetent beantworten). Für diesen 
Fall würdest Du genau den ältesten Messwert rauswerfen und einen neuen 
mit hineinkriegen.

Autor: Dogbert (Gast)
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Ich beschäftige mich lieber mit dreidimensionalen diskreten 
Fouriertransformationen zweiter Ordnung von abgefahrenen Autoreifen.
Faszinierend!

Autor: Eggbert (Gast)
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Dogbert schrieb:
> Ich beschäftige mich lieber mit dreidimensionalen diskreten
> Fouriertransformationen zweiter Ordnung von abgefahrenen Autoreifen.
> Faszinierend!

yeah, so halten wir den Thread am Leben ! Ich hab übrigens auch keine 
Ahnung

Autor: Lvizz (Gast)
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Du weisst aber, dass kostenlose Programme gibt die sowas schon können.
Willst Du was Spezielles machen, oder hast Du einfach Lust am 
experimentieren ?

Baudline zum Beispiel. http://www.baudline.com/

Autor: radioseeker (Gast)
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Ja ich weiß schon, daß es fertige Sachen gibt. Ich bin aber der 
Überzeugung: ganz oder gar nicht. Vom zusammenhängen verfügbarer 
Blackboxen halte ich wenig bis gar nichts.
Jedenfalls sorgt das für eine innere Unruhe weil ichs ja nicht kann - 
vielleicht ein Mangel an Selbstbewusstsein. In der Beziehung geht es mir 
nciht so gut wie manchen Forenbesuchern ;-))

Ergo: will auch was dabei lernen.

Autor: Peter Diener (pdiener) Benutzerseite
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>Angenommen ich brauche für eine sinnige Frequenzauflösung 1024 Punkte.
>Daraus kann aich dann eine fft berechnen und grafisch als eine Linie bei
>t=0 darstellen.
>Die nächste Linie für t=1 bedarf ja wieder eine fft. Berechne ich diese
>für die nächsten 1024 Punkte, oder lässt man dieses Fenster quasi über
>alle Daten 'wandern'? Also ist bei t=1 die fft eher für die Samples
>512-1536 oder 1024-2048 zu berechnen?

So kann kan das machen. Man kann die gerechneten Zeitfenster aber auch 
überlappen lassen. Die gefensterten Daten könne zusätzlich im 
Zeitbereich auch noch mit Funktionen (Hamming, Hanning, Blackman ...) 
multipliziert werden, um eine Filterung zu erreichen.

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

>Spektren zeitabhängig als 2d Bild

Suchtipp: Das nennt man auch Spektrogramm.
http://en.wikipedia.org/wiki/Spectrogram

Grüße,

Peter

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