Hi, was versteht man unter "256 Punkte FFT"? heiß es, dass das Signal 256 mal Abgetastet werden muss und dann das Ergebnis an die FFT übergeben wird? oder ist es einfach die Auflösung des FFT's? Wenn 1024 genommen wird, wird auch die Auflösung besser!? Aber die "Auflösung" des FFT's ist auch gleichzeitig die Anzahl der Abtastpunkte die an die FFT übergeben wrden müssen, oder verstehe ich es falsch? Danke
Hi, wenn mich nicht alles täuscht, sagt die Punktzahl aus, an wie vielen Frequenzen gemessen wird. Die Auflösung ist jedoch, wie viele Schritte es bei der Intensität gibt (vergleichbar mit der Auflösung eines ADCs). HTH Chris
256 Punkte FFT bedeutet, das das Signal an 256 Punkten abgetastet wird, dabei erhältst du ein Spektrum (reelle FFT) mit 128 Punkten mit einer maximalen Auflösung von 256*Auflösung des ADC's mit dem das Signal abgetastet wurde.
@ich >mit 128 Punkten mit einer >maximalen Auflösung von 256*Auflösung des ADC's verstehe ich nicht
N-Punkte DFT/FFT bedeutet, dass man eine Transformation mit N Punkten macht, das heisst, dass man N Koeffizienten bekommt. Diese Koeffizienten sind i.d.R. komplex und beschreiben ein Spektrum im Frequenzbereich 0 bis f_s (Abtastfrequenz). Bei der Niquistfrequenz (f_s / 2) spiegelt sich das Spektrum. Ein Beispiel mit N = 8: o | o o | | o o | | | | o o | | | | | | o | | | |-------|-------| 0 f_s f_s 2 Oben ist das Betragsspektrum abgebildet, d.h. es handelt sich um die Beträge der komplexen Koeffizienten. Jeder der Koeffizienten beschreibt zusätzlich zu seinem Betrag auch eine Phase. Dadurch, dass die Koeffizienten bei f_s / 2 gespiegelt sind, erhält man effektiv nur N / 2 Koeffizienten (alle nachfolgenden können aus denen abgeleiet werden) - allerdings mit Betrag und Phase (außer der Koeffizient bei f = 0 ist reell, wenn das Ursprungssignal ebenfalls reellwertig ist). Zusammengefasst: Eine N-Punkt FFT liefert N komplexe Koeffizienten, von denen circa die Hälfte doppelt sind.
> Zusammengefasst: Eine N-Punkt FFT liefert N komplexe Koeffizienten, von > denen circa die Hälfte doppelt sind. Gilt aber nur bei realen Eingangssignalen. Ist das Eingangssignal ebenfalls komplex hat man auch nach der FFT keine Redundanz mehr.
Selbstverständlich. Ein kleiner Zusatz: Um die Frequenzauflösung der Analyse zu erhöhen, bedient man sich einem einfachen Trick. Man hängt an das zu analysierende Signal Nullen an und führt erst dann die Transformation durch. Je mehr Nullen, desto besser die Frequenzauflösung - allerdings wird der Rechenaufwand auch höher. Das Ganze nennt sich Zero-Padding.
weil durch die Nullen das Rauschen unterdrückt wird, kann das sein?
Nein, mit Rauschen hat das nichts zu tun. Um die Frequenzauflösung zu erhöhen bleiben zwei Möglichkeiten: a) Man erhöht die Abtastfrequenz. b) Man wählt einen größeren Zeitausschnitt. Beides läuft darauf hinaus, dass man mehr Stützstellen für die Berechnung heranzieht, d.h. die Grundfrequenz des Zeitfensters (~1/N) wird in Relation zur Abtastfrequenz kleiner (bzw. die Periodendauer größer). Beides liefert ein kleineres Maß der Rasterfrequenz df.
Edit, der Vollständigkeit zuliebe. c) Man lässt Abtastfrequenz und Zeitausschnitt gleich, hängt aber beliebig viele Nullen an um N zu erhöhen (Zero-Padding).
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