Hallo, ich hab mal ne kleine Frage zur Signal Auswertung mittels FFT. Ich habe ein Sägezahn Impuls auf dem ein Sinus aufmoduliert ist. Ich möchte nun die Frequenz des Sinus mit einer FFT ermitteln. Muss ich dazu die FFT vom reinen Sägezahn berechnen und dann vom gesamten Signal abziehen oder wie macht man das am besten? Das ganze soll ich einem uC passieren, also möglichst nicht so rechenaufwändig.
Gast
#1439931
FFT vom gesmaten Signal - Somit erhältst du 2 Spektrallinien
- Frequenz Sägezahn
- Frequenz Sinus
Bsp.
a/dB
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Sinus Sägezahn f/Hz
Gast
#1439961
Hi,
es hat sich ein kleiner Darstellungsfehler eingeschlichen.
Wenn der Sinus auf den Sägezahn aufmoduliert ist, dann ist die Freunenz
des Sinus auch Größer, also
Bsp.
a/dB
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Sägezahn Sinus f/Hz
Ein Saegezahn hat auch noch Oberwellen. Gruss Helmi
Hmm, obige Darstellung ist rein theoretisch-mathematischer Natur: Nehmen
wir an, der Saegezahnimpuls sei sinus-foermig... ;)
Ich bekomme als FFT eines periodischen Saegezahnimpulses ein folgendes
Diagramm:
a/dB
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f1 f2
Wenn die Sinus-Welle im "gepunkteten" Bereich [f1, f2] in meinem
Diagramm liegt, dann koenntest du nur den auswerten.
Oder du koenntest versuchen Teile des Spektrums des Saegezahnimpulses
vor der FFT mit einem LPF herauszufiltern.
Danke für die schnelle Antwort. Das Problem ist, das der Sägezahn nicht eine einzelne Spektrallinie hat. Teste das gerade in Excel und da sieht das eher so aus: a/dB | | | | || | || | ||| | | |||| | |_|||||||||||||__________ Sägezahn Sinus f/Hz
Nur so mal als Anregung: du koenntest jeweils 3 benachbarte Frequenzen betrachten: f(n-1), f(n) und f(n+1). Berechne einen Annaeherungswert von f(n): f*(n) = (f(n-1) + f(n+1))/2. Jenes n mit der groessten Abweichung f(n) - f*(n) ist deine gesuchte Sinus-Welle.
Ok danke. Werde das mal ausprobieren.
Kennst du den Verlauf des "Sägezahnimpulses", d.h. ist er immer gleich?
Ja der Verlauf ist bekannt.
Na dann ist doch alles geritzt. Hast du bereits eine Lösung? Wenn nicht: Spektrum vom bekannten Dreieck ermitteln und speichern. Eingangssignal aufnehmen, Fouriertransformation drauf und das bekannte Spektrum vom Dreieck abziehen. Übrig bleiben sollte die Grundfrequenz. Es gibt zwar noch ein paar Dinge zu beachten, aber prinzipiell sollte das so gut gehen.