Hi. kann mir mal jemand sagen, was eine (schnelle) furier transformation ist, wie sie grob abläuft, was die ergebnisse sind und wie man sie im praktischen einsetzt (z.B. ein link zu einem C++ sampel). Ich hab da leider nix passendes im inet gefunden was auch ich verstehen kann. Hab auch schon gegoogelt. Wär echt nett. MfG Anton
http://www.google.com/search?q=fast+fourier+transformation+sample&sourceid=opera&num=0&ie=utf-8&oe=utf-8 hast du nichts gefunden oder nichts gefunden, was sich innerhalb von 3minuten verstehen nachmachen lässt?
ja aber, da steht überall so ein fachchinesisch-quark gibts da nix was in normalen deutschen worten gefasst ist ? MfG
alle woche wieder... Hier im Forum auf der aktuellen oder der zweiten Seite Axel
Wenn man wissen würde, wie sich Fourier schreibt, dann würde man vielleicht auch mehr nützliche Links finden. Mal eben schnell verstehen kann man aber die FFT nicht.
Wie wäre es mit einem separaten Forum für die FFT?*g* Ausserdem muss ich an dieser Stelle bemerken, dass man die Fourier Sache nicht verstehen kann, wenn man überhaupt kein fachchinesisch versteht.
Ich habe auch 'ne Furie.(So sagt man doch zu einem zänkischen Weib?) wenn man die Transformieren könnte... wär' nich schlecht ;-)))
@Anton: Was willst du mit einem C++ Sample, wenn du noch nicht mal das "Fachchinesisch" verstehst? Sorry, aber da muss ich dir die Hoffnungen nehmen: Du wirst einen C-Code, der eine FFT realisiert niemalsnicht verstehen, wenn du nicht zumindest mal 'nen rect(t) oder tri(t) oder si(t) oder so auf dem Papier transformiert hast und verstanden hast, wieso die Transformierten so sind. Falls das für eine Facharbeit oder so ist, würde ich über ein einfaches Copy+Paste von fremdem Sourcecode noch mal nachdenken ... Lehrer können da ganz böse nachbohren und man merkt anhand der einfachsten Fragen schon, ob jemand das Thema kapiert hat oder nicht. Ansonsten finde ich die Ergebnisse von http://www.google.com/search?hl=en&lr=&q=fft+funktionsweise&btnG=Search schon mal nicht ganz so schlecht für einen Einstieg ...
Ne, des is für eine facharbeit. Ich wollt auch n Beispiel um des zu analysieren. (Ich hab auch die LCD klassen von Peter nur zum analysieren genommen und die dann selber neu geschrieben) Kann mir mal jemand sagen, was für vorkenntnisse ich brauche um die FFT verstehen zu können ? MfG Anton
Noch was: hab ich es richtig verstanden, dass eine fourier transformation quasi eine digitale frequenzweiche ist ? MfG Antin
Angenommen ich hab 2 sinus frequenzen übereinander. Die eine hat eine frequenz von 1 Hz die andere von 20 Hz Kann nich nun die 20 Hz durch eine FT herausfiltern ? Oder was ist das eigebniss ? MfG Anton
Herausfiltern nicht, aber feststellen das die Frequenz im Eingangssignal vorhanden ist. Die Fourier-Transformation ist nur eine andere Betrachtungsweise für ein zeitabhängiges Signal. Gast
Das würde ja bedeuten, dass ich die werte der letzten x sekunden speichern muss. Ausserdem müsste die frequenz mit der ich die werte speicher viel schneller sein als das signal. Kann man mit der FT auch feststellen, wie hoch die amplitude des signals mit z.B. 20 Hz ist ? MfG Anton
Hi er kann sie schon herausfiltern. FFT -> alles oberhalb von z.B. 10Hz ausnullen -> IFT. Aber ein einfaches FIR/IIR-Filter dürfte diese Aufgabe nahezu gleich gut und um Größenordnungen schneller erfüllen. Matthias
@Matthias: Der Witz an der FFT ist ja u.a., dass sie für anspruchsvolle Filter der Impulsfaltung hoffnungslos überlegen ist. @Anton: Die Abtastfrequenz muss nur mindestens größer als die doppelte Nutzfrequenz sein. Also um 20Hz Signal zu verarbeiten, musst Du mit mindestens 40 + x Hz sampeln, also z.B. mit 41Hz. Wenn Du noch ein bischen Puffer wegen begrenzter analoger Anti-Aliasing-Filter einrechnest reicht z.B. 45Hz oder großzügige 50Hz. Du könntest aber auch mit z.B. 160Hz und 10 Bit Auflösung vierfach Oversamplen. Dann gibt's überhaupt keine Probleme mit dem Analogfilter. Dazu kannst Du dann auch noch die 160Hz/10Bit per Software in 40Hz Samplingrate konvertieren und gewinnst dabei rein theoretisch 2 neue Bits, hast also danach effektiv 40Hz bei 12 Bit gesampelt. Naja, und machen kannst Du nun eigentlich was Du willst mit dem Signal. Du kannst Frequenzen filtern (abschwächen und verstärken), Du kannst Laufzeiten für Frequenzen ändern, kannst modulieren, und, und, und... Die Möglichkeiten sind schier unendlich. Wenn Du der Sprache Englisch mächtig bist, ist eine wirklich gute Einführung in die ganze Geschichte "The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing" von http://www.dspguide.com Momentan scheint aber irgendwie die Seite nicht erreichbar zu sein. Das Buch gibt's auch ganz offiziell als PDF. Wenn Du es haben möchtest und auch nicht auf die Seite kommst, kann ich es Dir mailen (knapp 8MB ZIP). Wenn Du Englisch nicht ausreichend kannst, ist die Marschrichtung auch klar: Erst Englisch lernen, und dann das Buch lesen.
@Michael (ein anderer): Danke! Ja, der Englischen sprache bin ich mächtig bekomm aber nach ca. 1 Std lesen kopfweh ;)) Die Seite geht übrigenz wieder. MfG Anton
Hi @Michael (ein anderer) Habe ich behauptet das für komplexe Filter ein FIR/IIR besser ist? Aber für so simple Dinge wie ein Hochpass/Tiefpass/Bandpass/Bandsperre sind diese Filter eben effektiver als eine FFT. Bei der FFT muß ja erstmal ein gewisser Bereich gesamplet werden, dann FFT, Bearbeitung des Ergebnisfeld und dann wieder IFT. Ein FIR geht so nebenher. Matthias
> Du könntest aber auch mit z.B. 160Hz und 10 Bit Auflösung vierfach > Oversamplen. Dann gibt's überhaupt keine Probleme mit dem > Analogfilter. OK, logisch. So eine schlechte Flankensteilheit beim Rekonstruktionsfilter gibbet ja gar nich. ;-) > Dazu kannst Du dann auch noch die 160Hz/10Bit per > Software in 40Hz Samplingrate konvertieren und gewinnst dabei rein > theoretisch 2 neue Bits, hast also danach effektiv 40Hz bei 12 Bit > gesampelt. Häh? Wieso das? Wenn ich mit 160Hz abtaste, also vierfach over-gesampled, und das ganze mit einer 10-Bit-Quantisierung, habe ich nachher im Spektralbereich unendlich viele Aliasfunktionen, jeweils um den vierfachen Abstand auseinander (eben wegen der Multiplikation mit der Diracstoß-Folge im Zeitbereich). Wenn ich aber nur mit 40Hz abtaste, liegen die Aliase direkt nebeneinander, und ich brauche ein perfektes Rekonstruktionsfilter (also ein rect), um das Basisband wieder rauszufiltern. Aber was hat das ganze mit der Quantisierung zu tun? Wo sollen die zusätzlichen 2 Bits herkommen? Hab ich in Nachrichtentechnik nicht aufgepasst? ;-)
> Du könntest aber auch mit z.B. 160Hz und 10 Bit Auflösung vierfach > Oversamplen. Dann gibt's überhaupt keine Probleme mit dem > Analogfilter. OK, logisch. So eine schlechte Flankensteilheit beim Rekonstruktionsfilter gibbet ja gar nich. ;-) --------------- Hallo, Rekonstruktionsfilter? Ich glaube er meint den Tiefpaß, den man für gewöhnlich vor den ADU schaltet... Das mit den 2Bit würde mich jetzt auch interessieren... cf
@Anton Ein einfaches Beispiel zum Verständnis. Nimm an Du hast ein Rechtecksignal mit 1V Amplitude und 1000Hz Dieses Signal kannst Du mittels Sinusschwingungen nachbilden. Dazu musst Du (unendlich) viele Sinusschwingungen mit unterschiedlichen Vielfachen Deiner 1000Hz - Frequenz aufeinanderaddieren. Natürlich muss auch die Amplitude stimmen. Die FFT ist der ungekehrte Weg. Du ermittelst, welche Frequenzen mit welchen Amplituden an dem Signal, welches Du analysieren willst, beteiligt sind. Die mathematischen Schreibweisen und Formeln dazu muten etwas seltsam an . Da ist ein Haufen Vorwissen nötig und viel Papier.
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