Fourier-Trans. von Zufallssignalen

Persönliche Seite #2755880
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Von Zufallsssignalen kannst du keine kontinuierliche FT berechnen, weil 
dein Signal keine zeitabhängige Funktion ist. Von einer Zahl 
abgetasteten Werten kannst du immer eine DFT berechnen, die Frage ist 
viel mehr, ob es Sinn macht. Die DFT geht davon aus,d ass das Signal 
periodisch ist, undzwar dass der abgetastete Zeitraum ein ganzzahliges 
Vielfaches der periodendauer ist. Zufällige Signale erfüllen dies per 
Definition nicht, daher bekommst du durch die nichtperiodische 
Fortsetzung ungewollte Frequenzanteile in deine Fourierkoeffizienten 
rein.
#2755900
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>daher bekommst du durch die nichtperiodische
>Fortsetzung ungewollte Frequenzanteile in deine Fourierkoeffizienten
>rein.

Deswegen Fenstert man den Ausschnitt den man Transformiert. Wenn man 
dann auch noch Überlappt stimmt auch die Leistung wieder.

Der Welch hat das mal aufgeschrieben...
Unter Welch periodogram findet man da was.

http://www.utdallas.edu/~cpb021000/EE%204361/Great%20DSP%20Papers/Welchs%20Periodogram.pdf
Gast #2758110
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Kevin K. schrieb:
> Von Zufallsssignalen kannst du keine kontinuierliche FT berechnen, weil
> dein Signal keine zeitabhängige Funktion ist. Von einer Zahl
> abgetasteten Werten kannst du immer eine DFT berechnen, die Frage ist
> viel mehr, ob es Sinn macht. Die DFT geht davon aus,d ass das Signal
> periodisch ist, undzwar dass der abgetastete Zeitraum ein ganzzahliges
> Vielfaches der periodendauer ist. Zufällige Signale erfüllen dies per
> Definition nicht, daher bekommst du durch die nichtperiodische
> Fortsetzung ungewollte Frequenzanteile in deine Fourierkoeffizienten
> rein.

Vielen Dank!
Aber ich kann doch ein diskretes Zufallsignal kontinuirlich 
fouriertransformieren
Gast #2759542
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Du willst das Spektrum einer Zufallszahlenfolge bestimmen.

Ist doch OK!

Klar bekommst du hier warnende Antworten von Menschen, die
die Fourier-Transformation schon mal für praktische Anwendungen
realisiert haben.

Das heißt, dass sie mit mit beschränktem Aufwand an Hardware
und Rechenzeit etwas Verwertbares erreichen wollten.

Die gängigen "schnellen" Verfahren erfordern dabei etliche
Einschränkungen - eine davon ist, dass man schon etwa wissen
sollte, nach welchen Frequenzanteilen zu suchen ist.

Sobald man diese Einschränkungen um den Faktor 2 lockert,
braucht man eben doppelten Aufwand!

Lies dich doch einfach mal etwas tiefer in die Theorie ein!
Gast #2760931
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Kevin K. schrieb:
> Wenn du eine diskrete Zahl an Funktionswerten f(n) hast, kannst du keine
> kontinuierliche FT anwenden, weil diese eine Funktion in Abhängigkeit
> von der Zeit f(t) benötigt. Erst, wenn du eine Funktion zwischen deinen
> Abtastwerten interpoliert hast, kannst du darauf eine kontinuierliche
> Fouriertransformation anwenden.

Aber ich kann doch mit der DTFT das Spektrum berechnen.

http://de.wikipedia.org/wiki/Fouriertransformation_f%C3%BCr_zeitdiskrete_Signale

Was ich z.B. nicht verstehe ist folgendes:


Wird hingegen ein zeitlich begrenzter Ausschnitt eines 
zeitveränderlichen oder stochastischenSignals Fourier -Transformiert, so 
ist das Ergebnis sehr viel schwieriger zu interpretieren, da benachbarte 
Spektralbereiche in einer zufälligen Phasenbeziehung zueinander stehen. 
Die Folge sind starke Einbrüche in der Amplitude des Signals. Bei einem 
zeitversetzten Ausschnitt bleibt zwar die grobe Struktur des Spektrums 
erhalten, die Einbrüche liegen nun jedoch wo anders.

Die Korrelation hingegen eliminiert die Phasenbeziehung zwischen den 
Spektralbereichen, liefert jedoch die korrekte Amplitudeninformation

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