Frequen messen mit Zero Crossing

OP #2941754 
Hallo,

ich bin gerade dabei den Algorithmus im Anhang zu versuchen zu verstehen 
und dann zu simulieren.

Ich verstehe nicht ganz, wie und warum man das Polynom pl(t) so annimmt. 
Wie groß sollte der Grad l angenommen werden?

Wäre super, wenn mir da jemand weiter helfen könnte!
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Du fittest ein Polynom pl(t) in die samples, um den Nulldurchgang der 
Kurve zu bestimmen und daraus die Frequenz. Das soll 'surprisingly good' 
funktionieren. Du muß von dem gefitteten Polynom die Nullstelle finden, 
also Grad nicht zu hoch wählen.

Für eine Frequnzbestimmung gibt es imho wesentlich geeignetere 
Verfahren. Falls Du das tun willst gebe ich gerne noch nähere Hinweise.

Cheers
Detlef
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OP 
Vielen Dank für deine Antwort!

Ich will erst mal diesen Algorithmus verstehen. Danach gerne auch Tipps 
zu anderen Verfahren.

Wieviele Samples soll man denn bestensfalls für eine Berechnung 
verwenden? Angenommen eine Periode ist 20ms und es werden 50 
Samples/Periode gemacht (sinusförmige Spannung). Immer eine ganze 
Periode oder mehrere?

Darf dann immer nur ein Nulldurchgang innerhalb des "measurement 
windows" sein? Wie groß soll ich l für eine sinusförmige Spannung 
wählen? 4?
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Martin S. schrieb:
>
> Darf dann immer nur ein Nulldurchgang innerhalb des "measurement
> windows" sein? Wie groß soll ich l für eine sinusförmige Spannung
> wählen? 4?

Ja, ich würde immer nur einen Nulldurchgang berechnen, und zwar würde 
ich die samples von kurz nach dem Maximum bis kurz vor dem Minimum 
nehmen. Dieses Kurvensegment sieht ja so Richtung 'Haken' aus, da paßt 
vllt. gut ein Polynom 3. Ordnung rein, von dem sind die Nullstellen auch 
gut berechenbar. Dann hast Du dafür 25 samples, das paßt auch gut mit 
der Regression.

Einfach mal ausprobieren.

Gute Nacht
Detlef
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Gast 
Martin S. schrieb:
> Wieviele Samples soll man denn bestensfalls für eine Berechnung
> verwenden? Angenommen eine Periode ist 20ms und es werden 50
> Samples/Periode gemacht (sinusförmige Spannung). Immer eine ganze
> Periode oder mehrere?

Das kommt auf die spektrale Zusammensetzung des Signals drauf an. Je 
mehr Rauschen drauf ist, um so besser sind mehr (rauschmäßig 
unkorrelierte) Meßwerte. Um aus längeren Abtastreihen Nutzen ziehen zu 
können ohne bei der Interpolation wild zu fantasieren, braucht man dann 
ein gutes Modell (i.e. ohne überflüssige Freiheitsgrade) für das Signal. 
Auf geratewohl ein Polynom zu verwenden, ist selten die passende Wahl.
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