Ich frage mich woher der Peak am Anfang und am Ende der Daten kommt?
Habe den FFT Code angeschaut aber konnte nichts finden.
Kann mir da jemand auf die Sprünge helfen?
Das sind die DC-Kanaele, da dein Input nicht DC-frei ist (Mittelwert ist
0.28), ist da Energie drin ...
Schau dir nochmal an, was das Ergebnis ueberhaupt bedeutet.
amle schrieb:> Ich frage mich woher der Peak am Anfang und am Ende der Daten kommt?
Das ist der gleiche, bis auf den DC-Wert. Den DC-Wert gibt es natürlich
nur einmal. Und der Rest liegt an der fehlenden Fensterfunktion.
Hallöchen
Ja danke, ich hab es auch gerade bemerkt, der Pegel des OpAmp ist nicht
in der Mitte. Warum auch immer muss ich noch analysieren.
Besten Dank, mein Tag ist gerettet.
Hab mal das Offset Softwaremässig Korrigiert, funktioniert nun
einwandfrei.
Amle schrieb:> Hab mal das Offset Softwaremässig Korrigiert, funktioniert nun> einwandfrei.
Nicht wirklich. Du hast nämlich nicht verstanden, dass das fehlende
Fenster nicht nur DC betrifft, sondern alle Frequenzen. Die Wirkung ist
nur bei DC-Pegel != 0 und Absenz anderer Frequenzen am einfachsten zu
bemerken.
Der Hintergrund ist, dass ohne Fenster immer ein "Sprung" am Beginn und
am Ende der Messung in's Signal eingefügt wird. Es sei denn, die zu
messende Frequenz ist ein ganzzahliges Vielfaches der FFT-Frequenz und
die FFT ist damit in der Phase auf den Nulldurchgang synchronisiert. Da
man mit einer FFT typisch aber mehrere bis ganz viele Frequenzen
gleichzeitig misst, ist das in der Praxis ausser in gewissen
Spezialfällen kaum erreichbar.
Es ist also ein sehr übliches Problem, weswegen es eben diese Vielfalt
von Fensterfunktionen gibt und eine FFT-Anwendung ohne jede
Fensterfunktion ist fast nie sinnvoll. Sinnvoller ist, sich darüber
Gedanken zu machen, welche Fensterfunktion für die eigene Anwendung die
geeignetste wäre.
Joe L. schrieb:> Wieviel (und welche) Werte schmiesst noch gleich eine FFT über 64> samples raus?
128 oder 64. Je nachdem, wofür man sich im Detail interessiert.
Aber was spielt das für eine Rolle in Bezug auf das eigentliche Problem
des TO?
Jetzt mal sehr optimistisch angenommen, dass du es überhaupt verstanden
hast...
c-hater schrieb:> 128 oder 64. Je nachdem, wofür man sich im Detail interessiert.
Da hab ich ja gleich jemand erwischt, der sich wirklich mit der Thematik
auskennt. Und sicher kannst mir auch fix erlären kann, wieso FFT[1]
identisch ist mit FFT[63]. Und ebenso FFT[2] mit FFT[62], FFT[3] mit
FFT[61], usw.
Wofür interessiert 'man' sich denn, will sagen, was wird in den Daten
des TO eigentlich dargestellt?
Zusatzfrage: Wie kommen denn die 128 FFT-Werte zustande, sprich (um beim
Beispiel zu bleiben): Welche Info steckt in diesem Fall in der weiteren
64 FFT-Werten?
> Aber was spielt das für eine Rolle in Bezug auf das eigentliche Problem> des TO?
Vielleicht hat der TO ja das gleiche Verständnisproblem wie ich?
> Jetzt mal sehr optimistisch angenommen, dass du es überhaupt verstanden> hast...
Wahrscheinlich nicht so richtig - deshalb frag ich ja ...
Hallo, die FFT rechnet so als wäre das eine periodische Funktion. Daher
musst du Antennensignal Nullen anhängen z.b. eine 256. FFT benutzen und
64 Punkte für die Messwerte bereithalten und die restlichen Punkte mit 0
ergänzen man nennt dieses Verfahren auch zero-padding. Auf diese Art
wird der Sprung am Ende des Spektrums verkleinert
Joe L. schrieb:> Da hab ich ja gleich jemand erwischt, der sich wirklich mit der Thematik> auskennt. Und sicher kannst mir auch fix erlären kann, wieso FFT[1]> identisch ist mit FFT[63]. Und ebenso FFT[2] mit FFT[62], FFT[3] mit> FFT[61], usw.
Weil die FFT (generell jede Fourier-Transformation) immer symetrisch
ist. Warum das so ist lässt sich schwer in einem Thread erklären, im
Studium nimmt dieses Thema nicht grundlos min. ein Semester ein. Eine
Fourier-Transformation geht auch immer von einem periodischen Signal
aus, das ist u.a. die Randbedingung dafür. Man kann sie auch auf nicht
periodische Signale anwenden aber die FT geht dann immer davon aus, dass
das, was die FT vom Signal sieht, vom Anbeginn der Zeit bis in alle
Ewigkeit sich immer genau so wiederholt.
Hier mal ein Video von TI, in welchem u.a. der von die beobachtete
Effekt beschrieben wird bei der FFT.
https://www.youtube.com/watch?v=dCeHOf4cJE0
M. K. schrieb:> Weil die FFT (generell jede Fourier-Transformation) immer symetrisch> ist.
Das ist falsch.
Nur wenn die Eingangsfolge reel ist, ist der Realteil der FFT gerade und
der Imaginärteil ungerade.
M. K. schrieb:> Weil die FFT (generell jede Fourier-Transformation) immer symetrisch> ist.
Das ist leider nicht richtig.
M. K. schrieb:> im Studium nimmt dieses Thema nicht grundlos min. ein Semester ein
... und selbst das war wohl etwas zu wenig.
Der wahre Grund ist, dass die Fourier-Transformation jedes reellwertigen
Signals symmetrisch ist. Für Signale, deren Imaginärteil nicht 0 ist,
gilt das eben nicht.
PS.: War ich wohl zu langsam mit der Antwort.
Ihr bringt die Sache schon weiter, wobei ich immer noch davon ausgehe,
dass der TO (ebenso wie ich) die FFT-Ergebnisse nicht richtig zu
interpretieren weiss.
Hier scheint ja noch nicht mal Einigkeit darüber zu herrschen, wie viele
Werte eine FFT-64 rausschmeisst und wie diese Werte zu interpretieren
sind.
Joe L. schrieb:> Hier scheint ja noch nicht mal Einigkeit darüber zu herrschen, wie viele> Werte eine FFT-64 rausschmeisst und wie diese Werte zu interpretieren> sind.
Nun, dann mal aufgedröselt:
Eine FFT bildet 64 Eingangswerte auf 64 Ausgangswerte ab. Es wird aber
komplex gerechnet. Daher sind es (s.a. Bibliothek oben) 128 double Werte
auf 128 double Werte. Wenn die Eingangsfolge reel ist, ist der
Imaginärteil der Eingangswerte also überall null. Man hat also nur 64
signifikante Werte in der Eingangsfolge. Die Reelwertigkeit der
Eingangfolge hat zur Konsequenz, dass die Ausgangsfolge einen gerade
Realteil und einen ungeraden Imaginärteil hat. Also auch hier sind nur
64 Werte signifikant.
Kleine Übung: nimm Papier und Bleistift und zeige, dass die o.g.
Symmetrie wahr ist.
Justin S. schrieb:> ... und selbst das war wohl etwas zu wenig.
Sowas kannst du gern stecken lassen. Das muss nicht sein.
Wilhelm M. schrieb:> Das ist falsch.> Nur wenn die Eingangsfolge reel ist, ist der Realteil der FFT gerade und> der Imaginärteil ungerade.
Das hatte ich in der Tat nicht mehr auf dem Schirm. Danke für die
Korrektur.
Wilhelm M. schrieb:
Danke Wilhelm - wirklich gut erklärt!
> Eine FFT bildet 64 Eingangswerte auf 64 Ausgangswerte ab. Es wird aber> komplex gerechnet. Daher sind es (s.a. Bibliothek oben) 128 double Werte> auf 128 double Werte.
Offensichtlich will der TO die Frequenzanalyse eines gemessenen Signals
durchführen. Technisch betrachtet krätscht da der Herr Nyquist rein und
meint, bei fft[32] sei Schluss - weil was drüber kommt ist technisch
nicht auswertbar da Alias. Wenn's dumm läuft hat der TO sein
Eingangssignal noch nicht mal bandbegrenzt, und dann darf er genau
genommen noch nicht mal sampeln.
Z.B.
https://www.professorkuttner.de/wp-content/uploads/2014/08/150616-Kuttner-PWSMT-12-4-3-FFT-Parameter.pdf
beschreibt das recht gut.
Mein Tip an den TO:
- DC hast ja schon erkannt.
- Alles über fft[32] ist Mist, braucht nicht weiter ausgewertet werden.
- Befass dich mal mit dem Linienbastand (sozus. der
Frequenzselektivität)
deiner FFT.
Kuck dir auch mal die Doku eines FFT-Analyzers an (z.B.
http://cdn.teledynelecroy.com/files/manuals/93xxc_appendix_c.pdf) wegen
weiteren Fallstricken/Tips.
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