Announcement: there is an English version of this forum on Hallo, kann mir jemand helfen? Also irgendwie verstehe ich nicht so ganz was eine KSA ist. Also ich weiß, dass man mit der KSA Frequenzbeiträge ermitteln kann. Und im Gegensatz zur normalen Spektralanalyse wird das Spektrum gefenstert. Ist das richtig? Warum wird es den gefenstert? Um Leckeffekte zu vermeiden? Wird für die KSA eine FFT genutzt oder geht auch eine DFT? Irgendwie ist mir das alles nicht so ganz klar, kann mir das jemand alles kurz erklären? Dankesehr
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Glutnestkrisenstabsvorsitzender schrieb im Beitrag #7103511:
> Gefenstert wird nur in Beiern zur Brunftzeit.
Wenn ich mein Oszi auf FFT stelle, fragt es mich, wie es fenstern soll.
Allerdings weiß ich nicht, ob es eine normale oder eine unnormale
Spektralanalyse macht. Ich gehe jedoch davon aus, dass es die FFT per
FFT und nicht per DFT macht.
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Beitrag #7103543 wurde von einem Moderator gelöscht.
Derya M. schrieb: > Also ich weiß, dass man mit der KSA Frequenzbeiträge ermitteln kann. Und > im Gegensatz zur normalen Spektralanalyse wird das Spektrum gefenstert. > Ist das richtig? IHMO: nein Bei der normalen (Langzeitanalyse?) kannst du auch fenstern. Und die normale Spektralanalyse errechnet auch ein Betrags- und ein Phasenspektrum. Aber für ein Spektrogramm würde ich ein kleines Fenster bevorzugen...
Beitrag #7104195 wurde von einem Moderator gelöscht.
Beitrag #7104203 wurde von einem Moderator gelöscht.
Könnte jemand definieren, wodurch sich nun die Kurzzeitspektralanalyse auszeichnet? UNd ab wann ist die Rede von kurz? Im Bezug worauf?
Derya M. schrieb: > Wird für die > KSA eine FFT genutzt oder geht auch eine DFT? J. T. schrieb: > Ich gehe jedoch davon aus, dass es die FFT per > FFT und nicht per DFT macht. DFT = Discrete Fourier Transform FFT = Fast Fourier Transform Eine FFT ist eine DFT, nur mit einem besonders schnellen Algorithmus ausgeführt. https://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Fourier_transform
M.A. S. schrieb: > Eine FFT ist eine DFT, nur mit einem besonders schnellen Algorithmus > ausgeführt. und was ist jetzt die Kurzzeitspektrumsanalyse? das ist nach wie vor nicht beantwortet.
olf schrieb: > und was ist jetzt die Kurzzeitspektrumsanalyse? > das ist nach wie vor nicht beantwortet. Das, was letzendlich alle Spektrumanalyzer tun: hintereinanderweg lauter kurze Zeitabschnitte eines Signals analysieren, so dass die zeitliche Änderung des Spektrum zu sehen ist. https://de.wikipedia.org/wiki/Kurzzeit-Fourier-Transformation
M.A. S. schrieb: > kurze Zeitabschnitte oh mann! Was ist ein "KURZER" Abschnitt? Geht es auch in Ingenieurssprache?
Ich habe das immer so gesehen: Bei einer Spektralanalyse (Fourier-Transformation mit anschliessender Betragsbildung) wird das Signal als Funktion der Frequenzen dargestellt - und NICHT als Funktion der Zeit. Mathematisch korrekt müsste man also das Signal vom Anfang der Welt (t = minus unendlich) bis zu ihrem Untergang (t = unendlich) integrieren. Dann ist jede Zeitabhänggkeit weg. Tatsächlich geht das natürlich nicht und man begnügt sich mit einem kurzen Zeitabschnitt. Das hat dann auch den Vorteil, dass man zeitliche Änderungen noch sehen kann, aber ist nicht mehr eine eigentliche Spektralanalyse. Das ist jetzt natürlich keine Definition nach DIN/ISO 9xyz... Falls jemand so eine kennt, bitte lass es uns wissen!
vorbeigesurft schrieb: > Bei einer Spektralanalyse (Fourier-Transformation mit anschliessender > Betragsbildung) wird das Signal als Funktion der Frequenzen dargestellt > - und NICHT als Funktion der Zeit. Auch nicht ganz korrekt. Nicht das Signal, sondern das Signal mal Zeit wird über der Frequenz aufgetragen. Ansonsten reden wir von einem diskreten Spektrum. Im praktischen Umgang mit Spektren wird die Messbandbreite angegeben. Man kann ein diskret auftretendes spektrales Signal (z. B. Sinus von t = minus bis plus unendlich) im Spektrum als Dirac-Stoß auffassen, dessen Fläche dem Signal entspricht bei gegen Null gehender (Band-)Breite.
ich glaube, hier gibt es keinen einzigen, der wirklich weis, was eine KSA ist. Es kann nicht definiert werden, was kurz ist und auch nicht wo der Unterschied zu einer "normalen" Spektralanalyse ist. Dass eine FFT oder DFT verwendet wird kann keinen Unterschied machen und auch, dass beide einen Zeitspanne brauchen, um ein Messsignal zu erzeugen, bedarf keiner Erklärung. Ich versuche mal einen Ansatz: Eine FFT funktioniert so, dass eine geschickte FT verwendet wird. Funktioniell gesehen, läuft es darauf hinaus, dass das eingehende Signal mit einem Sinus gefaltet wird und das Ergebnis um so größer ist, je besser der passt. Für alle möglichen Frequenzen ergibt sich ein matching je Frequenz. Dieses ist der Anteil und dessen Amplitude eben jene Amplitude dieser Frequenz. Jetzt kommt es: Eine FFT mit definierter Länge kann wenige Perioden für die tiefen Frequenzen abbilden, aber viele für hohe Frequenzen. Frage: Ist das nötig um die Trennung bei hohen Frequenzen hinzubekommen oder könnte man nicht einfach eine einzige Periode pro Frequenz nehmen? Dann wäre die Information für alle Frequenzen genau eine Periode alt und insbesondere die hohen Frequenzen nicht eine Mittelung über so viele Wellen und damit ungenau.
olf schrieb: > Eine FFT funktioniert so, dass eine geschickte FT verwendet wird. > Funktioniell gesehen, läuft es darauf hinaus, dass das eingehende Signal > mit einem Sinus gefaltet wird Dazu gibt es von 3blue1brown ein schönes Video: https://m.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY Damit erklärst du aber auch nur, was die Fouriertransformation ist, aber gehst nicht darauf ein, was denn nun die Kurzzeitanalyse von der "normalen" unterscheidet. Weiter oben wurde auf einen Wikiartikel verlinkt. Dort stand drin, dass der Unterschied ist, dass bei der Kurzzeitdings mehrere Fenster zeitlich versetzt ge-fft-et werden, und man somit wieder Informationen über den Zeitbereich bekommt. Diese gehen ja sonst bei Transformation aus der Zeit- in die Frequenzdomäne verloren. Das fand ich recht schlüssig.
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J. T. schrieb: > Damit erklärst du aber auch nur, was die Fouriertransformation ist, aber > gehst nicht darauf ein, was denn nun die Kurzzeitanalyse von der > "normalen" unterscheidet. das war ja die offene Frage! Es ist immer noch iffen, was "kurz" ist. Das was im Artikel steht, ist eine gleitenden FFT. Das ist eigentlich normal. Man macht eine FFT über die Punkte 1...100, dann 2 ... 101, 3 ... 102, also immer die letzen Punkte mit jedem "update".
olf schrieb: > Man macht eine FFT über die Punkte 1...100, dann 2 ... 101, 3 ... 102, > also immer die letzen Punkte mit jedem "update". Quatsch, das bringt keinen Mehrwert. So groß muss die Überlappung nun nicht sein. In dem bereits verlinkten Artikel zur STFT steht doch bereits alles Wesentliche drin. Wenn man mittels DFT/FFT transformiert, gehen die Zeitinformationen verloren. Man nimmt ein Zeitsignal und stellt die Spektralanteile dar. Manchmal ändern sich diese aber zeitlich. Bspw. ändert sich ein Audiosignal zeitlich auch, und damit oftmals seine Spektralanteile. Da ist es unter anderem wünschenswert, das Signal in kleineren Abschnitten zu analysieren. Die "kürze" der Abschnitte ist natürlich nicht definiert, sondern ist frei wählbar und kann sich je nach Anwendungsfall ändern. Eine Frage nach der Definition, was "kurz" hier denn nun bedeutet, ist also hinfällig und nicht sinnvoll, weil das nicht allgemein definiert werden kann. Beispiel: Man hat ein Signal, was anfangs eine Frequenz f1 für kurze Zeit beinhaltet, danach nicht mehr. Das Signal ist ziemlich lang. Wenn man nun eine normale DFT/FFT über das ganze Signal fährt, mittelt sich die Frequenz f1 nach und nach raus und geht irgendwann (bei sehr langem Signal) einfach im Rauschen unter und ist nicht mehr erkennbar. Berechnet man die STFT mit gewünschten Zeitabschnitten, lässt sich das jedoch wieder gut erkennen. Man möchte also die Spektralanteile über die Zeit beobachten. Die Länge der STFT ist frei wählbar und nicht festgelegt... Für weitere Infos: Stichwort Spektrogramm. Damit sollte das klarer werden.
Rezy schrieb: > Manchmal ändern sich diese aber zeitlich. Manchmal? Bei meinem Analyzer ändern die sich permament. Deshalb muss man z.B. in vielen Messanwendungen mitteln. Rezy schrieb: > Die "kürze" der Abschnitte ist natürlich nicht definiert, sondern ist > frei wählbar und kann sich je nach Anwendungsfall ändern. Pro Anwendung ist das aber sehr wohl definiert. Die Änderung der Amplitude ist selber eine Frequenz und wenn diese gemessen werden soll, muss die Länger der FFT für die Frequenz angepasst werden. Da gibt es an beiden Ende der Skla klare Grenzen, weil mit zu langen FFTs die Reaktion runter geht und es oberhalb einer 2. Frequenz keinen Sinn mehr macht, kürzer zu werden.
Rolf S. schrieb: > Manchmal? Bei meinem Analyzer ändern die sich permament. Deshalb muss > man z.B. in vielen Messanwendungen mitteln. Das kommt doch einfach nur aufs Signal an.. Ersetz das "manchmal" gerne durch "meistens". > Pro Anwendung ist das aber sehr wohl definiert. Die Änderung der > Amplitude ist selber eine Frequenz und wenn diese gemessen werden soll, > muss die Länger der FFT für die Frequenz angepasst werden. Da gibt es an > beiden Ende der Skla klare Grenzen, weil mit zu langen FFTs die Reaktion > runter geht und es oberhalb einer 2. Frequenz keinen Sinn mehr macht, > kürzer zu werden. Natürlich hat man Randbedingungen - je nach Anwendungsfall ergeben sich andere sinnvolle Längen. Je länger die Ausschnitte, desto besser die Frequenz- und desto schlechter die Zeitauflösung. Transiente Signale werden bspw. zeitlich eher "verschmiert". Je kürzer die Ausschnitte, desto besser die Zeit- und desto schlechter die Frequenzauflösung. Diskrete Frequenzanteile werden bspw. eher "verschmiert". Eine allgemeine Definition der "benötigten" Länge ist also nicht sinnvoll und je nach Signalinhalt und gewünschter Zeit-/Frequenzauflösung zu wählen.
olf schrieb: > M.A. S. schrieb: >> kurze Zeitabschnitte > > oh mann! > > Was ist ein "KURZER" Abschnitt? > > Geht es auch in Ingenieurssprache? Als ungefähre Faustregel: Ein Kurzzeitspektrum basiert typischerweise auf Daten deutlich kürzer als einer Sekunde.
Also die Kurzzeitspektralanalyse bringt ja überhaupt erst einmal ein angenommenes Zeitverhalten ins Spiel fragt nach dem zeitlichen Spektralverlauf. Die reine FFT kann ich ja so lange laufen lassen wie ich möchte und bekomme den gemittelten Anteil jeder Frequenz, auch wenn sie sich während der FFT-Dauer ändert. Was man haben will, definiert damit, was man zu tun hat, nämlich die FFT a) so niedrig abzutasten, dass man gerade höchste Frequenz noch erfassen kann b) nur so lang zu machen, dass man gerade noch die tiefste Frequenz gut erfassen kann (wofür ich LAMBDA/4 ansetzen würde) und man auch noch einigermaßen eine Auflösung der Frequenzen bekommt (was u.U. mehr erfordert, als LAMBDA) c) sie so engmaschig zu wiederholen, dass man die angenommene Änderung auch erkennen kann. Bei einer Abtastrate im Bereich Audio muss man z.B. nicht sampleweise neu berechnen, sondern es reicht mit dem doppelten Tempo der Änderungen, also im Bereich von 1-2ms abzutasten mit denen die Signale aufschwingen, um die Transienten zu sehen. Das wären dann bei höheren Raten auch mehr samples. Am Ende ist es immer ein Kompromiss, weil gerade die unteren Frequenzen nicht gut aufgelöst sind und zudem durch das Fenster deformiert werden. Dagegen macht bei einer langen FFT eine hohe Wiederholrate keinen Sinn.
Derya M. schrieb: > Hallo, > kann mir jemand helfen? > Also irgendwie verstehe ich nicht so ganz was eine KSA ist. In einem Delta t von 0 gibt es keine Frequenzen.
Das wird doch hier eigentlich erklärt: https://de.wikipedia.org/wiki/Kurzzeit-Fourier-Transformation Du hast eine zeitliche Folge von Messwerten. Willst du jetzt eine zeitliche Änderung der Frequenzen erfassen können musst du dich auf einen bestimmten zeitlichen Bereich der Messwerte beschränken den du fouriertransformierst um je ein Spektrum zu bekommen. Also legst du ein Fenster über die Messwerte vom Zeitpunkt t = t0 bis t0 + x. Pro Fenster errechnset du jetzt via Fourier Transformation dein Spektrum. Je kürzer das Fenster desto ungenauer wird das Spektrum aber desto besser siehst du aber zeitliche Änderungen im Spektrum. Und umgekehrt. Ob das jetzt per FFT oder FT passiert ist erst mal egal, mit FFT gehts halt mit weniger Rechenaufwand, dafür mit ein paar Einschränkungen bzgl. Fensterbreite.
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Übrigens, wenn Du also in der Luft ein Signal auffängst, das bei 10,000Mhz und bei 10,001MHz eine Linie aufweist, dann sind das zwei unterschiedliche Signale, die erstmal nichts miteinander zu tun haben. Diese können vom gleichen Sender kommen oder auch von unterschiedlichen Sendern. Erst im Empfänger wird daraus Grundwelle und Seitenband, d.h. der Ton von 1 KHz daraus generiert. Welche von den beiden Frequenzen ist nun welche, d.h. Grundwelle oder Seitenband?
Dieter schrieb: > Welche von den beiden Frequenzen ist nun welche, d.h. Grundwelle oder > Seitenband? Kann es sein, dass du auf einen anderen Beitrag antworten wolltest? Wie auch immer: Bei nur 2 Frequenzen gleicher Amplitude gibt es kein Seitenband. Klar. Beim Verhältnis Grundwelle und Seitenband gibt es umgekehrt immer eine Amplitudenkonstellation.
Moin, Murkser schrieb: > Wie auch immer: > > Bei nur 2 Frequenzen gleicher Amplitude gibt es kein Seitenband. Da waere ich vorsichtig. Koennte doch auch eine 2Seitenband-AM mit unterdruecktem Traeger sein. Also im Beispiel von Dieter ein 500Hz Signal, was auf einen 10.0005MHz Traeger moduliert wurde. Koennte aber auch sein, dass wenn ich diese Glocke laeute, ein Monster kommt und auf der Floete spielt...Chrchrchrchr... Gruss WK
Dergute W. schrieb: > Da waere ich vorsichtig. ... Da hattest Du den richtigen Riecher. Dein Beispiel gibt es auch. Das Demodulationsverfahren im Empfänger ist an diesen Effekten schuld. Dergute W. schrieb: > Koennte aber auch sein, ... Hat sicher auch mitgelesen. Weniger ist mehr. Kurze Frage, kurzes Beispiel und zeitlich längen Abstand zum nächsten Post lassen (eine Nacht Zeit zum überschlafen geben).
Dergute W. schrieb: > Koennte aber auch sein, dass wenn ich diese Glocke laeute, ein Monster > kommt und auf der Floete spielt...Chrchrchrchr... Kann es sein, dass der gute WeKa vor einiger Zeit begonnen hat, zu kiffen? Seit einigen Monaten beobachte ich bei einen Beiträgen eine Verflachung der Sprache, eine Oberflächlichkeit und eine seltsame Neigung, komische und flappsige Bemerkungen einzuflechten. Sieh dir mal deine Sprache von vor 1-2 Jahren an. Da war das seltener bis gar nicht.
Murkser schrieb: > Kann es sein, ... Der Post scheint unter den gelöschten zu sein, aber zwei andere nennen das Randthema. Murkser schrieb: > Bei nur 2 Frequenzen gleicher Amplitude gibt es kein Seitenband. Trotzdem kommt aus dem Empfänger ein hörbares Differenzsignal. Also spielt eine von beiden Frequenzen ein bißchen Seitenband. Murkser schrieb: > Kann es sein, ... Da täuschst Du Dich. Das ist alles ganz normal. Wenn Du wissen willst, woher die Tendenz kommt, dann brauchst Du nur mal eine heutige Zeitung und eine von vor zwanzig Jahren aufzuschlagen. Gleiches gilt für Radio, Fernsehen und Bundesregierung, sowie Parlamentsabgeordnete. Der Einfluss auf Sprache und Ausdruck kann eindeutig nachgewiesen werden.
Dieter schrieb: > Murkser schrieb: >> Kann es sein, ... > > Da täuschst Du Dich. Das ist alles ganz normal Wovon sprichts du? Bitte in ganzen Sätzen antworten und bei Auslassen einen Rückbezug auf Text ("Zitat") dem zu entnehmen ist, worauf sich etwas bezieht.
Murkser schrieb: > Wovon sprichts du? Magst Du bloß nicht verstehen und stellst rhetorische Frage. Der Veweis, verweist auf den ganzen Absatz, wie üblich reicht der Pointer auf den Anfang.
Ich glaube, es ist nach wie vor offen, wodurch sich eine solche Analyse definiert. Hätte jemand eine klare Definition?
So wie ich das verstanden habe, geht es hier darum, die Analyse von Zeitverhalten und Frequenzen aufzuspalten: kurze FFT -> hohe Geschwindigkeit und Auflösung sind mir verständlich. Wie kann ich die FFT-Genauigkeit trotzdem erhöhen?
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