এফএফটিতে ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন এবং উইন্ডোর আকার কীভাবে নির্বাচন করবেন?


9

আমি 200Hz থেকে 10KHz এ ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তনের সাথে সময়ের পরিবর্তিত সিগন্যালের স্পেকট্রাম বিশ্লেষণ করছি। আমি সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি উপাদান বিশ্লেষণের জন্য এফএফটি ব্যবহার করছি। আমার প্রশ্নগুলি হ'ল:

  1. সংকেতের জন্য ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন এবং উইন্ডো প্রস্থ কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন?
  2. বিভিন্ন ধরণের সংকেতের জন্য কোন ধরণের উইন্ডো ফাংশন উপযুক্ত?
  3. এফএফটি-র জন্য সর্বোত্তম আকারটি কী হওয়া উচিত?

সংকেতের স্যাম্পলিং হার 44.1kHz।


2
ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন প্যাটার্ন কি? সিগন্যালটি হঠাৎ করে বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সিগুলির মধ্যে হ্যাপ হয়, বা ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন অবিরত থাকে? যদি সংকেতটি বন্ধ হয়ে যায়, আপনি কোন সময়ের জন্য ধরে নিতে পারেন যে একই সংক্রমণটি সংকেতটি থাকবে? যদি ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন অব্যাহত থাকে তবে এই পরিবর্তনটির কোন প্যাটার্ন রয়েছে (রৈখিক, গাউসিয়ান, অন্যান্য)?
ভাসিলি

এটি আশা করে না যে এটি চিপ সিগন্যালের অনুরূপ বিভিন্ন সংকেত অবিরত রয়েছে। প্রতিটি ফ্রিকোয়েন্সিটির প্রশস্ততা এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হতে পারে।
নিতিন

4
আপনি বলেছেন আপনি ফ্রিকোয়েন্সি উপাদান বিশ্লেষণ করতে এফএফটি নিচ্ছেন। এটি একটি মধ্যবর্তী পদক্ষেপ এবং আপনার প্রশ্নের সঠিক উত্তর দিতে, আপনি কী অর্জন করতে চাইছেন তা আমাদের জানতে হবে। এই তথ্যটি নিয়ে আপনি কী করতে চান? আপনার ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানটি কেন জানতে হবে? আপনার এই তথ্যটি কতবার আপডেট করার প্রয়োজন? আমাদের এই জিনিসটি না জানিয়ে, আপনি কেবলমাত্র তিনিই জানেন যে রেজোলিউশনের কী দরকার। প্রকৃতপক্ষে, যদি আপনাকে কেবল এক বা দুটি ফ্রিকোয়েন্সিতে উত্তরটি জানতে হয় তবে এফএফটি এমনকি সেরা উপায় নাও হতে পারে।
স্কট সিডম্যান

@ স্কটসিডম্যান, আপনি আমার মন পড়েন।
ভাসিলি

1
@ ট্রাভ 1 এস, আমরা সকলেই আলাদাভাবে শিক্ষা দিই। আমার ছাত্র যদি এই প্রশ্নটি জিজ্ঞাসা করে আমার কাছে আসে তবে আমি তার উপরের আমার বিস্তারিত মন্তব্য দিয়ে যে অনুরূপ হোম বার্তাটি পেয়ে যাচ্ছিলাম তা দেওয়ার চেষ্টা করব- "একজন প্রকৌশলী বুঝতে হবে যে সে বা সে কী করছে? এটি শুরু করার আগে কিছু "। এমন হাজার হাজার সংস্থান আছে যেখানে কেউ ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশনকে এন এর একটি ক্রিয়াকলাপ হিসাবে বর্ণনা করে এমন সমীকরণগুলি খুঁজে পেতে পারে এবং এটি মনে হয়েছিল যে প্রশ্নকর্তা তাদের উপলভ্য করেছেন তবে এই বার্তাটি তাদের সাথে সংযুক্ত নেই! আশা করা যায়, এই উত্থানের ফলে প্রশ্নকর্তাকে বুঝতে পেরেছিল যে তিনি ইতিমধ্যে উত্তরটি ধরে রেখেছেন।
স্কট সিডম্যান

উত্তর:


4

যেহেতু আপনি একটি স্থির নমুনা হার নিয়ে কাজ করছেন, আপনার এফএফটি দৈর্ঘ্য (যার জন্য আপনার উইন্ডো একই প্রস্থে থাকা প্রয়োজন) আপনার ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশনকে বাড়িয়ে তুলবে। একটি সূক্ষ্ম ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন থাকার সুবিধা দ্বিগুণ: আপাত এক হ'ল আপনি একটি সূক্ষ্ম ফ্রিকুয়েসি রেজোলিউশন পান, যাতে আপনি ফ্রিকোয়েন্সিটির খুব কাছে থাকা দুটি সিগন্যাল আলাদা করতে সক্ষম হন able দ্বিতীয়টিটি হ'ল, উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশনের সাথে আপনার এফএফটি শব্দের তলটি কম হবে। আপনার সিস্টেমে গোলমালের একটি স্থির শক্তি রয়েছে, এটি আপনার এফএফটি পয়েন্টের সংখ্যার সাথে সম্পর্কিত নয় এবং সেই শক্তিটি আপনার সমস্ত ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলিতে সমানভাবে বিতরণ করা হয়েছে (যদি আমরা সাদা শব্দের সাথে কথা বলি)। সুতরাং, আরও বেশি ফ্রিকোয়েন্সি উপাদান থাকার অর্থ আপনার ফ্রিকোয়েন্সি বিনগুলির স্বতন্ত্র শব্দের অবদানকে হ্রাস করা হবে, যখন মোট সংহত শব্দটি একই থাকে, যার ফলশ্রুতি নীচের শব্দে মেঝেতে। এটি আপনাকে একটি উচ্চতর গতিশীল পরিসর পার্থক্য করতে দেয়।

তবে লম্বা এফএফটি ব্যবহারে ত্রুটি রয়েছে। প্রথমটি হ'ল আপনার আরও প্রসেসিং শক্তি প্রয়োজন। এফএফটি হ'ল একটি (এনলগএন) অ্যালগরিদম, যেখানে পয়েন্টের সংখ্যা এন। যদিও এটি নিষ্পাপ ডিএফটি হিসাবে নাটকীয় হতে পারে না, এন এর বৃদ্ধি আপনার প্রসেসরের রক্তপাত শুরু করবে, বিশেষত যদি আপনি একটি এমবেডেড সিস্টেমের সীমানায় কাজ করছেন। দ্বিতীয়ত, যখন আপনি এন বাড়ান, আপনি সময় রেজোলিউশন হারাতে গিয়ে ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন অর্জন করেন। একটি বৃহত্তর এন সহ, আপনার ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেন রেজাল্টে পৌঁছানোর জন্য আপনাকে আরও নমুনা নেওয়া দরকার, যার অর্থ আপনার দীর্ঘ সময়ের জন্য নমুনা নেওয়া দরকার। আপনি একটি উচ্চতর গতিশীল পরিসীমা এবং সূক্ষ্ম ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন সনাক্ত করতে সক্ষম হবেন তবে আপনি যদি সর্বাধিক সন্ধান করছেন তবে কখনই স্পারটি ঘটেছিল সে সম্পর্কে আপনার একটি কম স্পষ্ট ধারণা পাবেন।

আপনার যে ধরণের উইন্ডোটি ব্যবহার করা উচিত তা হ'ল একটি সম্পূর্ণ বিষয়, যা আমি আপনাকে জানাতে চাই না যে কোনটি ভাল। তবে, বিভিন্ন উইন্ডোতে আলাদা আলাদা আউটপুট বৈশিষ্ট্য রয়েছে, যার মধ্যে বেশিরভাগ (সমস্ত না থাকলে) এফএফটি ফলাফল প্রক্রিয়াকরণে বিপরীত পোস্ট হয়। কিছু উইন্ডো আপনার ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলিকে সাইড বিনাতে রক্তাক্ত করতে পারে (যদি আমি ভুল না করি তবে হ্যানিং উইন্ডোটি আপনার উপাদানগুলি তিনটি বাক্সে উপস্থিত করে তোলে makes), অন্যরা আপনার উপাদানগুলিতে কিছু লাভের ত্রুটি প্রবর্তনের সময় আপনাকে আরও ভাল ফ্রিকোয়েন্সি নির্ভুলতা দিতে পারে। এটি আপনি যে ফলাফলটি অর্জনের চেষ্টা করছেন তার প্রকৃতির সাথে সম্পূর্ণরূপে নির্ভরশীল, তাই আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োগের জন্য কোনটি সেরা এটি পৌঁছানোর জন্য আমি কিছু গবেষণা (বা কিছু সিমুলেশন) করতাম।


নোট করুন যে অনুক্রমিক ব্লকগুলিতে এফএফটি মূল্যায়ন পরিচালনা করা স্বজ্ঞাত হতে পারে তবে এগুলি ইনপুট ডেটার ওভারল্যাপিং ব্লকগুলিতে চালানোও সম্ভব , অর্থাৎ প্রতি 256 নমুনায় 1024-পয়েন্টের এফএফটি শুরু করা- কিছুটা ভাল সময় রেজোলিউশন দেওয়া হলেও অবশ্যই আরও বেশি গণনার ব্যয়।
ক্রিস

0

প্রথমত প্রথম জিনিসগুলি, স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সিটি অবশ্যই এটির (44.1kHz> 2x10kHz) সংকেতের সর্বাধিক ফ্রিকোয়েন্সি থেকে দ্বিগুণ হতে হবে। পরবর্তী সময়ে সময় ডোমেনে উইন্ডোটির দৈর্ঘ্য যদি হয় তবে এফএফটি সহ ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশনটি ঠিক 1 / টি হয় is এফএফটি ব্যবহার করে ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনের রেজোলিউশনের সময় ডোমেনের স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সিটির কোনও সম্পর্ক নেই। তবে পূর্বের উত্তরে উল্লিখিত হিসাবে টাইম ডোমেন উইন্ডোটি খুব বেশি বড় হতে পারে না কারণ আপনি কেবলমাত্র মুহুর্তের মধ্যে পপ আপ হওয়ার মতো উত্সাহী সংকেত সম্পর্কিত তথ্য হারাবেন। সুতরাং ফ্রিকোয়েন্সি রেজোলিউশন এবং মজাদার সংকেত সনাক্ত করার মধ্যে একটি সমঝোতা হতে হবে। শেষ পর্যন্ত এফএফটি একমাত্র অ্যালগরিদম নয় যে সময় ডোমেন থেকে ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে সংকেত গ্রহণ করে। আপনি যদি সময় ডোমেনে সীমিত সংখ্যার নমুনা সহ ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেনে উচ্চ রেজোলিউশন সন্ধান করে থাকেন তবে আপনি উচ্চতর রেজোলিউশন বর্ণালী অনুমানের কৌশল যেমন মিউসিক এবং ইএসপিআরআইটি ব্যবহার করতে পারেন। এগুলি আগমনের দিকনির্দেশনা (ডিওএ) অনুমানের জন্যও ব্যবহৃত হয় যা বর্ণালী অনুমানের সমস্যার সাথে বেশ মিল।


উম না ... পুনরায় পড়া আপনি যদি নির্ভরযোগ্যভাবে একটি ফ্রিকোয়েন্সি পুনর্গঠন করতে চান তবে আপনার 5-10x প্রয়োজন হবে। তেমনি একটি বিস্তৃত উইন্ডো সুদের সর্বনিম্ন ফ্রিকোয়েন্সি পুনর্নির্মাণের অনুমতি দেয় সাব হারমোনিকসে। কোনও উত্সাহী সিগন্যাল কোনওভাবেই এফএফটি-তে নির্ভরযোগ্যভাবে দেখা যায় না কারণ
ডায়রাকের নাড়িতে

আগ্রহের সিগন্যালের ফ্রিকোয়েন্সি রেঞ্জ 200Hz থেকে 10kHz পর্যন্ত ... সুতরাং নমুনাটির ফ্রিকোয়েন্সি কমপক্ষে 4.41 গুন সংকেতের ফ্রিকোয়েন্সি ... যদি আমরা বর্ণালীটির নীচের প্রান্তটি দেখি স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি 220.5 বার ... আমাদের জানার দরকার হতে পারে কিভাবে পরিসংখ্যানটি পরিসংখ্যানগতভাবে বিতরণ করা হয় ... যাইহোক আমি মনে করি যে নমুনাটির ফ্রিকোয়েন্সি এখানে কোনও সমস্যা নয়!
ইয়াসির আহমেদ
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.