Как FFT анализатор отображает шум или что означает шумовая полка -200dB
#61

А че это такая артикуляция на "шумовую полку" даеш мол -155дб и ниже? Искажения уже лучше этих значений или дальше свято верим что ацп не искажают?

"The universal aptitude for ineptitude makes any human accomplishment an incredible miracle." John Stapp
Ответ
#62

nazar Написал:А че это такая артикуляция на "шумовую полку" даеш мол -155дб и ниже? Искажения уже лучше этих значений или дальше свято верим что ацп не искажают?
И то верно , какой прок от низкой шумовой полки если собственные искажения АЦП выше.В хорошей реализации рекомендованных для измерений АЦП какое значение реально может показать АЦП при прямом измерении(без фильтров) -120-130db ?
Ответ
#63

Я так вижу вы ко всему прочему еще и совсем не читатель, ссылка на тему в которой кстати вы учавствовали была на второй странице данного топика, но там слишком много букв, сложно наверное понять написанное.

"The universal aptitude for ineptitude makes any human accomplishment an incredible miracle." John Stapp
Ответ
#64

bobby_ii Написал:Линейная шкала частот или автоматом получается логарифм?

bobby_ii Написал:Осталось понять, как происходит усреднение (накопление), т.е. в данном случае - как связан размер ФФТ (ширина бина) с количеством данных, необходимыж для "заполнения"(измерения)?

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%...1%8C%D0%B5

https://www.google.com.au/webhp?sourceid=chrome-instant&ion=1&espv=2&ie=UTF-8#q=zero+padding

http://www.dsprelated.com/freebooks/mdft...dding.html

"Найкраще сало то ковбаса." (с)
Ответ
#65

Ссылка на Википездию ругается (можно все эти %%% просто строкой вставить). А с Аглицким надо "бодаться", чтобы хоть что-то понять. В любом случае, чтобы разбираться, надо понимать "предмет разговора".
А я пока не могу даже понять "предмет". Как в университете - пропустил пол-года, пришел на матанализ и нифига не понимаешь.
Или как теорему с середины доказательства - доска исписана, вроде всё стройно-логично, но чего доказывают - не поймешь.
В диссерах сначала пишут суть вопроса - зачем надо то, о чем будет рассказано в дальнейшем и что уже сделано (другими) на данный момент (суть проблемы). Потом уже - то, что сделали вы. Чтобы люди, которые "не в теме" или вообще, далекие от "темы" тоже могли понять, о чем речь.
Ответ
#66

nazar Написал:сложно наверное понять написанное.
Да каюсь позабыл , Вы не только рекомендовали АЦП ,но и указали их возможности : http://www.audio-perfection.com/forum/th...l#pid11455 .Спасибо.
Ответ
#67

bobby_ii Написал:А полосы случаем не должны быть "относительными" (логарифмическими)
Нет, ширина полосы одинаковая не зависимо от средней частоты данной полосы.
Примерно так же как обычно и в "аналоговом" анализаторе спектра.

Nobody Is Perfect
Ответ
#68

Да. ФТ-жо по кратным частотам "раскладывает", а не по "тонам" :-). Как-то очевидные вещи не сразу соображаются.
Ответ
#69

у мя с математикой шось совсем не складывается, постоянно то нехватает то избыток пимпочек)

берем сигнал размером 1024 сэмпла
из этого получаем ффт длинной 1024 или 2048 сэмплов?
половина этой ффт является зеркальной другой половине? т.е. первая половина = вторая половина, и поэтому можно отбросить одну из половин?

допустим в итоге получили ффт длинной в 1024 бина.

теперь есть такая штука как обратный ффт (inverse fft, ifft).
и если в нее положить эти 1024 бина, то на выходе можно получить исходный сигнал?

*** все значения - комплексные, конешноже. кроме сигнала, он обычный.
*** следует ли прикладывать оконную функцию до fft и после ifft?

:)
если много букв писать ответом, то не пешите, дайте ссылку) да и обьяснять можно не обьяснять, я пытаюсь узнать ошибаюсь ли я))

Аминь.
Ответ
#70

http://www.amazon.com/Understanding-Digi...bc?ie=UTF8
https://books.google.com/books?id=UBU7Y2tpwWUC&pg=PT173&source=gbs_toc_r&cad=3#v=onepage&q&f=false

Глава 3

Есть русский перевод второго издания. По моему не очень плохой

Nobody Is Perfect
Ответ
#71

s3t Написал:у мя с математикой шось совсем не складывается,
По идее ФФТ/иФФТ (ФТ/иФТ) являются комплиментарными.
кол-во данных должно сохраняться, т.е. из 1024х отсчетов получаем 1024 Фурье-координаты, половина из которых - синусы, половина - косинусы, или по 512 координат амплитуда+фаза, или 512 комплексных чисел.
Если идет спектр-анализ, то от 512 комплексных чисел (1024 координаты) остается 512 "модулей" или амплитуд. По ним уже СИГНАЛ не восстановишь.
Ответ
#72

bobby_ii Написал:кол-во данных должно сохраняться, т.е. из 1024х отсчетов получаем 1024 Фурье-координаты, половина из которых - синусы, половина - косинусы

Получаеш 1024 комплексных числа, половина из которых для отрицательных частот. Просто они будут зеркально симетричны относительно fs/2 или 0Hz.

"Найкраще сало то ковбаса." (с)
Ответ
#73

Вообще необязательно чтобы количество отсчётов было 2^n. Просто тогда fft оптимизация не катит, будет медленнй считать, если софт позволяет.

"Найкраще сало то ковбаса." (с)
Ответ
#74

Насколько я помню, ФФТ (фаст, или БыстроеПреобрФурье) от ДФТ(дискретной или ДФТ) тем и отличается :-).
Ответ
#75

FFT это просто оптимизированый алгоритм выполнения DFT, только работает не для произвольного набора отсчетов.

Где-то год назад проплывало что разработали еще более "оптимизированый" вариант чем имеющиеся радиксы, в нескольок раз быстрее. Но шота с тех пор ничего и не слышал.

"Найкраще сало то ковбаса." (с)
Ответ
#76

http://sernam.ru/book_tec.php?id=149

"Выражение (9.39) показывает, что для определения одного коэффициента ДПФ сигнальной последовательности из N отсчетов, необходимо выполнить около N операций умножения на комплексное число и столько же сложений, а для нахождения всех коэффициентов объем вычислений составит . В частности, при надо осуществить более миллиона умножений и сложений. Если длины обрабатываемых массивов превышают тысячу единиц, то дискретная спектральная обработка сигналов в реальном масштабе времени требует высокопроизводительных вычислительных комплексов.

Многократно сократить число операций позволяет быстрое преобразование Фурье (БПФ), обеспечивающее вычисление коэффициентов ДПФ за меньшее число операций. В основу БПФ положен принцип разбиения заданной последовательности отсчетов дискретного сигнала на несколько промежуточных последовательностей. Для этого число отсчетов N разделяется на множители (например, ). Затем определяются спектры этих промежуточных последовательностей и через них находится спектр всего сигнала. В зависимости от состава, числа и порядка следования указанных множеств можно создать различные алгоритмы БПФ. В цифровой технике удобно обрабатывать сигнальные последовательности со значениями N, являющимся степенью числа два (4, 8, 16 и так далее). Это позволяет многократно делить входную последовательность отсчетов на подпоследовательности.
.......................
Вычисление коэффициентов ДПФ последовательности из N отсчетов по алгоритмам БПФ требует примерно N*log2(N) операций умножения. Алгоритмы БПФ сокращают число операций по сравнению с алгоритмами ДПФ в N*log2(N) раз. Например, при количестве отсчетов 2^10, имеем log2(N)=10 и сокращение числа операций составляет N*log2(N)~=100. При очень больших массивах отсчетов входного сигнала выигрыш в скорости обработки может достигать нескольких тысяч. "

Тут вроде как понятным языком изложено : http://www.phys.nsu.ru/cherk/Vestnik_Fou..._15_09.pdf
"На всякий пожарный", прицеплю:
.pdf Vestnik_Fourier_my_15_09.pdf Размер: 587.04 KB  Загрузок: 308
Ответ
#77

begemot Написал:"Understanding Digital Signal Processing (3rd Edition)" Глава 3 (85$)
Есть русский перевод второго издания. По моему не очень плохой
Может, это поможет бесплатно:
http://audio.rightmark.org/lukin/dspcour...course.pdf
.pdf dspcourse.pdf Размер: 1.22 MB  Загрузок: 9
Ответ
#78

Если позволите, то чуть более общий вопрос.
Есть тут у меня недопонимание возможного динамического диапазона FFT в цифровых осциллографах. Сейчас пытаюсь понять, нужен ли мне такой прибор для работы с аудио и, если нужен, то какой.
Имеем 8-ми битный АЦП. Это 256 градаций по вертикали и всего около 48Дб динамического диапазона при условии, что каждой градации соответствует одинаковое значение приращения напряжения. Смотрим ролик https://www.youtube.com/watch?v=hYVgZvY2X08 с 7-ой минуты и видим дельту по вертикали больше 78Дб. Как это? То ли, при включении Дб-льной шкалы, работа АЦП становится нелинейной (младшим градациям соответствуют меньшие значения приращения). То ли идет замер вертикальных значений в неких узких частотных полосах разными "вертикальными линейками", а потом все сшивается. То ли, то что намерили в ролике - это фикция. Тогда зачем 10 или даже 20 Дб в клетке при 8-ми то клетках в FFT? Как то непонятно...
Если кто владеет вопросом, поясните, плиз
Ответ
#79

FFT в осцилографах работает точно так же как на тазиках. Соотв. надо смотреть обьяснения озвученые ранее в этой теме.

"Найкраще сало то ковбаса." (с)
Ответ
#80

piramida Написал:То ли идет замер вертикальных значений в неких узких частотных полосах разными "вертикальными линейками", а потом все сшивается.

БендеровецЪ Написал:Самое интересно что аналоговые спектроанализаторы ведут себя аналогичным же образом при изменении RBW

Nick Написал:Если мерять в меньшей полосе, то уровень шума будет меньше, т.к. его мощность распределена по всему диапазону (для белого шума - равномерно).
FFT как раз это и делает, он показывает уровень сигнала и шума в узких полосах частот. Поэтому грубо говоря полка будет ниже в завимости от того на сколько бинов будет разделён весь измеряемый спектр. Т.е. скажем у нас полоса 20кГц а бинов 1000, тогда каждый бин будет показывать полосу всего в 20кГЦ/1000=20гЦ. Если шум белый, то его уровень в такой полосе будет на 10log10(1000) = 30дБ меньше.
Примерно тоже самое будет если просто померять каким нибудь полосовым фильтром шириной в 20Гц. Так в общем аналоговые анализаторы и работают...

"Найкраще сало то ковбаса." (с)
Ответ


Возможно похожие темы ...
Тема / Автор Ответы Просмотры Последний пост

Перейти к форуму:


Пользователи, просматривающие эту тему: 3 Гость(ей)