FFT顾名思义就是将时域内的信号转化为频域的过程,本文将通过实例说明加window和overlap对频谱分析的影响。用10Hz的正弦波,以说明overlap及窗函数在频谱分析过程中的不同之处。 overlap,就是连续分析的时域数据块通过指定的时间纪录百分比进行重叠。在这个例子中,时域数据时间长度为4S,相应的频率分辨率为1Hz。 图1 10Hz正弦波原信号 分析稳态信号,如图1所示,设置overlap为0%,加汉宁窗,如图2所示。 图2 Hanning Window 一旦加窗,那么加窗后的信号看起来如图3所示,分析得到的频谱是从这个加窗后的信号中得到的。 图3 加汉宁窗后的信号 现在,如果信号不稳定,如图4所示,结果会怎么样呢?从图4中可以看到出现了周期间隔的其他信号,这个可能对分析产生严重的影响。(这个信号是一个1Hz左右的正弦脉冲) 图4 正弦信号带有周期的脉冲 图4中红色为汉宁窗。对信号施加汉宁窗,overlap设置为0%,得到的结果几乎与图3得到的结果相同。因为汉宁窗将时域纪录的开始和结束端置零了。在这个例子中,刚好周期脉冲位于信号的开始端或结束端。 overlap处理(50%)可捕捉到这个感兴趣的周期脉冲,因为计算频谱是用重叠后的时域纪录,那么汉宁窗后可调整这个周期脉冲,因此在频谱计算中包含了它,如图5所示。 图5 正弦脉冲重叠50% 相应的结果如图6所示。图中蓝色为没有重叠的,红色为重叠50%,分别由图4和图5的加窗的时域信号计算得到。 显然,当overlap为0时,脉冲信号是丢失的,虽然在加入overlap以后,不能明显的辨别出脉冲信号的频率,但的确是有加入新的频率成分。 这表明当加汉宁窗时,重叠不充分时会存在丢失信号的可能性。 解决方案是:除非你采集足够长的时域信号,否则,如果overlap设置过低,会丢失部分信号中的频率信息。 图6 重叠0%和50%的结果 来源:吉兴汽车声学部件科技有限公司公众号,作者:陈晓君。 |
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