Howtosignalprocessing
PSD i FFT są narzędziami do pomiaru i analizy zawartości częstotliwości sygnału. FFT przenosi dane czasowe do domeny częstotliwości, co pozwala inżynierom przeglądać zmiany wartości częstotliwości. PSD robi kolejny krok i oblicza moc lub siłę zawartości częstotliwości.
- Dlaczego PSD jest lepsze niż FFT?
- Co jest lepsze FFT lub DFT?
- Jak DFT i FFT są pomocne w oszacowaniu spektralnym mocy?
- Który jest szybszy DFT lub FFT?
Dlaczego PSD jest lepsze niż FFT?
Kluczowym aspektem PSD, który czyni go bardziej użytecznym niż FFT do losowej analizy wibracji, jest to, że ta wartość amplitudy jest następnie znormalizowana do szerokości pojemności częstotliwości, aby uzyskać jednostki g2/Hz.
Co jest lepsze FFT lub DFT?
Algorytmy FFT to szybsze sposoby robienia DFT. Jest to rodzina algorytmów i ani jednego algorytmu. Jak staje się szybsze, można wyjaśnić na podstawie serca algorytmu: podziel i podbij.
Jak DFT i FFT są pomocne w oszacowaniu spektralnym mocy?
Odrębna transformacja Fouriera (DFT) lub szybka transformacja Fouriera (FFT) rzeczywistego sygnału to liczba złożona, mającą rzeczywistą i wyobrażoną część. Możesz uzyskać moc w każdym składniku częstotliwości reprezentowanej przez DFT lub FFT, kwadrat wielkości tego komponentu częstotliwości.
Który jest szybszy DFT lub FFT?
Graficzne wyjaśnienie prędkości szybkiej transformacji Fouriera. Dla przykładowego zestawu 1024 wartości FFT wynosi 102.4 razy szybciej niż dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Podstawą tej niezwykłej przewagi prędkości jest schemat „odwrotnego” algorytmu Tukeya.
