在最近一个项目中,我不得不翻开当年大学用的那本快速傅立叶变换(DFT)书籍,书的封面上已经蒙上了厚厚的一层灰。实际上,我在工作过程中购买过不少DFT方面的书,尽管每本书都相对比较薄,但里面有很多公式和高阶数学运算,所以要“记住”比较突出的要点也算是一项挑战。
谢天谢地,您现在即使不是DFT专家也能使用当前示波器中的FFT功能。但是,了解某些基础工作原理确实很有裨益。特别是,您选择的窗口因子(window factor)可能会给测量结果带来很大影响。
DFT分析本身假设要处理的数据是单个周期的定期重复的信号。下面的图1介绍了一串时域样点。例如,在对图1中的第2个帧运用DFT处理时,将对信号进行周期扩展。后续帧之间的不连续点一般会如图2所示。这些假的不连续点会生成原始信号中没有的频谱假信号,进而不准确地重现信号。这种情况称为频谱泄漏。
图1
图2
示波器的FFT功能运用窗口技术,降低频谱泄漏的影响。在执行DFT之前,DFT帧被乘以一个窗口函数,每个样点的长度相同。窗口函数通常呈钟形,会减少或消除DFT帧两端的不连续点。
图3显示了最常用的4个窗口函数,下面列明了推荐用途:
1)矩形 – 测量突发的瞬态信号,其中事件前的信号电平和事件后的信 号电平几乎相等
2)Hamming – 测量正弦噪声、周期噪声或窄带随机噪声,其中事件前的信号电平和事件后的信号电平明显不同
3)Hanning – 在事件前和事件后的瞬态信号或突发信号电平明显不同时,测量幅度精度(在解析频率处较低)
4)Blackman/Harris – 测量频率幅度,测量以单频率为主的波形,查找高阶谐波
图3
关键字:示波器 频域 窗口技术
引用地址:示波器频域的窗口技术
谢天谢地,您现在即使不是DFT专家也能使用当前示波器中的FFT功能。但是,了解某些基础工作原理确实很有裨益。特别是,您选择的窗口因子(window factor)可能会给测量结果带来很大影响。
DFT分析本身假设要处理的数据是单个周期的定期重复的信号。下面的图1介绍了一串时域样点。例如,在对图1中的第2个帧运用DFT处理时,将对信号进行周期扩展。后续帧之间的不连续点一般会如图2所示。这些假的不连续点会生成原始信号中没有的频谱假信号,进而不准确地重现信号。这种情况称为频谱泄漏。
图1
图2
示波器的FFT功能运用窗口技术,降低频谱泄漏的影响。在执行DFT之前,DFT帧被乘以一个窗口函数,每个样点的长度相同。窗口函数通常呈钟形,会减少或消除DFT帧两端的不连续点。
图3显示了最常用的4个窗口函数,下面列明了推荐用途:
1)矩形 – 测量突发的瞬态信号,其中事件前的信号电平和事件后的信 号电平几乎相等
2)Hamming – 测量正弦噪声、周期噪声或窄带随机噪声,其中事件前的信号电平和事件后的信号电平明显不同
3)Hanning – 在事件前和事件后的瞬态信号或突发信号电平明显不同时,测量幅度精度(在解析频率处较低)
4)Blackman/Harris – 测量频率幅度,测量以单频率为主的波形,查找高阶谐波
图3
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