fft電量采集原理?
盡可能高的采集信號,做FFT得到頻譜。
采樣定理表明,采樣頻率必須大于采樣信號帶寬的兩倍。另一個等價的說法是奈奎斯特頻率必須大于采樣信號的帶寬。
如果信號帶寬為100Hz,采樣頻率必須大于200Hz,以避免混疊。
換句話說,采樣頻率必須至少是信號中最大頻率分量頻率的兩倍,否則無法從信號采樣中恢復出原始信號。
MATLAB中的FFT的采樣頻率和采樣點怎樣確定?
采樣頻率是通過fft變換的時間序列數據的頻率。如果數據間隔為0.01s,采樣頻率為100Hz,這是確定的。根據時間序列的數據長度確定采樣點。fft是快速傅立葉變換,采樣點數是2的整數倍,所以可以實現快速計算。因此,如果序列長度為3,則采樣長度設置為4,數據將自動補0。如果序列長度為63,則采樣長度可以設置為64,這是最接近2的整數次冪。
stft函數在python中的參數?
短時傅里葉變換(STFT)解決了快速傅里葉變換(FFT)的缺點,在獲得信號頻域信息的基礎上保留了時域信息。具體實現是通過增加一個窗函數(窗函數的長度是固定的)對時域信號加窗,將原始時域信號分成多段,對每段進行FFT,得到時間譜。對應python中的函數(x,fs1.0,window;hann,nperseg256,noverlapNone,nfftNone,detrendFalse,return_onesideTrue,boundary;zeros,paddedTrue,axis-1)。
輸入參數如下
x:STFT變換的時域信號
Fs:時域信號的采樣頻率。
窗口:時域信號分割需要的窗口函數,可以自定義窗口函數(但沒有這方面的嘗試,需要自定義請自行嘗試)。
Nperseg:窗口函數長度
Noverlap:窗口函數重疊的數量,默認為50%。
NFFT:FFT的長度,默認為nperseg。如果它大于nperseg,將自動執行零填充。
Return_oneside:True返回復數的實部,None返回復數。
其余參數一般不涉及,采用默認參數。