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fft的正確采樣點 fft電量采集原理?

   2023-05-07 企業服務招財貓130
核心提示: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

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。

 
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