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FFT aus Messdaten - Erste Schritte?

 

ljminti
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Beiträge: 6
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     Beitrag Verfasst am: 10.04.2009, 16:42     Titel: FFT aus Messdaten - Erste Schritte?
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich versuche mich gerade an der Erstellung einer Spektralanalyse und anschließendem Leistungsspektrum von Messdaten.
Leider habe ich noch sehr wenig Erfahrung in Bezug auf FFT mit Matlab.

Ich habe hier zwar diverse Bücher der Signalverarbeitung, jedoch steige ich da noch nicht ganz durch wie dieser FFT Algorithmus läuft. Ebenso mit der Nutzung der Fensterung bei einer FFT und dem Zero-Padding und Leakage Effekt.

Zunächst möchte ich aber klein anfangen.

Ich habe also Messdaten aufgenommen. Daraus ergeben sich 2 Vektoren. Einmal ein Zeitvektor t und der Amplitudenvektor x.

Ich wollte dann das Scriptbeispiel aus der Script-Ecke verwenden, jedoch ist dies nicht genau das was ich brauche.

Damit ich selber ein M-File für eine FFT schreiben kann, wäre ich sehr dankbar, wenn mir jemand erklären könnte, wie ich aus meinen 2 Vektoren eine Frequenzspektrum und Leistungsspektrum bekommen kann.

Was sind die erforderlichen Bestandteile einer FFT?
Was hat es mit der Auflösung der FFT auf sich?
Wo spielt der Shannon-Nyquist mit rein?
Wie lege ich den interessierenden Frequenzbereich fest?
Wie binde ich die Fensterung mit ein?
...

Ich weiß das dies sehr viele Fragen sind und diese müssen ja auch nicht auf einmal beantwortet werden, jedoch würde ich mich auch schon über Teilantworten oder weiterführende Links/Literatur freuen.

Danke schon einmal
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josekamara
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     Beitrag Verfasst am: 10.04.2009, 17:34     Titel:
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Schauen Sie bitte auf der Forum-Suche. Da gibt es genug Beispiel zur FFT.
http://www.gomatlab.de/fft-t770,highlight,fft.html
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ljminti
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     Beitrag Verfasst am: 12.04.2009, 10:11     Titel:
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Die Forensuche habe ich schon benutzt und auch dieses Beispiel gefunden. Jedoch deckt meiner Ansicht nach dieses Beispiel nicht direkt meine Problemstellung ab. Deswegen möchte ich jetzt selber versuchen den Code zu erweitern bzw. abzuändern. Hierbei wäre ich über Hilfestellungen Dankbar.

Damit ich eine FFT durchführen kann, benötige ich folgende Werte

    dt = diff(t(1:2) % Abtastzeit [s]
    fa = 1/dt % Abtastfrequenz [Hz]
    n % Anzahl Messwerte []
    x % Messwerte
    t % Zeitvektor
    N % FFT-Länge


Zur reinen Erzeugung der FFT benötige ich laut dem Aufruf
Code:

H = fft(x,N);
 

ja eine bestimmte Anzahl N. Wie ermittle ich diese Zahl?
In der Literatur wird gesagt, dies sollte ein Vielfaches der Zweierpotenz sein damit der Radix-2 Algorithmus funktionert.

Anschließend nehme ich den Betrag von H um die Amplituden zu erhalten.
Code:

amplH = abs(H);
 


Hin und wieder ist zu erkennen dass H bzw. amplH noch durch die Länge n bzw Anzahl der Punkte N geteilt wird.
Wann muss dies erfolgen?

Vielleicht erst einmal soweit.
Ist bis hierhin mein Code richtig?

Gruß
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josekamara
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Beiträge: 529
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     Beitrag Verfasst am: 12.04.2009, 12:21     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Code:
dt=t(2)-t(1); % Schrittweite
Fa = 1 / dt; % Abtastfrequenz
Fg = Fa / 2; % Grenzfrequenz, hier wird das Spektrum gespiegelt
n = length(Signal); % Laenge des Signals
FFT_Signal = fft(Signal,n)/n; % Fast Fourier Trafo
f=(0:floor(n/2))/(n*dt); %Frequenzachse bis zur Grenzfrequenz

plot(f,FFT_Signal);
figure;
stem(f,FFT_Signal,'LineWidth',2);


Und wenn es nicht klappt dann müssen Sie bitte die Länge der fouriertransformierte Signal auf die Länge von Frequenzachse anpassen:
Code:
plot(f,FFT_Signal(1:length(f)));
figure;
stem(f,FFT_Signal(1:length(f)),'LineWidth',2);



Jose
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Maddy
Ehrenmitglied

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     Beitrag Verfasst am: 12.04.2009, 21:09     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Das N ist für die FFT erstmal nebensächlich, damit kann man "Zeropadding" machen, d.h. N sollte mindestens so groß wie das Signal sein und alles über der Signallänge wird mit Nullen aufgefüllt, dadurch wird die FFT-Kurve "glatter".
Fürs erste würde ich also das N erstmal weglassen, bis du dir sicher im Umgang mit der FFT bist. ( Je nachdem ob deine Signallänge eine 2er-Potenz ist, verwendet Matlab einen schnelleren oder langsameneren Algorithmus.)

Ob man nun die FFT durch N teilt oder eben nicht, ist erstmal egal. Im Prinzip ist das nichts weiter als eine Normierung. Wie man normiert sollte an das Problem angepasst werden.

Vom Prinzip sieht der Code erstmal richtig aus. Smile
_________________

>> why
The computer did it.
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josekamara
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Beiträge: 529
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     Beitrag Verfasst am: 12.04.2009, 21:30     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Maddy,

das fourier-transformierte Signal ist normalerweise periodisch. Deswegen habe ich mir gedacht, dass es genügt, wenn das Spektrum bis zur Grenzfrequenz aufgezeichnet wird. Danke für deine Hilfe.

Schöne Grüße,

Jose
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Simulation
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