Also die Abkürzung sagt mir nichts, was aber nichts heißen muss. Ich denke aber, dass ein Notchfilter gemeint ist. Dieses unterdruckt eine/wenige Frequenzen...ist also ein ganz schmale Bandsperre.
In den Skripten von Steven Smith wird im Kapitel 19 ein IIR Notchfilter vorgestellt, inkl. der Berechnung der Koeffizienten (gibts ja frei im Internet). Mit diesem Filter kann man die Notchfreq. frei vorgeben. Allerdings dämpft es dann nur diese eine Freq. und keine Oberwellen davon. Außerdem ist es nicht für niederfreq. Signale (ich glaube so im Bereich <20 Hz) zu gebrauchen, da es dann zum Überschwingen neigt und die Einschwingzeit sich deutlich erhöht. Es gibt aber auch FIR Notchfilter, mit denen man zwar nur diskrete Freq. auswählen kann, dass dafür aber Oberwellen der Notchfreq. mitdämpft. Außerdem hat das FIR nicht die Nachteile bei den niedrigen Freq.
Zu den Fenstern: Was mich doch echt stutzig macht, ist die Tatsache, dass z.B. Hanning, Hamming, Blackman etc. zwar einen kleineren Hauptzipfel haben, dafür aber um die eigentliche Signalfreq. dann doch 2 ähnlich hohe Amplituden aufweisen. Das Rechteckfenster hat zwar den breiteren Hauptzipfel, aber dafür nur eine dominante Amplitude bei der Signalfreq.
Die Fenster sind doch gerade dafür entworfen worden um den Leakageeffekt zu minimieren. Falls du hier noch was findest...immer her damit. Mich interessiert das nämlich auch...
Edit: mit dem Matlab fdatool lassen sich aber auch Notchfilter implementieren...allerdings nur als IIR. Aber evtl. reicht dir das ja schon. Es kann sowohl als Single Notch als auch als comp (inkl. Oberwellen) designed werden.
Edit 2: Was meinst du denn mit
Zitat:
Das einzige was mich jetzt noch ein wenig irritiert ist, dass das Maximum der Hauptkeule beim Falttop um 0,05Hz weiter rechts liegt als bei allen anderen Fenstern...aber das könnte ich dann im zweifelsfall auch wegargumentieren
Was meinst du denn damit? Das Maximum lag bei mir immer bei der Freq., wo auch die anderen Fenster ihr Maximum hatten (mit deinem Prog. getestet) Es hatte lediglich links davon eine weitere Freq. mit fast der selben Amplitude angezeigt. Wie weit die diskreten Freq. auseinanderliegen hat doch nichts mit dem Fenster zu tun sondern liegt einzig an der Frequenzauflösung (Abtastfreq./Anzahl Messwerte) deines Spektrums. Die diskreten Frequenzen der FFT werden ebenfalls immer wieder gleich sein, ob mit oder ohne Fenster, so fern du die Auflösung nicht änderst.
Wenn du von den Nachteilen eines IIR-Filters bei niedrigen Frequenzen sprichst, meinst du dann die sich stark verändernde Gruppenlaufzeit? Wenn ja hätte ich an dieser Stelle die Frage, ob das eine ernsthafte Auswirkung bei der Filterung von Signalen und den anschließenden Ausgabe bzw. bei der Berechnung der FFT hat. Grundsätzlich meine ich verstanden zu haben, was die Gruppenlaufzeit ist und wie ich mir das als Signal vorzustellen habe, wenn die Gruppenlaufzeit ansteigt. Aber ich kann das an dieser Stelle nicht so ganz auf Matlab übertragen und mir klar machen, welchen Einfluss das auf meine besipielhaft gefilterten Werte hat...
Was die ähnlich hohen Amplituden beim Hamming-, Blackman-, etc. fenster angeht kann ich dir im Moment auch nicht so recht weiterhelfen. In dem Beispiel von mir fällt auf, dass die jeweilige Maximalamplitude auch nicht bei 5Hz liegt, sondern kurz danach. Bedeutet das nicht, dass wir eine veränderte Frequenzauflösung haben? Und wäre es nicht denkbar, dass damit dann auch das erscheinen des zweiten Peaks zu erklären wäre? Das ist jetzt einfach mal ins blaue reinspekuliert...
Was ich meine habe ich mal anhand von 2 Screenshots veranschaulicht. Zu sehen ist ein Auszug aus meiner FFT um die erste harmonische Frequenz herum. Schwarz ist das FalttopWin und grün ein Hamming Fenster und die Abtastfrequenz immer die gleiche. Die Peaks mit den Werten habe ich via Datencursor hervorgehoben. Man sieht, dass der Peak des Flattop 0,05Hz weiter rechts liegt. Das wiederholt sich auch bei allen anderen harmonischen Frequenzen. Ich kann es mir nicht erklären, denke aber, dass es unter Umständen auch mit deiner Fragestellung zusammenhängt.
Eine andere Frage die sich mir gerade (mal wieder) stellt bezieht sich auf die Ausgabe in dB nachdem ich einen Filter habe drüber laufen lassen.
Grunsätzlich ist die Ausgabe in dB ja eine Verhätnisangabe und würde, wenn man es auf Spannungen bezieht, mit:
dB = 20*log10(Eingangsspannung/Ausgangsspannung)
berechnet werden. Oder anders formuliert:
dB = 20*log10(Ungefiltertes Signal/Gefiltertes Signal).
Jetzt habe ich vor einiger Zeit hier im Forum einen Beitrag dazu gefunden indem das einmal veranschaulicht wurden (leider finde ich ihn nicht mehr wieder ). Da hieß es dann, dass die Ausgabe in dB wie folgt zu berechnen sei:
Wenn ich das mit der oberen Gleichung vergleiche wird eins ganz deutlich: Es ist keine Verhältnisangabe mehr!
Weiß einer, ob das so trotzdem korrekt berechnet ist?
PS:
Ich habe zwar den Eintrag nicht mehr gefunden aber den Code noch bei mir auf dem Rechner. Hier also der Code:
fa = 8000; % Abtastfrequenz
fn = fa/2; % Nyquistfrequenz
N = 1024; % gewünschte FFT-Länge (N=2^x, sonst wird der DFT-Algorithmus verwendet!)
df = fa/N; % Frequenzauflösung % Erzeugung eines Datensatzes mit N Abtastwerten % ----------------------------------------------
t = 0 : 1/fa : (N-1)/fa; % x-Vektor % Frequenzvorgabe in Hz als ganzzahlig Vielfaches der Frequenzauflösung der DFT/FFT:
f1 = df*100; % bei fa = 8000 Hz und N = 1024 beträgt df = 7,8125 Hz und % f1 damit 781,25 Hz
f1 = 784;
f1 = df;
phase = pi/2;
a1 = 1; % Amplitudenvorgabe
y = a1*sin(2*pi*f1*t); % y-Vektor
y = [y(1:N/2)zeros(1, N/2)];
% Graphische Darstellung % ---------------------- % max. Amplitude zur Skalierung der graphischen Darstellung feststellen:
max_y = max(abs(y))*1.1;
fig = figure(1);
plot(y) axis([0 N -max_y max_y]) title('Datensatz') ylabel('Amplitude') xlabel('N Stützstellen') grid
Wenn ich das mit der oberen Gleichung vergleiche wird eins ganz deutlich: Es ist keine Verhältnisangabe mehr!
Warum nicht? Die Umrechnung in dB ist doch nur eine andere Skalierung der Y-Achse von linear zu logarithmisch. Ist dir denn nicht klar, warum der Betrag gebildet wird? Du erhälst bei der Transformation doch Real- und Imaginärteil. Nur der Betrag gibt die richtige (Spannung) Amplitude an. Das wird doch ebenfalls in deinem Quellcode in Zeile 94 von myfft.m gemacht. Die Berechnung des Betrags in dB ist also völlig korrekt wie hier angegeben wird.
Zu den Nachteilen des IIR Notch...solange deine Signale länger vorhanden sind, also die Einschwingzeit des Filters, wirst du am Ende auch das gewünschte vom ungewünschten Signal (eigtl. Freq.) getrennt haben. Beim Notchfilter können das bei kleinen Frequenzen jedoch bis zu einige Sekunden werden ..deshalb mein Hinweis. Dank deiner langen Messzeit könnte es jedoch unproblematisch sein.
Was das verschobene Max. des Fensters betrifft...
zunächst solltest du besser in der Darstellung des Freq.-spektrums bei der Plotmethode stem bleiben. Nur dann siehst du auch die diskreten Freq. des Spektrums. Die Bilder hier gaukeln dir ein kontinuierliches Spektrum vor, was es aber nicht ist. Die FFT "testet" in diskreten Freq.schritten (je nach Auflösung) ob das Signal diese diskrete Freq. enthält. Nehmen wir an die Freq.auflösung sei 1 Hz. Dann wird von 0 Hz ausgehend in 1 Hz Schritten "getestet" welche Signalfreq. enthalten sind. Bei einem Sinus von 5Hz wird dann eben bei 5Hz eine Amplitude > 0 angezeigt. Ist deine Auflösung z.B. 0.3 Hz wird der Sinus von 5 Hz eben keine Spektrallinie dort haben können. Nach 16 diskreten Schritten von 0.3 Hz bin ich bei 4.8 Hz und mit 17 Schritten bei 5.1 Hz...also wird dein Spektrum des 5Hz Sinus bei 5.1 Hz eine Linie aufweisen. Jetzt verstanden? Daran ändert auch die Fensterung nichts. Warum das Flattop in deinem Bild das Maximum eine diskrete Freq. weiter rechts liegt als bei den anderen, kann ich dir nicht beantworten. Mit dem Quellcode auf Seite 1 ist das nicht so. Diesen kann ich nachvollziehen und zumindest nach meinen derzeitigen Kenntnisstand für richtig befinden. Hast du da etwas geändert?
Hallo,
DSP hat Recht, mit dem Logarithmus änderst du prinzipiell nur die Skalierung der y-Achse. Nachdem innerhalb des Log. jedoch prinzipiell keine Einheit (z.B. Volt) stehen darf, wird die Kurve vorher normiert.
Eine sehr häufige Anwendung ist die Berechnung einer Verstärkung (oder Filterung). In diesem Fall wird Ausgangsspannung/Eingangsspannung berechnet. Nachdem sich die Verstärkung (oder Filterwirkung) verschiedener Frequenzen häufig um 10er-Potenzen unterscheidet, wird der Logarithmus gewählt um trotzdem ein übersichtliches Diagramm erstellen zu können.
Eine Frage hätte ich jetzt auch noch an dich DSP - bzw. wüsste ich gerne, ob ich etwas richtig/falsch verstanden habe:
Du schreibst in deinem letzten Beitrag von der "Auflösung". Ich denke, du meinst damit indirekt die Abtastrate des Signals. Je nachdem, wie schnell das Signal abgetastet wird, desto genauer können die Frequenzen berechnet werden (also desto kleinere Abstände zwischen zwei Frequenzen). Aber prinzipiell sind in einem Signal doch auch diese "Zwischenfrequenzen" vorhanden - auch wenn ich sie nicht exakt berechnen kann. Daher müsste das Spektrum doch eigentlich kontinuierlich sein, nur das ich eben nur bestimmte Stützstellen berechne und zwischen diesen Stellen quasi "interpoliere" (sprich die Punkte verbinde). Ich kann ja z.B. im Zeitbereich zero-padden um die Auflösung im Frequenzbereich zu erhöhen.
Habe ich das so richtig verstanden oder liegt in meinen Überlegungen irgendwo ein Fehler? Und gibt es eine andere Möglichkeit die Auflösung im Frequenzbereich bei einer definierten Abtastrate im Zeitbereich zu erhöhen?
Vielen Dank schon einmal für die Antwort,
mfg
Also...die Äuflösung des Freq.spektrums ist nicht nur von der Abtastrate abhängig. Auch die Anzahl der Messwerte spielt eine Rolle. Schau mal in den Code, der hier gepostet wurde (Ist übrigens aus diesem Forum). Da wird die Schrittweite df = fa/N definiert. Das ist die Auflösung des diskreten Spektrums. Habe ich nur wenige Werte N, wird trotz hoher Abtastfreq. fa keine hohe Auflösung herausspringen. Die Anzahl der Messwerte wird natürlich durch meine Messzeit bestimmt. Du sprichst hier von Zero-padding um die Auflösung zu erhöhen...damit erhöhe ich ja einfach nur die Anzahl der Messwerte und verkleinere somit die Schrittweite
Das Spektrum eine abgetasteten Signals kann nicht kontinuierlich sein, da es sich ja im Zeitbereich schon um ein diskretes Signal handelt. Deshalb auch der Name DiskreteFT (FFT ist ja nur eine Optimierung der Rechenzeit). Nur von einem kontinuierlichen Zeitsignal (also analog) kann am Ende auch nur ein konti. Freq.spektrum entstehen. Das abgetastete 5Hz Sinussignal aus meinem Bsp. hat aber selbstverständlich immer noch eine Freq. von 5 Hz. Man kann es aber bei der Auslösung von 0.3 Hz nicht im diskreten Freq.spektrum darstellen.
Was das Verbessern der Auslösung betrifft...ich kenne nur zwei Möglichkeiten. Zero-padding hast du schon genannt. Man könnte noch das Zeitsignal interpolieren (z.B. von zwei benachbarten Werten den Mittelwert bilden) Dadurch verdoppelt sich ja die Anzahl von Messwerten, was die Auflösung verbessert. Indirekt habe ich dadurch eigentlich die Abtastrate verdoppelt . Ich bin aber kein Allwissender zu dem Thema...evtl. gibt es ja noch andere Möglichkeiten.
Edit: Mittlerweile hat das hier ja rein gar nichts mehr mit IFFT und Programmierung zu tun Gehört wohl eher in den Bereich Signalverarbeitung.
@ Ajax
Danke für die Korrektur meiner Aussage zur Berechnung der Angabe in dB. Hast recht, es ist nicht Ungefiltertes Signal/ Gefiltertes Signale, sondern umgedreht (shame on me).
Aber generell dachte ich immer, dass eine Angabe in dB nur dann Sinn macht, wenn ich einen Filter benutzt habe. Um mir also dann den Effekt anzeigen zu lassen. Warum macht man das, wenn man nicht gefiltert hat?
Ich muss aber auch gestehen, dass ich nicht weiß warum man den Betrag bildet...ich sehe zwar immer, dass es gemacht wird, aber konnte mir bisher noch keinen Reim darauf machen bzw. habe s in der Literatur auch noch nicht nachvollzogen. Da die Erfahrung gezeigt hat, dass die Literatur zu dem Thema nciht unbedingt einfach ist, würde ich mich freuen, wenn es einer von euch ggf. kurz, knackig und vor allem verständlich erklären könnte .
@ DSP
Danke für die Erklärung mit der Auflösung. Grundsätzlich war mir das so noch nicht klar. Aber nachfragen muss ich trotzdem noch mal.
Wenn wir von einer 0,3Hz Abtastung ausgehen würde 5,1Hz am nahesten an unseren 5 Hz (wo ja unsere Schwingung liegt). Bedeutet das, dass ich an dieser Stelle prinzipiell die höchte Amplitude angezeigt bekommen müsste? Und wenn ich jetzt mit 0,1Hz abtasten würde, also sowohl 5Hz also auch 5,1Hz genau treffen würde, würde ich dann an beiden Punkten eine Amplitude bekommen, wobei die bei 5Hz dann der reelen Amplitude entspricht?
Was mein Falttopfenster angeht so habe ich nichts an der Funktion "myFFT" verändert. Ich habe sie genau so angewendet, wie ichd as mit allen anderen Fenstern gemacht habe. Deswegen kann cih mir das Bild auch nicht erklären...-.-
Also, ich bin da auch kein Profi und lasse mich gerne verbessern. Aber ich versuche es trotzdem Mal (und hoffe auf eine kleine Rückmeldung von DSP ):
Zum Thema dB - Du hast in gewisser Weise schon recht, dass es "normalerweise" nur eine Übertragungsfunktion oder ähnliches in dB angegeben wird. Aber es ging hier ja mehr um die Definition. Und die Umrechnung 20*log(...) kannst du prinzipiell natürlich auch auf andere (normierte) Funktionen anwenden. In welchen Bereichen es noch sinnvoll ist? Spontan fällt mir außer einem Verstärker oder Filter jetzt auch nichts ein, aber es gibt sicher eine Anwendung
Zum Thema Betrag - Was wir ja schon gesagt haben ist, dass die Fourier Transformation ist eine komplexe Transformation. Die Darstellung kann damit in Real- und Imaginärteil bzw. in Betrag und Phase erfolgen. Wenn du dich z.B. für einen Verstärker interessierst, dann willst du wissen, wie stark die einzelnen Frequenzen verstärkt bzw. gefiltert werden. Unter der Voraussetzung, dass der Verstärker stabil ist (das geht jetzt aber ein bißchen weit über das Thema hinaus), ist in diesem Fall nur der Betrag der Funktion, also die Amplitude der auftretenden Frequenzen interessant. Salopp gesagt: es interessiert nicht, ob der Sinus ein bißchen früher oder später anfängt, sondern nur wie hoch die Schwingung ist. Deshalb wird hier der Betrag genommen und betrachtet.
Wenn wir von einer 0,3Hz Abtastung ausgehen würde 5,1Hz am nahesten an unseren 5 Hz (wo ja unsere Schwingung liegt). Bedeutet das, dass ich an dieser Stelle prinzipiell die höchte Amplitude angezeigt bekommen müsste?
...ja
djanski hat Folgendes geschrieben:
Und wenn ich jetzt mit 0,1Hz abtasten würde, also sowohl 5Hz also auch 5,1Hz genau treffen würde, würde ich dann an beiden Punkten eine Amplitude bekommen, wobei die bei 5Hz dann der reelen Amplitude entspricht?
Wenn das Signal mit vollen Perioden im Messfenster ist (also kein Leakage), gibt es natürlich nur bei 5 Hz eine Spektrallinie. Warum sollte da noch eine Frequenz angezeigt werden, die das Signal gar nicht hat?
Zum Betrag: mmh...ehrlich gesagt weiß ich nicht was ich da genau erklären soll. Kannst du etwas mit Real und Imaginärteil eines Signals im Freq.bereich als Darstellungsform anfangen? Eine sinusförmige Schwingung wird nun mal in Betrag und Phase angegeben. Lies dir dazu einfach mal >>>Kapitel 8 von Steven Smith<<< durch.
Ich habe vor lauter Wald die Bäume nicht gesehen...Sorry. Mir ist erst jetzt aufgefallen, dass tatsächlich dein Programm bei den beiden verschiedenen Sinussignalen eine Verschiebung bei dem gefensterten Signal anzeigt. Das liegt eindeutig an der Frequenzauflösung, die unterschiedlich ist. Um ein Signal mit nicht ganzen Perioden im Messfenster zu generieren, änderst du ja den Zeitvektor.
Dadurch wird der Vektor länger und es ergibt sich dadurch eine andere Auflösung. Bei Signal 1 ist die Auflösung 1Hz und bei Signal 2 unter 1Hz. Bei einem Sinus von 10 Hz als Testsignal, zeigt dir das Spektrum ohne Leakage natürlich bei 10 Hz eine Spektrallinie. Durch die andere Auflösung von 0.9434 Hz kann die Spektrallinie von Signal 2 eben nicht nicht dort liegen. Daher kommt die Verschiebung des gefensterten Signals.
Ich hoffe dass ich mich hier einmischen und über dieses Thema auch meine Fragen stellen darf.
Stimmt das, dass MATLAB den FFT eines Signals mit Rechteck-Fenster berechnet?
Kann ich also beim Rechteckfenster bleiben, wenn mich die Nebenzipfel nicht stören? Ich habe ein bereits Spektrum (ca. 1 kHz) in dem vielen unterschiedlich starken Frequenzenn vorkommen und mich nur die Peaks interessieren. Mein Signal wird für die Dauer von einer Sekunde mit 10 kHz abgetastet.
selbstverständlich darfst du hier auch Fragen stellen...ob man sie beantworten kann, wird sich dann zeigen.
Die FFT nutzt immer ein Rechteckfenster, wenn kein Fenster verwendet wird...nicht nur die Matlab Routine . Beim Rechteck werden doch einfach alle Werte mit 1 multipliziert, die für die Spektralanalyse genutzt werden. Also kann man sich das auch sparen.
Die Frage ist hier dann wohl viel mehr, warum man dennoch von einem Fenster spricht? Um ein Signal in den Frequenzbereich transformieren zu können, muss es doch zwei Bedingungen erfüllen:
- diskret (=abgetastet) und periodisch sein
Ein periodisches Signal geht aber auf der Zeitachse theoretisch von - bis + unendlich. Da man in einem Computer aber nur eine endliche Anzahl von Werten abspeichern und verarbeiten kann, wird mein abgetastetes Signal als periodisch vorrausgesetzt bzw. einfach als solches angenommen. Ich entnehme also aus dem periodischen Signal ein Fenster, rechts und links davon geht das Signal aber so weiter. Daher kommt ja auch die Forderung, dass ich volle Perioden im Messfenster habe muss. Denn ansonsten wäre die Kopie (Weiterführung) des herausgenommenen Abschnitts neben meinem Fenster kein periodisches Signal mehr. Sollte man keine vollen Perioden im Messfenster haben, wird durch die Fensterfunktion ja das Signal an den Rändern so verändert, dass es ausserhalb des Fensters periodisch bleibt. Ich hoffe das ist halbwegs verständlich und richtig erklärt.
Zu deiner zweiten Frage:
es kommt halt darauf an, was dich eher interessiert...die Amplitude oder die Frequenzanteile des Signals. Für die erste Kategorie ist ein Flattop Fenster von Vorteil...für eine bessere Frequenzauflösung bei Leakage ist ein Hanning meist eine gute Wahl. Sicherlich auch besser als ein Rechteckfenster, denn für solche Probleme sind die Fenster ja entworfen worden.
Danke DSP für deine hilfreiche Antwort
als Maschinenbauer tue ich mir unheimlich schwer, die digitale Signalverarbeitung zu verstehen. Ich hoffe ich finde weitere klärende Antworten auf meine Fragen
Nun angenommen, ich ein Messvektor (im Zeitbereich), dessen Spektrum ich berechnen möchte. Wenn ich es ohne Fensterung mache würde ich es einfach so machen:
Code:
N = length(data); %laenge des Messvektors "data"
Nfft = 2^nextpow2(N);
% Berechnung der Fourier Transforamtion
y = fft(data,Nfft)/N;
% Berechnung des Betrags ueber eine Haelfte des Spektrums
yplot = 2*abs(y(1:Nfft/2+1,:));
% Berechnung des Frequenzvektors
f=ActualRate/2*linspace(0,1,Nfft/2+1);
Nun möchte ich FFT mit Fensterung berechnen und darstellen lassen. Ich möchte allerdings auch, dass am Ende mein yplot (Fourier Transformierte Vektor) ein Vektor ist. Denn soweit ich verstanden habe müsste ich meinen Messvektor zunächst in äquidistanten Abschnitten (manuell) unterteilen und jeden Abschnitt mit derselben Fensterfunktion gewichten lassen. Dies würde allerdings dazu führen, dass meine Fourier transformierte "yplot" am Ende eine Matrix ist. Das "Zerstückeln" und Fenstern mache ich wie folgt:
Code:
%Groesse des Fensters
hsize=512;
number = ceil((length(data))/hsize); % Anzahl der frames
% Zero Padding, falls die letzte Frame kleiner als Fensterbereite ist ifmod(length(data),hsize) > 0
data_win = [data',zeros(1,number*hsize-length(data))]';
end
E = reshape(data_win(1:number*hsize),hsize,number); % framing
data_win = E.*repmat(blackman(hsize),1, number);
Dazu habe ich folgende Fragen:
1. Es macht doch keinen Sinn den gesamten Vektor in einem Stück zu "fenstern", oder? Damit meine ich sowas: (data ist der gesamte Messvektor)
2. Sofern meine Überlegung zur Fensterung im oben dargestellen Code korrekt ist, wie kann ich die Spektren einzelner Abschnitte (Frams) so wieder zusammenführen, dass ich ihn als Vektor "schön" plotten kann?
Ich wäre euch dankbar, wenn ihr mir helfen könntet dieses Thema endlich mal korrekt zu verstehen!
Denn soweit ich verstanden habe müsste ich meinen Messvektor zunächst in äquidistanten Abschnitten (manuell) unterteilen und jeden Abschnitt mit derselben Fensterfunktion gewichten lassen.
Warum willst du das machen...auf Grund meiner vorherigen Aussage? Es gibt natürlich Anwendungen, wo das Zeitsignal erst in Segmente aufgeteilt und anschließend wieder zusammengesetzt wird. Das gilt z.B. für die segmentierte Faltung. Davon steht hier aber nichts. Ansonsten könnte es noch Zeit- oder Rechnerperformance-gründe haben. Hast du die? Solange ein Signal aber nicht immens groß ist (>> 2^16), macht das doch keinen Sinn. Denn durch die kleinen Segmente verlierst du ja an Freq.auflösung. Man könnte die einzelnen Segmente nachher mitteln (Durchschnitt bilden) um z.B. Rauschen zu minimieren...aber das können Filter auch. Ansonsten weiß ich keine Möglichkeit wie du die Segmente wieder zusammen setzt.
Warum solltest du nicht das komplette Signal fenstern?
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). Da hieß es dann, dass die Ausgabe in dB wie folgt zu berechnen sei:
Gehört wohl eher in den Bereich Signalverarbeitung.
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