请教一个信号处理方面的问题
最近做了点试验,获得点数据,不知道怎么处理才是比较符合要求的,我用传感器一共采集了10000个点的随机数据,要求功率谱密度曲线,用pwelch函数,假如我设定NFFT的点为1024,窗函数为hanning窗,大小为128(不知道合不合理),按照这种处理方式,是不是说进行功率谱变换时只用到了我采集的1024个点,其余8000多个点没用到,而且这1024个点被分成1024/128个部分,还是说我这10000个点都用到了,信号被分成了10000/128个部分啊,请高手答疑啊,非常感谢,而且能不能说说怎么设置这几个参数才算是比较合理的呢? 不是好好看看基础书籍 处理的数据有多大,窗就有多大,阶数应该是大于数据点数的最小的2的幂此方或者就是数据点数也可以回复 楼主 weixiao830 的帖子
随机随机,或大或小,数据越长计算精度越高。所以作为随机振动信号,必须采用多帧(32~100帧)数据的谱平均才有足够的统计精度,你这10000个数据都用上也远不为多,再加长10倍差不多。建议把随机振动基本理论学通了再动手。
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那我能不能通过减小窗函数的大小来增加帧数呢? 本帖最后由 wdhd 于 2016-9-20 14:06 编辑原帖由 weixiao830 于 2010-4-22 10:11 发表
那我能不能通过减小窗函数的大小来增加帧数呢?
也可以,不过那样就使频率分辨率太粗了。
频率分辨率=采样频率 / 点数
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那可不可以通过加大NFFT的点数来降低分辨率?我感觉分辨率是用采样频率除以NFFT的点数,尽管窗函数里的点数比较少,但在设置pwelch里的参数时,把NFFT设置的大一点就可以。。。回复 7楼 weixiao830 的帖子
加大NFFT的点数,总点数不变,平均次数就少了。我说了,如果是随机信号,随机随机,信号就是或大或小的,你采样时间短,总点数小,你可能只抓到小的没有大的,或者相反,怎样处理都是不准的。
典型的,一帧1024点,50~100帧就需要51200~102400点,这样处理的PSD精度能到+/-1dB,Grms能到0.1dB。
举一个例子,中国股市上证指数是一个随机事件,你统计1~2个月是看不出其全貌的,你这1~2个月也可能都在牛市也可能都在熊市,必需统计10年8年,才说明一些问题。
回复 8楼 hcharlie 的帖子
受教了,谢谢啊! 可以增加移动窗函数每次叠加的宽度来提高时间分辨率。
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