신호가 fft(signal, nfft) 일 때 nfft가 결과를 어떻게 변경합니까? 그 이유는 무엇입니까? nfft에 고정 값 (예 : 2^18)을 주거나 2^nextpow2(2*length(signal)-1)으로 이동해야합니까?MATLAB에서 점 수를 변경하면
나는 자기 상관의 FFT를 취하여 두 신호의 파워 스펙트럼 밀도 (PSD)를 계산하고 있으며, 결과를 비교하고 싶다. 신호의 길이가 다르므로 nfft를 수정하지 않으면 걱정이됩니다. 비교가 어려울 것입니다!
2의 거듭 제곱 (power-of-two)을 사용하는 고유 한 이유는 없습니다 (어떤 경우에는 처리를보다 효율적으로 만들 수 있습니다).
그러나 두 개의 서로 다른 신호의 FFT를 "비례 (equensurate)"로 만들려면 FFT를 사용하기 전에 하나 또는 다른 신호를 동일한 길이로 제로 패드해야합니다.
는 그러나, 나는 말할 의무가 기분이 :이 요청해야하는 경우, 당신은 당신이 유용 아무것도 할 수있을 것있는 DSP의 학습 곡선의 한 점에서 아마 아니에요 결과. DSP 이론에 대한 적절한 책을 얻어야합니다. this.
대부분의 최신 FFT 구현 (FFTW를 기반으로하는 MATLAB 포함)에서는 이제 신호의 시계열을 2의 거듭 제곱에 맞도록 패딩해야합니다. 그러나 거의 모든 구현은 FFT의 데이터 벡터가 2보다 큰 경우 더 좋고 때로는 훨씬 더 우수한 성능을 제공합니다. MATLAB의 경우, 2의 거듭 제곱이나 낮은 소수 요소가 많은 길이로 패딩하면 최상의 성능을 얻을 수 있습니다 (N = 1000 = 2^3 * 5^3은 우수 할 것이고 N = 997은 끔찍한 선택 일 수 있습니다) .
제로 패딩은 PSD의 주파수 해상도를 높이 지 않지만 주파수 도메인의 빈 크기를 줄입니다. 따라서 길이 N의 신호 벡터에 NZeros를 추가하면 FFT는 길이 (N + NZeros)/2 + 1의 벡터를 출력합니다. 즉, 각 주파수 빈의 폭은 이제
빈폭 (Hz) = F_s/(N + NZeros)
여기서 F_s는 신호 샘플 주파수이다.
주파수 영역에서 두 개의 밀집한 봉우리를 분리하거나 식별해야하는 경우 샘플 시간을 늘려야합니다. 제로 패딩이 당신에게 그 무엇도 사주지 않는다는 것을 빨리 알게 될 것입니다. 직감적으로 그것이 우리가 기대하는 것입니다. 우리 입력에 더 많은 정보 (더 긴 시계열)를 추가하지 않고 우리의 힘 스펙트럼에서 더 많은 정보를 기대할 수 있을까요?
보다도,
폴