Kiedy mówimy o widmie sygnału, odnosimy się do rozkładu energii sygnału na różnych częstotliwościach. Innymi słowy, pokazuje nam, jak amplituda sygnału zmienia się w odniesieniu do częstotliwości. Widmo sygnału może być ciągłe lub dyskretne i ważne jest, aby zrozumieć, w jaki sposób jest ono określane, aby skutecznie analizować i manipulować sygnałami.
Jak wygląda widmo ciągłe?
Widmo ciągłe to takie, w którym sygnał zawiera energię w nieskończonym zakresie częstotliwości. Ten typ widma jest typowy dla sygnałów analogowych, które mają gładki i ciągły kształt fali. Widmo ciągłe charakteryzuje się gładką krzywą, która reprezentuje amplitudę sygnału przy różnych częstotliwościach.
Jak podzielić widmo?
Widmo można podzielić na różne pasma częstotliwości lub podzakresy, aby skuteczniej je analizować. Zazwyczaj odbywa się to poprzez podzielenie zakresu częstotliwości na przedziały o równej szerokości, które mogą być wizualizowane jako pionowe słupki na wykresie. Szerokość przedziałów jest określana przez częstotliwość próbkowania sygnału, czyli liczbę próbek pobieranych na sekundę.
Co to jest FFT?
Szybka transformata Fouriera (FFT) to algorytm matematyczny używany do obliczania widma sygnału. Działa poprzez przekształcenie sygnału w dziedzinie czasu w jego reprezentację w dziedzinie częstotliwości. FFT jest szeroko stosowanym narzędziem w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów i jest szczególnie przydatny do analizy sygnałów o złożonym lub nieokresowym kształcie fali.
Jak powstaje widmo?
Widmo jest tworzone przez zastosowanie algorytmu FFT do sygnału w dziedzinie czasu, który przekształca go z kształtu fali w szereg składowych częstotliwości. Składowe te są reprezentowane jako liczby zespolone, które zawierają informacje o amplitudzie i fazie każdej składowej częstotliwości. Wielkość liczby zespolonej reprezentuje amplitudę składowej częstotliwości, podczas gdy faza reprezentuje jej położenie względem innych składowych.
Co to jest widmo amplitudowe?
Widmo amplitudowe to wykres przedstawiający rozkład energii na różnych częstotliwościach. Jest ono tworzone przez wzięcie wielkości liczb zespolonych uzyskanych z FFT. Widmo amplitudy jest zwykle wykreślane w skali logarytmicznej, co ułatwia wizualizację rozkładu energii w całym zakresie częstotliwości.
Podsumowując, zrozumienie widma sygnału jest niezbędne do analizowania i manipulowania sygnałami cyfrowymi. Dzieląc widmo na pasma częstotliwości i wizualizując je za pomocą widma amplitudowego, możemy uzyskać wgląd w charakterystykę sygnału i wykorzystać te informacje do poprawy jego jakości lub wydobycia z niego przydatnych informacji. FFT jest potężnym narzędziem, które umożliwia nam szybkie i dokładne obliczenie widma sygnału, co czyni go nieodzowną częścią cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Aliasing to zjawisko występujące w przetwarzaniu sygnału, gdy częstotliwość próbkowania sygnału jest niewystarczająca do dokładnego odwzorowania oryginalnego kształtu fali. Powoduje to pojawienie się częstotliwości w próbkowanych danych, które nie są obecne w oryginalnym sygnale, co prowadzi do zniekształceń i błędów w analizie widma sygnału.