fft分析数据求bode图原理

快速傅里叶变换(FFT)原理

  • FFT是一种高效计算离散傅里叶变换(DFT)的算法。DFT的定义为X(k)=\sum_{n = 0}^{N - 1}x(n)e^{-j\frac{2\pi}{N}kn},其中x(n)是离散时间序列(输入信号),N是序列的长度,k表示频率索引,j=\sqrt{- 1}。

  • FFT通过利用DFT计算中的对称性和周期性,将DFT的计算复杂度从O(N^2)降低到O(N\log N),大大提高了计算效率。它能够将时域信号转换为频域信号,揭示信号中包含的不同频率成分及其幅度和相位信息。

  • 例如,对于一个由多个正弦波叠加而成的信号,FFT可以将其分解为各个正弦波对应的频率分量,每个频率分量的幅度表示该频率成分在原始信号中的强度,相位表示该频率成分的起始位置。

Bode图原理

  • Bode图由幅值图和相位图组成,用于描述线性时不变(LTI)系统的频率响应特性。

  • 幅值图:对于一个LTI系统,其频率响应函数H(j\omega)的幅值\vert H(j\omega)\vert表示输入信号中频率为\omega的正弦分量经过系统后,输出正弦分量幅值与输入正弦分量幅值之比。在Bode图中,幅值通常以分贝(dB)为单位,即20\log_{10}\vert H(j\omega)\vert。这样可以将乘法运算转换为加法运算,方便在对数坐标上绘制和分析。

  • 相位图:频率响应函数H(j\omega)的相位\angle H(j\omega)表示输入信号中频率为\omega的正弦分量经过系统后,输出正弦分量相对于输入正弦分量的相位延迟(或超前)。在Bode图中,相位通常以度为单位绘制。

  • Bode图的横坐标是频率\omega,通常采用对数坐标,这是因为LTI系统的频率响应在对数频率坐标下往往具有更简单的规律,例如,许多系统的幅值响应在对数频率坐标下可能呈现出直线段(如低频段的斜率为0的直线、高频段斜率为 - 20dB/decade的直线等),便于分析系统的频率特性,如系统的带宽、增益、相位裕度等。

利用FFT分析数据求Bode图的联系

  • 当我们有一个系统的输入信号x(t)和输出信号y(t)时,通过对它们进行FFT得到X(j\omega)和Y(j\omega),那么系统的频率响应函数H(j\omega)=\frac{Y(j\omega)}{X(j\omega)}。

  • 利用FFT计算得到的H(j\omega),我们可以分别计算其幅值\vert H(j\omega)\vert和相位\angle H(j\omega),然后按照Bode图的绘制要求(幅值用dB表示,频率用对数坐标,相位用度表示)绘制出Bode图,从而分析系统的频率响应特性,如系统的增益随频率的变化情况、相位延迟随频率的变化情况等。

相关推荐
vocal2 分钟前
谷歌第七版Prompt Engineering—第一部分
人工智能
MonkeyKing_sunyuhua3 分钟前
5.6 Microsoft Semantic Kernel:专注于将LLM集成到现有应用中的框架
人工智能·microsoft·agent
arbboter11 分钟前
【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发1.0发布和使用说明
人工智能·大模型·notepad++·ai助手·ai插件·aicoder·notepad++插件开发
IT_Octopus23 分钟前
AI工程pytorch小白TorchServe部署模型服务
人工智能·pytorch·python
果冻人工智能28 分钟前
AI军备竞赛:我们是不是正在造一个无法控制的神?
人工智能
暴龙胡乱写博客33 分钟前
OpenCV---图像预处理(四)
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员辣条41 分钟前
深度测评 RAG 应用评估框架:指标最全面的 RAGas
人工智能·程序员
curdcv_po42 分钟前
字节跳动Trae:一款革命性的免费AI编程工具完全评测
人工智能·trae
程序员辣条42 分钟前
为什么需要提示词工程?什么是提示词工程(prompt engineering)?为什么需要提示词工程?收藏我这一篇就够了!
人工智能·程序员·产品经理
孔令飞1 小时前
Go:终于有了处理未定义字段的实用方案
人工智能·云原生·go