受限环境中的 FFT 分辨率答案

【问题标题】：FFT Resolution in constrained environments受限环境中的 FFT 分辨率
【发布时间】：2013-04-23 08:41:00
【问题描述】：

因此，我以每秒 10 公斤样本的速度从传感器采样数据。我将从这个传感器连续收集 512 个样本，然后尝试对其进行 FFT。但这是问题所在，我不得不对其进行 16 点 FFT。因此，据我了解，我将 512 个样本的帧分成 16 个的 bin，并分别对它们进行 FFT。完成后，我只是将它们并排合并。

我的问题：

如果我的采样频率是每秒 10 公斤样本，我的 FFT 大小是 16，那么我的 bin 大小应该是 625 Hz，对吧？

其次，我在合并上面的 FFT 输出时是否正确？

我将非常感谢您的回复。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您还可以执行 2 层 radix-16 FFT 和位洗牌，再加上 1 层 radix-2 FFT 蝶形，以产生与长度为 512 的 FFT 相同的结果。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您在 512 个样本块中收集数据但被限制为 16 点 FFT，则您必须对每个块执行 32 次 FFT 并对结果进行平均（对于每个块或整个记录 - 您的选择）。

采样率决定了您分配给 FFT 结果的频率值的上限，无论您一次查看 512 个样本还是 16 个样本都没有关系。您的最高频率将是采样率 = 5 kHz 的 1/2。

频率结果系列将是（以赫兹为单位）...

5000 2500 1250 625 312.5 ... 依此类推，具体取决于您传递给 FFT 的样本数量。

我不会问为什么你被限制为 16 点 FFT！

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您使用 16 点 FFT，那么您将获得的分辨率较低。它将能够仅使用 8 个独特的 bin 来捕获 0-5 Sa/s 的频率。

关于你关于垃圾箱大小的问题，我不明白你为什么需要它。

我认为为了获得更好的结果，您还可以平均采样点以适合您的 16 点 FFT。

【讨论】：