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          SDS示波器 FFT在低頻信號(hào)上的性能

          • 像許多現(xiàn)代示波器一樣,SIGLENT SDS系列具有FFT數(shù)學(xué)功能,可根據(jù)采集的電壓與時(shí)間數(shù)據(jù)計(jì)算頻率信息。FFT代表快速傅立葉變換,是確定時(shí)變信號(hào)頻率成分的常用方法。將時(shí)域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻域數(shù)據(jù)使得相位噪聲和諧波等測(cè)量特性更加容易。示波器沒(méi)有真正頻譜分析儀的動(dòng)態(tài)范圍或靈敏度,但這些新設(shè)計(jì)可以提供精細(xì)的細(xì)節(jié),以滿足您的研究。FFT通常用于高頻,但也可以用于頻率相當(dāng)?shù)偷男盘?hào)。在本文中,我將利用SIGLENT SDG805函數(shù)發(fā)生器向通道1提供一個(gè)10 MHz (100 s周期)、10 Vpp正弦波,展示兩個(gè)
          • 關(guān)鍵字: SDS  示波器  FFT  低頻信號(hào)  

          使用示波器FFT功能測(cè)量調(diào)幅信號(hào)的調(diào)制深度

          • 在幅度調(diào)制中,調(diào)制深度是指調(diào)制信號(hào)和載波信號(hào)的振幅比。借助快速傅里葉變化,調(diào)制深度可以通過(guò)測(cè)量邊帶幅度和載波幅度來(lái)得到。在這篇應(yīng)用文檔中,我們將要展示一種使用新峰值/標(biāo)記功能(在鼎陽(yáng)X-E系列數(shù)字示波器的6.1.31版本上可以看到)的便捷方式來(lái)測(cè)量調(diào)制深度。2、基本原理幅度調(diào)制使用正弦信號(hào)(通常是音頻頻率范圍從10赫茲到20千赫的正弦波)去控制被稱為載波的高頻信號(hào)的幅度。一個(gè)具有振幅調(diào)制的載波可以表示為這里: V(t)   調(diào)
          • 關(guān)鍵字: 示波器  FFT  調(diào)幅信號(hào)  調(diào)制深度   

          一款心率戒指的設(shè)計(jì)

          • 本文介紹了一款心率戒指的設(shè)計(jì),利用光電傳感器檢測(cè)食指指間動(dòng)脈的PPG信號(hào),并對(duì)該信號(hào)進(jìn)行放大、濾波處理,再利用STM32F103C8T6單片機(jī)內(nèi)置A/D轉(zhuǎn)換模塊進(jìn)行模擬/數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換和采樣,最后編寫單片機(jī)程序,通過(guò)FFT算法提取心率信息,另具有心率顯示、藍(lán)牙通信、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)功能。本文詳細(xì)論述了電路的設(shè)計(jì)思路、原理以及元器件參數(shù),經(jīng)測(cè)試,在運(yùn)動(dòng)幅度較小時(shí),該電路可以實(shí)現(xiàn)對(duì)心率信號(hào)的穩(wěn)定檢測(cè),在進(jìn)行周期性幅度較大的運(yùn)動(dòng)時(shí),尚需研究合適的算法消除運(yùn)動(dòng)偽差。
          • 關(guān)鍵字: 心率  戒指  PPG  FFT  202009  

          千算萬(wàn)算,不如FFT變換

          • 前段時(shí)間,小外甥女家里出了一件大事。不知道是不是要進(jìn)入青春期的緣故,本來(lái)成績(jī)挺好的小外甥女成績(jī)開始不明所以地直線下降,大姐和大姐夫很是著急,幾番談心下來(lái),卻也覺(jué)察不出十二歲的小家伙有啥異常。是自己借口平時(shí)工作太忙,從來(lái)不輔導(dǎo)孩子做作業(yè)的緣故嗎?大姐心虛地捫心自問(wèn),可是轉(zhuǎn)念一想,之前也不曾輔導(dǎo)過(guò)的呀。是大姐夫成天不著家,四十來(lái)歲了還整天玩心不退,絲毫不管女兒的原因?應(yīng)該也不是,這么多年不都這么過(guò)來(lái)了嗎?于是,大姐更是丈二和尚摸不著頭腦了。直到有一天,大姐夫偷偷看了女兒的手機(jī),上了她的QQ,才算是破了案。原來(lái)
          • 關(guān)鍵字: FFT  信號(hào)分析  

          FFT相關(guān)原理及使用注意事項(xiàng)

          • 在信號(hào)分析與處理中,頻譜分析是重要的工具。FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立葉變換)可以將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換至頻域,以獲得信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)、幅度、相位等信息。該算法在理工科課程中都有介紹,眾多的儀器或軟件亦集成此功能。FFT實(shí)用且高效,相關(guān)原理與使用注意事項(xiàng)也值得好好學(xué)習(xí)。一、何為FFT對(duì)于模擬信號(hào)的頻譜分析,首先得使用ADC(模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器)進(jìn)行采樣,轉(zhuǎn)換為有限序列,其非零值長(zhǎng)度為N,經(jīng)DFT(離散傅立葉變換)即可轉(zhuǎn)化為頻域。DFT變換式為:在上式中,N點(diǎn)序列的DFT需要進(jìn)行N2次復(fù)
          • 關(guān)鍵字: 頻譜分析  FFT  

          基 2 FFT 算法的模塊化硬件實(shí)現(xiàn)與比較

          • 隨著快速傅里葉變化(FFT)在信號(hào)處理應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,不同場(chǎng)合對(duì)硬件實(shí)現(xiàn)的 FFT 算法結(jié)構(gòu)提出了多樣化的要求,針對(duì)這種需求在硬件編程設(shè)計(jì)中將 FFT 分割成模塊化的三部分:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)重排模塊、旋轉(zhuǎn)因子調(diào)用模塊、蝶形運(yùn)算模塊。通過(guò)時(shí)序調(diào)用可組成不同結(jié)構(gòu)的 FFT 處理器,實(shí)現(xiàn)流水結(jié)構(gòu)與遞歸結(jié)構(gòu)兩種方案,分別側(cè)重于處理速度與資源占用量?jī)煞矫娴膬?yōu)勢(shì)。在FPGA硬件設(shè)計(jì)中使用 Verilog 語(yǔ)言完成代碼編程,實(shí)現(xiàn)了兩種結(jié)構(gòu)的 512 點(diǎn)基 2 算法的快速傅里葉變換,使用 Modelsim 完成功能仿真。與
          • 關(guān)鍵字: FFT  硬件實(shí)現(xiàn)  基 2 算法  模塊化設(shè)計(jì)  流水線結(jié)構(gòu)  遞歸結(jié)構(gòu)  201902  

          【實(shí)用指南】教你使用FFT和示波器

          • 【實(shí)用指南】教你使用FFT和示波器-本文討論了一些重要的FFT特性,解釋了如何利用這些特性設(shè)置FFT以實(shí)現(xiàn)高效的分析。等下次你要在示波器中使用FFT時(shí)希望能助你一臂之力。 本文討論了一些重要的FFT特性,解釋了如何利用這些特性設(shè)置FFT以實(shí)現(xiàn)高效的分析。 快速傅里葉變換(FFT)是20世紀(jì)70年代微處理器進(jìn)入商業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)首次出現(xiàn)的。
          • 關(guān)鍵字: 示波器  fft  

          基于SP061A實(shí)現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的FFT與壓縮

          • 在SP061A 單片機(jī)上實(shí)現(xiàn)對(duì)ECG信號(hào)的FFT、濾波和壓縮。合理組織SP061A的硬件資源,并采取數(shù)據(jù)分段長(zhǎng)度可選、避開高頻分量的計(jì)算和簡(jiǎn)易的數(shù)據(jù)壓縮算法,使存儲(chǔ)開銷、運(yùn)算速度和精度滿足實(shí)用要求。
          • 關(guān)鍵字: SP061A  心電數(shù)據(jù)  FFT  壓縮  

          基于FFT IP核的數(shù)字脈沖壓縮系統(tǒng)設(shè)計(jì)

          • 本文基于快速傅里葉IP核可復(fù)用和重配置的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)一種頻域的FPGA數(shù)字脈壓處理器,能夠完成正交輸入的可變點(diǎn)LFM信號(hào)脈沖壓縮,具有設(shè)計(jì)靈活,調(diào)試方便,可擴(kuò)展性強(qiáng)的特點(diǎn)。
          • 關(guān)鍵字: 脈沖壓縮  FFT  并行流水  

          基于凌陽(yáng)單片機(jī)SPCE061A和FPGA的音頻信號(hào)分析儀的設(shè)計(jì)

          • 傳統(tǒng)的完全由單片機(jī)控制的音頻信號(hào)分析儀由于實(shí)時(shí)性差、穩(wěn)定性不好等缺點(diǎn)而無(wú)法得到廣泛應(yīng)用。本文設(shè)計(jì)的基于FFT方法的音頻信號(hào)分析儀,通過(guò)快速傅里葉變換(FFT)把被測(cè)的音頻信號(hào)由時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào),將其分解成分立的頻率分量,利用FPGA(EP2C8Q208C8N)實(shí)現(xiàn)FFT算法,由凌陽(yáng)單片機(jī)SPCE061A控制分析結(jié)果的顯示等人機(jī)交互接口功能。
          • 關(guān)鍵字: FFT  實(shí)時(shí)性  音頻信號(hào)分析儀  

          基于VHDL和高精度浮點(diǎn)運(yùn)算器的基2 FFT在FPGA上的設(shè)計(jì)仿真

          • 基于IEEE浮點(diǎn)表示格式及FFT算法,提出一種基2FFT的FPGA方法,完成了基于FPGA高精度浮點(diǎn)運(yùn)算器的FFT的設(shè)計(jì)。利用VHDL語(yǔ)言描述了蝶形運(yùn)算過(guò)程及地址產(chǎn)生單元,其仿真波形基本能正確的表示輸出結(jié)果。
          • 關(guān)鍵字: 蝶形運(yùn)算  FFT  FPGA  

          基于FFT IP核的數(shù)字脈壓處理器的實(shí)現(xiàn)

          • 本文基于快速傅里葉IP核可復(fù)用和重配置的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)一種頻域的FPGA數(shù)字脈壓處理器,能夠完成正交輸入的可變點(diǎn)LFM信號(hào)脈沖壓縮,具有設(shè)計(jì)靈活,調(diào)試方便,可擴(kuò)展性強(qiáng)的特點(diǎn)。
          • 關(guān)鍵字: 數(shù)字脈沖壓縮  FFT  IP  

          信號(hào)處理器設(shè)計(jì)

          • 該系統(tǒng)很好的實(shí)現(xiàn)了3G移動(dòng)終端處理功能,但實(shí)際環(huán)境比仿真環(huán)境更復(fù)雜,需要給出解決辦法,然后再驗(yàn)證。目前該方案實(shí)現(xiàn)了384 kb/s工作,使用3個(gè)時(shí)隙(每個(gè)時(shí)隙128 kb/s)
          • 關(guān)鍵字: MAX2410  FFT  FPGA  

          利用頻譜信號(hào)分析限制RF功率和寄生噪音輻射

          • 射頻功率的頻域測(cè)量是利用頻譜和向量訊號(hào)分析儀所進(jìn)行的最基本的測(cè)量。這類系統(tǒng)必須符合有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)功率傳輸和寄生噪音輻射的限制,還要配有合適的測(cè)量技術(shù)來(lái)避免誤差。
          • 關(guān)鍵字: 頻譜信號(hào)分析  RF功率  寄生噪音輻射  FFT  精密度  

          提升示波器波形質(zhì)量,要靠OFF/ENVELOPE/AVERAGE這三種算法?

          • 我們?cè)谇皟善恼轮薪榻B了示波器的波形抽取模式和內(nèi)插模式,用戶可以根據(jù)需要提高或者降低波形采樣率,更好地還原信號(hào)。這篇文章我們將討論示波器如何針對(duì)多次采集的波形通過(guò)適當(dāng)算法產(chǎn)生新的波形,獲得特別的應(yīng)用價(jià)值。
          • 關(guān)鍵字: 示波器  FFT  ADC  
          共100條 1/7 1 2 3 4 5 6 7 »

          fft介紹

          即為快速傅氏變換,是離散傅氏變換的快速算法,它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性,對(duì)離散傅立葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。它對(duì)傅氏變換的理論并沒(méi)有新的發(fā)現(xiàn),但是對(duì)于在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者說(shuō)數(shù)字系統(tǒng)中應(yīng)用離散傅立葉變換,可以說(shuō)是進(jìn)了一大步。   設(shè)x(n)為N項(xiàng)的復(fù)數(shù)序列,由DFT變換,任一X(m)的計(jì)算都需要N次復(fù)數(shù)乘法和N-1次復(fù)數(shù)加法,而一次復(fù)數(shù)乘法等于四次實(shí)數(shù)乘法和兩次實(shí)數(shù)加法,一次復(fù)數(shù)加 [ 查看詳細(xì) ]

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