|
數采知識 | 信號處理中的頻率分析
許多物理現象（如振動、聲學或電信號）本質上都是與頻率相關的。在測量這些信號時，原始數據不僅包含主要信號本身，還包括噪聲、共振和諧波等附加信息。這些特征參數在使用純時域分析方法時往往難以識別，而通過頻率分析則可以相對輕鬆地獲取結果。
在本文中，我們將深入探討頻率分析的基礎概念、常見方法、典型應用場景，以及我們的測量軟件 OXYGEN 如何支持頻域分析。
什麼是頻率分析？
為wei了le更geng好hao地di理li解jie這zhe個ge問wen題ti，我wo們men先xian簡jian單dan回hui顧gu一yi下xia信xin號hao處chu理li的de基ji本ben概gai念nian。在zai信xin號hao處chu理li領ling域yu，連lian續xu信xin號hao通tong常chang不bu僅jin在zai時shi域yu中zhong進jin行xing分fen析xi，也ye會hui在zai頻pin域yu中zhong進jin行xing分fen析xi。時shi域yu分fen析xi描miao述shu的de是shi信xin號hao隨sui時shi間jian的de變bian化hua，而er頻pin率lv分fen析xi則ze揭jie示shi了le信xin號hao中zhong包bao含han哪na些xie頻pin率lv成cheng分fen，以yi及ji這zhe些xie頻pin率lv對dui整zheng體ti信xin號hao的de貢gong獻xian程cheng度du。要yao全quan麵mian理li解jie一yi個ge測ce量liang信xin號hao，通tong常chang需xu要yao結jie合he時shi域yu和he頻pin域yu兩liang種zhong視shi角jiao。
圖 1：時間域中的信號（左），分解為其各個組成部分（中），並在頻域中進行可視化（右）
那麼，這在實際中意味著什麼呢？
簡jian單dan來lai說shuo，頻pin率lv分fen析xi可ke以yi將jiang複fu雜za信xin號hao分fen解jie為wei其qi基ji本ben的de頻pin率lv成cheng分fen。它ta不bu再zai關guan注zhu信xin號hao隨sui時shi間jian的de變bian化hua，而er是shi關guan注zhu信xin號hao的de頻pin率lv組zu成cheng。通tong過guo這zhe種zhong方fang式shi，可ke以yi識shi別bie周zhou期qi性xing特te征zheng、主頻率、諧波、共振頻率等特征，而這些信息在原始時域數據中往往不容易獲取。
頻率分析是如何工作的？
分fen析xi信xin號hao頻pin率lv內nei容rong的de方fang法fa有you很hen多duo種zhong，具ju體ti選xuan擇ze哪na種zhong方fang法fa取qu決jue於yu應ying用yong場chang景jing以yi及ji需xu要yao提ti取qu的de信xin息xi類lei型xing。有you些xie分fen析xi側ce重zhong於yu識shi別bie主zhu頻pin率lv，有you些xie則ze關guan注zhu原yuan始shi信xin號hao包bao含han的de頻pin率lv成cheng分fen如ru何he隨sui時shi間jian或huo運yun行xing條tiao件jian變bian化hua。
在所有頻率分析方法中，傅裏葉變換（Fourier Transform） 以及其高效實現形式——快速傅裏葉變換（FFT），是最基礎也是最常用的工具。
什麼是快速傅裏葉變換（FFT）？
快速傅裏葉變換（FFT） 是一種數學變換方法，用於將時域信號轉換為頻域信號來進行顯示。與展示信號隨時間變化方式不同，FFT 顯示的是信號中包含哪些頻率成分，以及各個頻率的強度。
圖片
圖 2：左圖：由多個正弦波成分組成的矩形信號；中間圖：從時域到頻域的傅裏葉變換；右圖：所得的單邊頻率譜，僅顯示正頻率。
FFT 是一種高效算法，即使在處理大量數據時，也能快速完成計算。其結果通常以幅值譜或功率譜的形式呈現。
常見的數學工具與分析方法？
許高級頻率分析方法都是基於 FFT，並結合額外的數學處理，以獲得更深入的分析結果。常見的方法包括：
幅度譜和功率譜
顯示不同頻率對信號的貢獻強度，便於識別主頻和諧波。
頻譜色圖（Spectrogram）
展示信號頻率成分隨時間的變化，將時間和頻率信息顯示在同一圖中。
階次分析與諧波分析
按轉速或基頻分析頻率成分，常用於旋轉機械和電力係統。
頻域濾波
用於提取或抑製特定頻率範圍，從而突出關鍵信號或減少噪聲幹擾。
加窗與平均技術
通過減少噪聲和頻譜泄漏，提高頻譜分析的精度和穩定性。
頻率分析的應用場景與意義
頻率分析在涉及動態、振蕩或周期性特征場景的應用中尤為重要。它能夠揭示時域中難以發現的信息，因此被廣泛應用於多個行業和領域。
01
汽車與交通
發動機、傳動係統和電機的 NVH 分析
識別與轉速相關的效應和共振
02
航空航天與結構測試
模態分析與共振識別
結構振動與疲勞分析
03電力與能源
電網中的諧波分析
識別電能質量問題和係統擾動
04工業製造與運行狀態監測
軸承或齒輪故障的早期檢測
基於頻率的設備健康監測
05聲學與噪聲分析
識別主要噪聲源
評估頻率加權聲級
06科學研究
天體物理學中的周期信號分析
地震學中的地震波分析及地下結構研究
07
醫學心電圖（ECG）和腦電圖（EEG）分析
超聲信號和生理節律評估
通信技術
調製方案和信號帶寬分析
幹擾、噪聲和頻譜擁塞檢測
使用 OXYGEN 進行頻率分析
信號采集、處理和分析是我們的核心能力，因此我們的測量軟件 OXYGEN 提供了全麵的頻率分析工具。
從直觀易用的分析與可視化工具（如頻譜分析儀和頻譜圖），到靈活的濾波功能，用戶可以輕鬆提取關鍵頻率範圍或抑製不需要的信號成分。
此外，OXYGEN 還支持多種分析方法，包括 FFT、STFT 和 CPB 分析，以及更高級的應用，如模態測試、階次分析、聲級分析等。
|
