Advertisement

利用初始FFT归零技术进行非线性检测:一种基于FFT自由响应的方法-MATLAB实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本文介绍了一种新颖的初始FFT归零技术,用于提高非线性系统的检测精度,并通过MATLAB实现了基于FFT自由响应方法的有效验证。 非线性检测方案依据的是将不同时间间隔内的初始时间响应归零,并计算每个时间间隔的快速傅里叶变换(FFT),如MS Allen 和 RL Mayes 在2009年国际模态分析会议上发表的文章所述。该方法的工作原理是删除时间历史记录的开头直到某个零交叉点,然后进行 FFT 分析。通过这种方式,可以在频域中观察到某些特征何时消失。这与大多数时频分析方法(例如小波变换)不同,因为初始响应被归零而不是使用窗口函数来处理。如果非线性事件发生得很早并且仅在几个周期内衰减,则 ZEFFT 尤其有效,例如由于脉冲加载导致的关节宏观滑移。 此 Zip 文件包含根据一个或多个传感器的响应计算和绘制一组 ZEFFT 所需的一切。示例文件来自7自由度系统。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • FFT线FFT-MATLAB
    优质
    本文介绍了一种新颖的初始FFT归零技术,用于提高非线性系统的检测精度,并通过MATLAB实现了基于FFT自由响应方法的有效验证。 非线性检测方案依据的是将不同时间间隔内的初始时间响应归零,并计算每个时间间隔的快速傅里叶变换(FFT),如MS Allen 和 RL Mayes 在2009年国际模态分析会议上发表的文章所述。该方法的工作原理是删除时间历史记录的开头直到某个零交叉点,然后进行 FFT 分析。通过这种方式,可以在频域中观察到某些特征何时消失。这与大多数时频分析方法(例如小波变换)不同,因为初始响应被归零而不是使用窗口函数来处理。如果非线性事件发生得很早并且仅在几个周期内衰减,则 ZEFFT 尤其有效,例如由于脉冲加载导致的关节宏观滑移。 此 Zip 文件包含根据一个或多个传感器的响应计算和绘制一组 ZEFFT 所需的一切。示例文件来自7自由度系统。
  • FFT二维FFTMatlab编程
    优质
    本简介介绍了一种利用自定义的一维快速傅里叶变换(FFT)算法在MATLAB环境中编写和实现二维FFT程序的方法。 这是某所学校数字信号处理课程的大作业要求之一:自编MATLAB程序实现二维FFT功能,并且该程序已经过测试可以正常运行。
  • FFT光束传播MATLABFFT BPM在不同光波导及空间中
    优质
    本研究采用MATLAB平台,探讨快速傅里叶变换(FFT)在贝塞尔光束传播模型(BPM)的应用,分析其在各类光波导和自由空间中的传输特性。 zip 文件包含以下程序: - BPM_free_space.m:高斯脉冲在自由空间中的传播。 - BPM_triangle.m:三角形折射率剖面波导中高斯脉冲的传播。 - BPM_2step.m:平行矩形波导中渐逝波现象的演示。 - BPM_Y_Branch.m:Y 分支耦合器中的 FFT-BPM 模拟。 - BPM_mach_zender.m:mach-zender 光开关的 FFT-BPM 模拟。 参考文献: K. Okamoto, Fundamentals of Optical Waveguides (Academic, 2000). ISBN-13: 978-0125250955
  • FFT电网谐波
    优质
    本研究探讨了利用快速傅里叶变换(FFT)算法对电网中的谐波进行高效准确检测的技术方法,旨在提升电力系统的稳定性和效率。 针对传统电网谐波检测方法存在的误差较大、运算速度慢的问题,本段落提出了一种基于FFT算法的电网谐波检测方法,并在高速定点DSP芯片TMS320F2812上进行了具体实现与仿真分析。该方法通过将数据归一化为Q15格式进行计算,以提高处理效率;同时为了减少频谱泄漏对结果的影响,采用了加窗插值FFT算法来进行谐波分析。这种方法能够有效地检测电网电压中的各次谐波,并确保了较高的检测速度和精度。
  • FFT线卷积算MATLAB.docx
    优质
    本文档探讨了基于快速傅里叶变换(FFT)的高效线性卷积算法,并详细介绍了该算法在MATLAB中的具体实现方法与应用实例。 线性卷积是求离散系统响应的主要方法之一,在许多重要应用如卷积滤波等领域有着广泛的应用基础。利用快速傅里叶变换(FFT)计算线性卷积的方法能够显著提高效率。 在探讨基于FFT的线性卷积算法前,首先需要了解循环卷积的概念:将两个序列扩展至相同长度后进行卷积运算。对于给定的两个序列x(n)和h(n),可以将其分别扩展到L点,并执行循环卷积操作。当L≥N1+N2-1时,这种操作的结果等同于线性卷积。 基于FFT的线性卷积算法包含以下步骤: a. 计算X(k)=FFT[x(n)] b. 求H(k)=FFT[h(n)] c. Y(k) = H(k)*X(k) d. y(n) = IFFT[Y(k)] 可以看出,通过两次快速傅里叶变换和一次逆变即可完成线性卷积的计算。当序列长度L大于32时,这种算法相较于直接方法更为高效。 然而,在处理x(n)与h(n)长度差异较大的情况(例如一个非常长的输入信号与有限单位脉冲响应进行滤波),此快速卷积法可能并不适用。因此,可以考虑将较长序列分割成若干段再分别计算的方法来保持算法效率: 1. 重叠相加法:将x(n)分为多个部分,每一段都和h(n)做卷积运算,并把所有结果累加起来。 计算步骤如下: a. 先准备滤波器参数H(k)=DFT[h(n)] b. 用N点FFT计算Xi(k)=DFT[xi(n)] c. Yi(k)=Xi(k) * H(k) d. yi(n)=IDFT[Yi(k)]通过N点IFFT求得 e. 将重叠部分相加起来 2. 重叠保存法:将x(n)分割为若干小段,每一段分别与h(n)进行卷积运算,并累加所有结果。 在MATLAB中实现此算法时可以使用fft和ifft函数。例如: ```matlab x = randn(1024, 1); h = randn(256, 1); L = 2048; X = fft(x,L); H = fft(h,L); Y = X .* H; y = ifft(Y,L); ``` 上述代码中,x表示输入信号序列,h为卷积核;而X和H则是它们的快速傅里叶变换结果。最后通过逆FFT得到线性卷积的结果y。
  • FFTFFTFFTFFT
    优质
    补零FFT算法通过在信号序列中插入额外零值点来增加数据长度,从而提高频谱分辨率和细化频率采样间隔,广泛应用于数字信号处理领域。 补零FFT 补零FFT 补零FFT 补零FFT 补零FFT
  • MATLABFFT序列线卷积(二)-DITFFT.m
    优质
    本文章介绍了利用MATLAB编程语言实现快速傅里叶变换(FFT)算法以计算序列线性卷积的方法,具体展示了采用分治策略的DIT-FFT技术。 基于MATLAB的FFT算法实现序列线性卷积方法二-ditfft.m的基本思想已经在之前的帖子中提到过,按照程序运行即可分块执行。特别要强调的是该倒序算法与经典方法相比非常独特,注意体会附件中的内容:第一个是倒序算法,第二个是DIT-FFT算法,第三个是可以直接在命令窗口输入给定序列的代码(也可以不要),有选择性地使用第四个逆傅里叶变换功能。第五个应该是主函数吧。由于我一口气完成这些工作时没有来得及规范程序格式,看起来可能有些凌乱,但可以实现预期的功能。
  • FFT信号频谱分析
    优质
    本研究探讨了快速傅里叶变换(FFT)技术在信号处理中的应用,特别关注其在频谱分析领域的高效性和准确性。通过理论与实践相结合的方法,展示了如何使用FFT来解析复杂信号的频率成分,为电子工程和通信领域提供强有力的工具和技术支持。 在数字信号处理领域中,频谱分析是一种极其重要的技术手段,旨在探究信号的频率构成。快速傅立叶变换(FFT)作为这一过程中的关键技术之一,极大地提高了效率与速度。本段落将详细探讨FFT的基本原理,并解析如何应用FFT对信号进行频谱分析,同时通过实验加深对其理论和实践的理解。 离散时间傅立叶变换(DTFT)为连续时间信号的频谱分析提供了重要的理论基础。它能够把离散时间信号转换成连续的频域表示形式,从而揭示出信号中的频率特性。而离散傅立叶变换(DFT),则是对有限长度序列进行频谱分析的一种方法,将时域内的信号映射到相应的频域上。然而,随着序列长度的增长,DFT计算量显著增加,在处理长序列时变得效率低下。 为解决这一问题,库利-图基算法即FFT算法应运而生。它能够把复杂的DFT运算简化成一系列较小的DFT组合,并将时间复杂度从O(N^2)降低到O(N log N),大大提高了计算速度和实用性。在实际编程中,我们需要理解FFT的核心原理及其实现细节。 实验环节涵盖了多种典型的信号类型,包括高斯序列、衰减正弦波形以及三角波等。每种类型的特性各异:例如,高斯序列常用于描述概率分布或噪声模型;而衰减的正弦波则可模拟工程中的振动现象。这些实例有助于理解频谱分析的实际应用。 通过实验操作,我们观察信号在时域和频域的表现差异,并探讨出现的问题及其解决方案。比如,在处理接近采样频率一半的衰减正弦序列时,可能会遇到混叠问题导致错误估计的现象;这需要我们在实际工作中特别注意并采取相应措施来避免或解决这些问题。 此外,学生需掌握FFT算法的具体实现过程以及如何利用编程语言中的相关库函数进行信号生成、频谱变换和可视化。同时关注窗函数的选择及其对减少频率泄漏的影响等关键点,并通过实验报告的形式展示分析结果及深入讨论其背后的原理与机制。 综上所述,本次实验不仅加深了学生对于离散时间傅立叶变换(DTFT)以及快速傅立叶变换(FFT)的理解和掌握程度,还强调理论知识在实际应用中的重要性。同时培养了解决问题的能力,在未来从事数字信号处理相关工作时具有重要意义。
  • MATLAB梯度下降线
    优质
    本项目通过MATLAB编程实现了梯度下降算法在解决线性回归问题中的应用,展示了如何使用该方法优化模型参数以最小化预测误差。 AI, 机器学习, 梯度下降, 论文, MATLAB
  • STM32F4HAL库FFT
    优质
    本项目基于STM32F4系列微控制器,采用HAL库实现了快速傅里叶变换(FFT)算法,用于处理和分析实数值信号数据。 HAL库实现STM32F4的实数FFT功能。实数FFT是指对实数值序列进行快速傅里叶变换的一种算法,在信号处理等领域应用广泛。使用HAL库可以简化在STM32微控制器上开发此类算法的过程,提高代码可读性和移植性。