Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

86
7-bob. Diskret Furye transformatsiyasi
DFT(y)[k + N] = ÿn y[n] exp(ÿ2pink/ N) exp(ÿ2pinN/ N)
Ko'rsatkichda yig'indi bo'lgani uchun uni ikki qismga bo'lish mumkin:
Machine Translated by Google

---

8000
100
4000 6000
300
10000
50
Chastota (Hz)
250
0
0
200
350
2000
150
Ushbu kod 500 Gts chastotali arra tishli to'lqinni hosil qiladi, 10 kHz kvadrat tezligida namuna
olinadi. hs to'lqinning kompleks DFT ni o'z ichiga oladi; amper har bir chastotadagi amplitudani
o'z ichiga oladi. Ammo bu amplitudalar qanday chastotaga javob beradi? Agar dft jismiga
qarasak, ko'ramiz: fs = np.arange(N)
Ushbu o'zgarish bilan chastotalar diapazoni 0 dan haqiqiy kadr tezligiga, 10 kHz gacha. Endi
biz spektrni chizishimiz mumkin:
7.3-rasm: 10 kHz chastotada namuna olingan 500 Gts chastotali arra tish signalining DFT.
Bu qiymatlar to'g'ri chastotalar deb o'ylash jozibali. Muammo shundaki, dft namuna olish
tezligini bilmaydi. DFT to'lqinning davomiyligi 1 vaqt birligini nazarda tutadi, shuning uchun u
namuna olish tezligi vaqt birligi uchun N deb hisoblaydi. Chastotalarni talqin qilish uchun biz
ushbu ixtiyoriy vaqt birliklarini soniyalarga qaytarishimiz kerak, masalan:
7.9. Haqiqiy signallarning DFT
87
Xo'sh, biz "to'liq DFT" ni haqiqiy signalga qo'llasak nima bo'ladi? Keling, bir misolni ko'rib
chiqaylik:
Thinkdsp-dagi Spectrum klassi "haqiqiy DFT" ni hisoblaydigan np.ftt.rfft-ga asoslangan; ya'ni
haqiqiy signallar bilan ishlaydi. Ammo ushbu bobda keltirilgan DFT bundan umumiyroqdir; u
murakkab signallar bilan ishlaydi.
fs = np.arange(N) * kadr tezligi / N
signal = thinkdsp.SawtoothSignal(freq=500) to'lqin =
signal.make_wave(davomiylik=0,1, kadr tezligi=10000) hs = dft(wave.ys)
amper = np.absolute(hs)
A
mp
l
it
uda