什么是频率槽？

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我正在研究FFT方法，并且经常出现的术语是“频率仓”。据我了解，这与在给定正弦波频率周围创建的频段有关，但是我真的不知道如何做。我还想出了如何从给定的频率盒转到其相关频率，但仍然不了解频率频率盒是什么。

fft

— 乔恩·特拉夫1
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它比您想象的要简单。当我们离散化频率时，我们得到了频率仓。所以，当你的离散傅立叶变换：我们的频率连续成为离散箱。

Ë^{- Ĵ ω} \to Ë^{- Ĵ 2 π ķ / ñ}

$e^{-j\omega} \rightarrow e^{-j{2\pi k}/{N}}$

N

$N$

这就是为什么以下为真：。注意，FFT表示频率0到sampleFreq赫兹。

ñ^{Ť H} b 一世 ñ = ñ * \frac{s 一种 米 p 升 Ë F [R Ë q}{ñ ü 米 （ d F Ť p Ø 一世 ñ Ť s ）}

$n^{th}bin = n*\dfrac{sampleFreq}{num(DFT points)}$

— 里瑟什
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每个仓位代表什么频率？例如，如果上面的公式得出一个bin为1,000hz（假设宽度为1 hz），那么bin代表1000.000到1000.999，还是居中-例如999.5到1000.5？

— 罗杰·宾恩斯

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检查此问题的答案stackoverflow.com/questions/10754549/…。每个容器的宽度为SAMPLE_RATE / NUM_POINTS（Hz）。并且它位于垃圾箱的中心，因此其范围是中心之前的半箱和中心之后的半箱。还要检查此en.wikipedia.org/wiki/Histogram，它对“ bin”一词有一些解释。

— 凡人

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频点是段 $[f_l,f_h]$ 通常从傅立叶分析中得出的“频率”值，它从很小的频率范围“收集”振幅，幅度或能量。由于数据离散（可能是由于采样），通常不可能为实轴上的每个频率分配精确的幅度。例如，可以从采样频率和傅立叶变换的分辨率导出频率仓。但是，计算幅度的一部分可能归因于bin范围中未包含的实际信号的频率。与该现象相关的术语可能是泄漏，拖尾，混叠，开窗，并且取决于用于获得这些振幅的工具。下图演示了一个实例：采样纯正弦，并通过矩形窗口进行分析。

$[f_l,f_h]$ $\frac{f_l+f_h}{2}$ $f_l$

在概率箱中可以找到类似的概念。

— 劳伦·杜瓦尔（Laurent Duval）
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FFT是一种计算DFT的方法。DFT是对有限长度向量的转换，可产生相同数量的结果。然而，可以加窗到有限长度以便馈送到FFT的正弦波频率范围是无限的。因此，FFT的每个结果矢量元素主要与该频率连续体的一小段关联，而不是与一个点（FFT bin中心频率）关联。

有时，将垃圾箱理想化为固定宽度的矩形过滤器。但是，每个FFT结果仓的实际形状不是矩形桶，而是Sinc形状，或类似于任意非矩形窗口函数（可选地已应用）的变换的形状。请注意，这些结果仓的体积可能比FFT仓之间的距离宽，并且尾部（阻带）会在结果的整个宽度附近尾随。这些尾巴有时被称为“泄漏”。

— hotpaw2
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我不明白你的第二段。请详细说明“频率单元”与FFT返回的阵列元素之一之间的差异（如果有）。

— user5108_Dan 2015年

FFT结果数组元素是关联仓的频谱内容的摘要。以及与与该元素相关联的基础向量的相关性。

— hotpaw2

通常，容器中的带窗纯正弦曲线与基本矢量的相关性要比外部填充物高（尽管这取决于所应用的窗口）。

— hotpaw2，2015年

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好信息在这里。

根据采样音频的知识，仓中的最高频率不能超过采样率的一半（以Hz为单位）。同样，根据此堆栈对话，0是最低的bin频率（又称DC分量）。第一条链接还深入描述了泄漏并对此进行了补偿。

— 乔恩·梅克斯
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