Arduino: Frekvenční transformace (DFT): 6 kroků

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:19

tento program má vypočítat frekvenční transformaci na arduinu s řízením parametrů nad těstíčkem. Je to vyřešeno pomocí desecrate fouriior transformace.

toto není FFT

FFT je algoritmus používaný k řešení DFT s menším časem.

Kód pro FFT naleznete zde.

Krok 1: Jak to funguje (koncept):

Daný program pro frekvenční transformaci poskytuje skvělou kontrolu nad požadovaným výstupem. tento program vyhodnocuje frekvenční rozsah daný uživatelem na daném vstupu pro sadu dat.

• Na obrázku je soubor dat vytvořený ze dvou frekvencí pojmenovaných f2 a f5, které je třeba otestovat. f2 a f5 jsou náhodná jména pro dvě frekvence, vyšší číslo pro relativně vyšší frekvenci. zde menší frekvence f2 má vyšší amplitudu a f5 má menší amplitudu.
• Matematicky lze ukázat, že -součet násobení dvou harmonických datových sad s různou frekvencí má tendenci k nule (vyšší počet dat může vést k výsledku těsta). V našem případě Pokud tyto dvě multiplikační frekvence mají stejnou (nebo velmi blízkou) frekvenci, pak je součet násobení nenulové číslo, kde amplituda závisí na amplitudě dat.
• pro detekci konkrétní frekvence může být daný soubor dat vynásoben různými testovacími frekvencemi a výsledek může dát komponentu této frekvence v datech.

Krok 2: Jak to funguje (v kódu):

pro ta daná data (f2+f5) jeden po druhém se f1 až f6 násobí a hodnota součtu se zaznamenává. tento konečný součet představuje obsah této frekvence. zbytek (neodpovídající) frekvence by měl být ideálně nulový, ale v reálném případě to není možné. Aby byl součet nula, je nutné mít nekonečnou velikost datových sad.

• jak může být ukázáno na obrázku f1 až f6 zkušební frekvence a je ukázáno její vynásobení datovou sadou v každém bodě.
• na druhém obrázku je vynesena součet tohoto násobení pro každou frekvenci. dva píky na 1 a 5 jsou identifikovatelné.

takže pomocí stejného přístupu pro náhodná data můžeme vyhodnotit tolik frekvencí a analyzovat frekvenční obsah dat.

Krok 3: Použití kódu pro frekvenční analýzu:

například umožňuje použít tento kód k nalezení DFT čtvercové vlny.

nejprve vložte připojený kód (funkce dft) za smyčku, jak je znázorněno na obrázku

8 PODMÍNEK, KTERÉ POTŘEBUJÍ BÝT SPECIFICKÉ

1. pole, z nichž je třeba vzít dft
2. velikost pole
3. časový interval mezi 2 odečty v poli v miliSECONDS
4. nižší hodnota frekvenčního rozsahu v Hz
5. horní hodnota frekvenčního rozsahu v Hz
6. velikost kroků pro frekvenční rozsah
7. opakování signálu (minimálně 1) vyšší přesnost čísla těsta, ale delší doba řešení

8. funkce okna:

   0 pro žádné okno1 pro ploché horní okno 2 pro Hannovo okno 3 pro zatloukání okna

(pokud nemáte představu o výběru okna, ponechte výchozí 3)

příklad: dft (a, 8, 0,5, 0, 30, 0,5, 10, 3); zde a je pole prvku velikosti 8, které má být zkontrolováno na 0 Hz až 30 Hz s 0,5 krokem (0, 0,5, 1, 1,5,…, 29, 29,5, 30) 10 opakování a hamming okno

zde je možné použít pole větší velikosti, jaké arduino zvládne.

Krok 4: Výstup:

pokud se vyjádříte

Serial.print (f); Serial.print ("\ t");

z kódového sériového plotru dá povahu frekvenčního spektra, a pokud ne, sériový monitor by udával frekvenci s její amplitudou.

Krok 5: Kontrola různých velikostí oken a vzorků:

na obrázku je frekvence sinusové vlny měřena pomocí jiného nastavení.

Krok 6: Příklad:

na obrázku je porovnána transformace dat pomocí SciLab a arduino.