Tần số cao và tần số thấp trong tín hiệu là gì?

Tôi mới xử lý tín hiệu. Tôi đang vẽ một tín hiệu trong miền thời gian trong MATLAB. Tôi không hiểu phần nào của tín hiệu là tần số cao và tần số thấp, ai đó có thể giải thích tần số cao và thấp là gì không và làm thế nào để xem tần số cao và tần số thấp trên biểu đồ?

Các tần số cao góp phần vào các phần thay đổi nhanh của tín hiệu (chuyển tiếp sắc nét), trong khi các tần số thấp góp phần vào sự biến đổi chậm của tín hiệu trong miền thời gian.

Bạn có thể muốn xem qua tại đây: http://cns-alumni.bu.edu/~slehar/fourier/fourier.html

Ngoài ra, nếu bạn có thời gian bạn có thể muốn xem khóa học trực tuyến này: http://academicearth.org/cifts/the-fourier-transform-and-its-applifying Bạn sẽ không hối tiếc.

Tần số cao và thấp phụ thuộc vào ứng dụng. Tần số thấp cho wifi sẽ là 2,4 GHz, trong khi tần số cao sẽ là 5 GHz. Đối với lời nói của con người, tần số thấp là 300Hz, trong khi tần số cao là 3000Hz.

Một đồ thị của fft (Biến đổi Fourier nhanh) cho phép chúng ta hình dung các tần số khác nhau. Ví dụ này được điều chỉnh từ trợ giúp fft của Matlab . Hình dưới đây cho thấy 100 trong số đầu tiên$2^{20}$mẫu của một tín hiệu thời gian với hai tần số. Lưu ý cách khó thấy thành phần 1Hz trong hình này.

Để xem nội dung tần số, chúng ta vẽ phổ như thể hiện trong hình dưới đây. Ở đây chúng ta có thể thấy rõ hai tần số - một tần số 1Hz và tần số kia là 50Hz.

Đây là mã tôi đã sử dụng để tạo ra các lô này.

fs = 2^10;        %sample frequency in Hz
T  = 1/fs;        %sample period in s
L  = 2^20;        %signal length
t  = (0:L-1) * T; %time vector

A1 = 0.2; %amplitude of x1 (first signal)
A2 = 1.0; %amplitude of x2 (second signal)
f1 = 1;   %frequency of x1
f2 = 50;  %frequency of x2

x1 = A1*sin(2*pi*f1 * t); %sinusoid 1
x2 = A2*sin(2*pi*f2 * t); %sinusoid 2
y  = x1 + x2;

%Plot signal
figure;
set(gcf,'Color','w'); %Make the figure background white
plot(fs*t(1:100), y(1:100));
set(gca,'Box','off'); %Axes on left and bottom only
str = sprintf('Signal with %dHz and %dHz components',f1,f2);
title(str);
xlabel('time (milliseconds)');
ylabel('Amplitude');

%Calculate spectrum
Y = fft(y)/L;
ampY = 2*abs(Y(1:L/2+1));
f = fs/2*linspace(0,1,L/2+1);
i = L/fs * (max(f1,f2)) + 1; %show only part of the spectrum

%Plot spectrum.
figure;
set(gcf,'Color','w');  %Make the figure background white
plot(f(1:i), ampY(1:i));
set(gca,'Box','off');  %Axes on left and bottom only
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('|Y(f)|');

Nó thực sự phụ thuộc vào loại tín hiệu miền thời gian mà bạn đang tìm kiếm và cách bạn đang xem nó. Đôi khi nó dễ nhìn thấy. Đôi khi không.

Nếu bạn đang vẽ một cái gì đó như biên độ (điện áp, áp suất, chiều cao, v.v.) theo thời gian và bạn thấy rất nhiều hành động lên xuống trong một khoảng cách tương đối ngắn, thì đó có thể là do nội dung phổ tần số cao hơn. Nếu bạn thấy một số xu hướng lên và xuống trên một khoảng lớn hơn nhiều có thể đại diện cho một số tần số thấp hơn. Cả hai có thể được trộn lẫn (thêm hoặc tổng hợp) với nhau trên cùng một khoảng. Nếu bạn thấy sự lặp lại lặp lại của dạng sóng, thì đó có thể đại diện cho loại tần số riêng của nó. Tất nhiên, tất cả điều này phụ thuộc vào việc chọn một yếu tố quy mô thời gian liên quan đến ý nghĩa theo ngữ cảnh của "cao" và "thấp" của bạn. Bạn có thể cần phải chơi với các yếu tố quy mô để thấy điều gì đó quan tâm.

Một FFT có thể có hoặc không hữu ích, và thậm chí có thể gây hiểu nhầm dữ dội. FFT thiên về nội dung phổ trong độ rộng khẩu độ nhất định so với tần số cao hoặc thấp trong tín hiệu. Ví dụ, tín hiệu định kỳ tần số thấp sắc nét có thể hiển thị nhiều nội dung tần số cao trong FFT, ngay cả đối với tần số lặp lại rất thấp của hiện tượng tín hiệu thực tế. Những người tìm kiếm âm nhạc quá thường xuyên nhầm lẫn hai. Và các FFT của các lát tín hiệu dài hơn, hoàn toàn không phải là định kỳ về độ rộng khẩu độ FFT sẽ hiển thị sai lệch dưới dạng tần số định kỳ trong một diễn giải ngây thơ về kết quả FFT.