Arduino: Честотна трансформация (DFT): 6 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:50

тази програма е за изчисляване на честотна трансформация на arduino с контрол на тестото над параметри. тя се решава с помощта на оскверняване на четирикратна трансформация.

това не е FFT

FFT е алгоритъм, използван за решаване на DFT с по -малко време.

Код за FFT можете да намерите тук.

Стъпка 1: Как работи (концепция):

Дадената програма за преобразуване на честотата осигурява голям контрол върху необходимия за вас изход. тази програма оценява честотния диапазон, даден от потребителя при даден вход за набор от данни.

• На фигурата е даден набор от данни от две честоти, наречени f2 и f5, които трябва да бъдат тествани. f2 и f5 са произволни имена за две честоти, по -високо число за относително по -висока честота. тук по -малка честота f2 има по -висока амплитуда и f5 има по -малка амплитуда.
• Математически може да се покаже, че -сумирането на умножение на два хармонични набора от данни с различна честота се стреми към нула (по -голям брой данни може да доведе до резултат на тесто). В нашия случай Ако тези две честоти на умножение имат една и съща (или много близка) честота, тази сума на умножението е ненулево число, където амплитудата зависи от амплитудата на данните.
• за откриване на специфична честота даден набор от данни може да се умножи по различни честоти на изпитване и резултатът може да даде компонент на тази честота в данните.

Стъпка 2: Как работи (в код):

за тези данни (f2+f5) едно по едно f1 до f6 се умножава и стойността на сумата се записва. тази крайна сума представлява съдържанието на тази честота. почивката (несъответствието) на честотата в идеалния случай трябва да бъде нула, но в реалния случай това не е възможно. за да се направи нулева сума е необходимо да има безкраен размер на набори от данни.

• както може да бъде показано на фигура f1 до f6 пробна честота и е показано нейното умножение с набор от данни във всяка точка.
• на втора фигура е нанесено сумиране на това умножение при всяка честота. два пика при 1 и 5 могат да бъдат идентифицирани.

така че използвайки същия подход за произволни данни, можем да оценим за толкова много честоти и да анализираме честотното съдържание на данните.

Стъпка 3: Използване на код за честотен анализ:

за пример нека използваме този код за намиране на DFT на квадратна вълна.

първо поставете прикачен код (функция dft) след цикъл, както е показано на изображението

8 УСЛОВИЯ, КОИТО ТРЯБВА ДА БЪДАТ ПОСОЧЕНИ

1. масив от който трябва да се вземе dft
2. размер на масив
3. интервал от време между 2 четения в масива в милиСЕКУНДИ
4. по -ниска стойност на честотния диапазон в Hz
5. горна стойност на честотния диапазон в Hz
6. размер на стъпките за честотния диапазон
7. повторение на сигнал (минимум 1) по -висока точност на тестото, но увеличено време за разтвор

8. прозоречна функция:

   0 за без прозорец1 за прозорец с плосък плот 2 за прозорец Hann 3 за прозорец с чук

(ако нямате представа за избор на прозорец, запазете по подразбиране 3)

пример: dft (a, 8, 0.5, 0, 30, 0.5, 10, 3); тук a е масив от елемент 8, който трябва да се провери за 0 Hz до 30 Hz с 0,5 стъпка (0, 0,5, 1, 1,5,…, 29, 29,5, 30) 10 прозорец за повторение и забиване

тук е възможно да се използва масив с по -голям размер, доколкото arduino може да се справи.

Стъпка 4: Изход:

ако коментирате

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

от кода сериен плотер ще даде характер на честотния спектър и ако не сериен монитор ще даде честота с неговата амплитуда.

Стъпка 5: Проверка на различни прозорци и размери на пробите:

на фигурата, честотата на синусоида се измерва, като се използват различни настройки.

Стъпка 6: Пример:

на фигура се сравнява трансформацията на данни с помощта на SciLab и arduino.