Sziasztok!

Igazából egy szoftvert keresek ami egy digitalizált hangon, legyen akár wave, el tudja végezni a Furier (Fast Furier) transzformációt. Na meg utánna kirajzolni a végeredményt(spektrumot). Célspecivikált szoftver keresek inkább, tudom, hogy a matlabbal meg lehet csinálni, de nekem egyszerűbb és gyorsabb kell. (matlabom nincs)
Tippeket előre is köszönök.

Hi!

Mögfelel?

Fourier-szemléltető (Ez csak a Fourier-transzformációt mutatja be)

Szia!
A "DL4YHF" honlapon találsz,vagy a "G3YXM"-en többet. (szabadon lelopható)

Hi,
A program amit le lehet szedni nem igazán alkalmas mérésre, inkább csak személtetésre.

Ez már jobb, köszönöm. Nézegetem..

Ok! Elég bonyolult a használata,de ha megtanulod,egy igen komoly műszer birtokába jutottál.
Sok sikert , jó munkát/szórakozást!

Sziasztok.

Remélem nem halt ki teljesen ez a téma és kapok választ a kérdésemre. Szeretném leprogramozni a fouriert transzformációt. elsőnek a nem gyorsat. Meg is van de elég fura eredménye van. Az első kérdés az z lenne hogy a komplex számnak az árkusza az amplitúdó? Ha nem akkor mi?

Szia !
A Fourier-transzformált [X(jw)- spektrum] abszolút értéke [ |X(jw)| ] az amplitúdó-karakterisztika, arcusza [ arcX ] pedig a fáziskarakterisztika. Tehát mindkettő a frekvencia függvényében ábrázol, az egyik az amplitúdót, a másik pedig a fázist (szöget).
Esetleg elárulnád, hogy pontosan milyen elven akarsz Fourier-transzformálni ?
Üdv.

Szia

Először is köszönöm a hozzászólásodat.
A diszkrét fourier transzformációval próbálkozom, tehát a nagyobb számítás igényűvel. Miután összejön akkor jöhet az fft is.
A második kérdés az lenne hogy vajon jól tesztelem -e a programot:
A következő 10 értéket adom be neki: sin(2*pi*x). x=0.0, 0.1,...0.9 Ilyenkor 0, 5, 0, 0, 0, 0,0,0,0,-5 eredmények jönnek ki. Persze nem ilyen szép egészek de egész közeli eredmények. Ilyen bemenő értékek esetén nem 1,0,0,0,...-1 értékeket kéne kapnom?

A képletet a netről néztem: xk=szum (xn * e^(-j2*pi*nk/N))

Eleg regen volt mar amikor en ezzel a temaval foglalkoztam, de vegulis a diszkret fourier analizis volt a szakdolgozatom temaja A DFT-t es egy fajta FFT algoritmust irtam (ez a klasszikus Cooley-Tukey féle R2 DIT algoritmus volt) es ezek kore irtam egy grafikus oktato programot is. Eleg latvanyosan lehetett vele tanulni, voltak jo kis ablakozo fuggvenyek is benne, korrelacio es konvolucio szamitasok, stb.

A kerdesedre 1 lehetseges valasz: szerintem allando "frekvenciaju" sinus v. cosinus figgvenyt valassz teszteleshez pl. sin(2*pi*x) ahol x allando es nem valtozik! Lehet x=1 is, nem problema a lenyeg, hogy allando legyen. Arra most hirtelen mar nem emlekszem, hogy a DFT algoritmus vegeredmenyeben a frekvencia tengely elso helyen a bemeneti fuggveny y tengely menti eltolasat (vagy elektromos jelekre ertve az egyenaramu komponenset) megjeleniti-e vagy sem. Abban sem vagyok mar 100% biztos, hogy a komplex eredmenyben 1/2 amlitudoval jelennek-e meg a komplex ertekek vagy teljes amplitudoval. Elo kellene bogarasznom a programot es atirni windowsra ... annak idejen DOS-ra keszult el

Amugy sok sikert es kitartast ... foleg az FFT-hez

Nézegetve példákat úgy láttam, hogy a dft fél amplitúdókat ad vissza. Ezek szerint ami nekem 5 az valós amplitúdó szerint 10.
Lehet akkor itt a frekvenciánál lesz a baj, de akárhogy számolom nekem nem jön le hogy hol rontom el a bemenő értékeket. Azzal hogy az x változik azt akartam elérni hogy egy sinusz hullámot 10 helyen letapogatok. Tehát 0.0, 0.1, ...stb részeknél adom meg az értéket.
Ha x állandó lenne, mondjuk 1 akkor sin(2 * pi * 1) = 0. Tehát 10 db 0-t adnék be neki.
Valamit félreértek sztem de nem igazán értem hogy mit.

Sziasztok.

Én csak érdeklődöm a fourier transzformáció iránt.
Lenne pár kérdésem:
1. Észrevettem, hogy a fourier spektrumokban a frekvencia összetevők egymástól mindig azonos távolságban vannak. Akkor mi van ha olyan jelet (asszem iyen pl a fehérzaj) analizálok amiben nem egyenlő távolságra vannak?
2. Egy négyszögjel végtelen db összetevőt tartalmaz de ha DFT-zem, nem mindegy, hogy milyen intervallumon. Mert ha az intervallumot a négyszögjel egy egyenáramú részére veszem fel akkor ott csak egy frekvencia van (0Hz), de ha ha egy nagyobb intervallumot veszek fel akkor a DFT szerint ott is van frekvencia. Akkor most ez hogy van?
Megköszönném ha vki elmagyarázná

Hali!
Lehet kicsi nagy fába vágtam a fejszét, de egyre jobban érdekelne a Fast Fourier Tranfsorm (FFT), vagy a Discrete Fourier Transform (DFT).
Elég csábítóan hangzik, hogy adott időpillantban kiszámolhajtuk az adott frekvenciújú hang(ok) amplitúdóját.
:yes:
Matekból kb. annyit tudok hogy szinusz-koszinusz, meg hasonló összefüggések. Elolvastam ezt a cikket, de a 3. oldalon már kicsit kezd forósodni a helyzet. Nem azt mondom hogy valaki írjon le egy képletet, amibe ha behelyettesítem a dolgokat, akkor kijön a végén a várt frekvenciájú hang amplitúdója az adott időpillanatban (de azért azt nagyon megköszönném ), csak hogy az alapokat hol tudnám elkezdeni, esetleg ha lehetséges, akkor magyar nyelven valami kis segítséget...
Bár az lenne a legjobb ha nagyjábból elmondaná valaki a számolás lényegét. De bármilyen segítség jól jönne.
Előre is köszönöm!

Udv!

Valoban nagy faba vagtad a fejszedet, de az a szerencse, hogy ez egy nagyon jol kidolgozott tema. Az alapokat egyebkent a matek tanulasnal kezd.





A fenti ket idezetbol nekem ugy tunik, hogy a Fourier transzformacio elvevel sem vagy tisztaban, ezert inkabb azzal kellene kezdeni azon tul, hogy matekot tanulsz. Nem arrol van szo ugyanis, hogy egy adott idopillanatban adott frekvenciaju komponenseket szamolunk. Epp ellenkezoleg! Egy idofuggvenyt alakitunk at (transzformalunk) egy masik, frekvencia fuggvennye. Tehat egy adott idopillanatrol szo sincs!
Az egesz alapja a Fourier sorbafejtes ami arrol szol, hogy barmely periodikus fuggveny felbonthato szinusz es koszinusz figgvenyek osszegeire.

A Fourier transzformacio folytonos fuggvenyekkel dolgozik, mig a DFT mar diszkret ertekeket igenyel. Ez a szamitas csak bizonyos korlatozasok mellett lehetseges. Az FFT pedig a DFT gyorsitott valtozata ami tovabbi megkoteseket feltetelez a szamitasokban.

Ahhoz hogy jol megertsd a temat tenyleg a matekra erdemes rafekudni, egyebkent csak konyhanyelven lehet errol beszelgetni.

Értem, köszi a választ (és helyre igazítást), lehet akkor egyelőre még hanyagolom a témát.

Igazán leginkább attól kezd bonyolódni a helyzet hogy hogyan lehet a számitásigényét lecsökkenteni dolognak...
Ez magyarul van és nem túl kacifántos: Bővebben: Link

Köszi, el is kezdem olvasni!

Nem kell a temat hanyagolni azert mert nincs minden tudas a birtokodban! Szerintem pont a tudas megszerzesenek folyamataban, azaz a tanulasban rejlik a dolgok szepsege illetve a tapasztalatszerzesben. Na persze tanulason ne a szokasos/hagyomanyos iskolai tanulast ertsd

Szoval nyugodtan foglalkozz csak a temaval, olvasgass, kerdezz es egyre tobbet fogsz tanulni idovel. Ha pedig komolyan erdekel a tema akkor magadtol es egy kis iranymutatassal rajossz, hogy mit kell tanulni ahhoz, hogy megertsd az egesz temat.

Igazad van, biztosan meg lehet tanulni, de középiskolában nekem csak a szinusz tétel ragadt meg kb. a fejemben, és pl. ebből egy betűt se értek
Megpróbálom megkeresni azt az alaptémát, ahonnan elindulhatok.
szerk.: egyébként a célom egy PIC-es (vagy ha addig átszokok AVR-re akkor azzal ) spektrumanalizátor

De jó, hogy előkerült ez a téma
Hajtóművek tesztelésével foglalkozunk, és alapdolog, hogy a próbák során figyeljük a rezgéseket. Van erre a célra spéci berendezés, csak irtó drága, nem is pontosan azt csinálja, amit szeretnénk, ráadásul mostanában költségstop van.
Pár hete töröm a fejem azon, hogyan lehetne a meglévőt kiváltani, és a következő rendszert összehozni:
- gyorsulás (hajtóműház rezgései útján történő) mérése egyszerű kopogásszenzorokkal (amilyeneket pl. gépkocsimotorokon is meg lehet találni), a mostani gép is ilyeneket használ
- analóg kártyával, vagy intelligens sorkapoccsal digitalizálni a jelet
- rezgéssebességet, rezgésgyorsulást számítani a kritikus hibák detektálására, vagy minősítésre
- Fourier-transzformációval néhány, előre meghatározott jellemző frekvencia szerint amplitúdót számítani (és rajzolni), a kisebb hibák gyors behatárolására - ez a legrosszabb, mert ha időben állandóan nem is lehetséges, megközelíteni jó lenne (azaz minimálisan szükséges hosszúságú mintavételezés, majd spektrumszámítás, újra és újra)

Valami olyan lenne, mint a csapágyvizsgálók, csak részletesebb eredményekkel (és persze paraméterezéssel, de ez a progi dolga lesz).
Az első válaszban lévő második, elméletet bemutató oldal sajnos nem érhető el, pedig minden érdekel a témáról - mert nem áll össze a fejemben, hogyan tudnék "fehér zajból", amire legjobban hasonlít a kopogásszenzor jele, valami értelmeset kihozni.
Erre nincs valakinek ötlete, linkje stb.?

Hmmm, szep feladat



Erdekes tema. Annak idejen a szakdolgozatomban feszegettem hasonlo temat: zajban eltemetett jelek kiszurese a zajbol Fourier transzofrmaciora epulo matematikai eljarasokkal. Generaltam a szamitogepen al-veletlen generatorral egy jelsorozatot ami a feher zajhoz hasonlitott. Ezutan generaltam a zajnal joval kisebb amiplitudoju szinuszjelet ami a hasznos jelnek felelt meg majd a ketott osszegeztem. Az osszeg tovabbra is zajnak nezett ki azzal a kulonbseggel, hogy benne volt a szinuszjel. Ezutan ezt a szinuszjelet kellett a zajnak latszo jelbol elocsalogatni. Sikerult is, de a reszletekre (a szamitas menetere) mar nem emlekszem. Elo kell(ene) szednem a szakdogamat. Gyakorlatilag arrol a temarol szol ami ennek a topiknak is a temaja: Diszkret Fourier analizis szemelyi szamitogepen.

Ugyan kihalóban van a téma, de azért érdekelne sikerült -e találni valamit. Korábban találtam valahol egy részletes eljárásleirást hogyan lehet FFT -t számolni, amit aztán át lehet ültetni akár PIC re is. Már nemtudom hol volt, de ha megtalálom és lesz rá igény felteszem hol van leirva. Ugyanakkor megköszönném, ha valaki ismer hasonló oldalat feltenné a linkjét.

Az nem lenne hátrány. Sajnos én elakadtam a szinuszhullámnál.

amit itt találtam nem az igazi, de sok tekintetben jó kiindulás lehet kezdők számára.
esetleg ez is segithet.

Sziasztok, segítséget szeretnék kérni. Érdeklődöm most nagyon az FFT iránt és dspic-ben szeretném leprogramozni. Egy kérdés felmerült rögtön: ha egy N pontos FFT-t csinálok, akkor ugye a kimenet is N pontos. De nyilván mondjuk egy 1024-es mintaszámnál nem akarok 1024 oszlopocskát megjeleníteni. Ha mondjuk csak 10 oszlopot akarok, azt hogy lehet megoldani?
Köszi előre is!

Feleannyi hasznos erteked lesz, mint a kiindulasnal es ezek szimmetrikusan ugyanazokat az ertekeket hordozzak (legalabbis a helybenszamolos butterfly eseten).
Mondjuk 50 oszlopot osszevonsz es atlagolod? Hmmm?

Amikor en csinaltam PC-n, koprocival, masm32-ben, elotte basic-ben leszimulaltam es ellenoriztem, hogy jol-e az ertekek. Persze, sokkal kisebb elemszammal.

Köszi a gyors választ, én is ilyesmire gondoltam, de mondom hátha hülye vagyok, és egyszerűen a dft képletet módosítva lehet egyszerűbben. De akkor ez lesz a megoldás. Ha sikerül egyáltalán leprogramozni... Egyenlőre ott tartok,h próbálom megérteni az egészet, de mocsok nehéz. Meg a neten levő mindenféle programkódokat analizálni is...

Na, megvan, működik az FFT, még egy kérdésem van, hogy szokták azt megoldani, hogy "barátságosabb legyen a szemnek a megjelenítés", tehát lassabban fussanak le az egyes frekvenciákhoz tartozó amplitúdók? Köszi!

Gratulalok! Vegulis melyik algoritmus mellett tetted le a voksodat es milyen nyelven szuletett meg a megoldas?

A lecsengesre en azt csinalnam, hogy x idonkent csokkenti y ertekkel az adott oszlop magassagat. Ezt lehet szazalekban vagy abszolut ertekben, prgressziven vagy linearisan, egeszen nullaig. Persze ha uj erteket kap az egesz kijelzes, akkor elolrol kezdi, a tetejetol.

Helyben számolós 128 pontos fft, Cooley Turkey assembly-ben. Sajnos a C már nagyon régen volt, és kellőképpen elfelejtettem.
Köszi a lecsengésre a választ, úgy csináltam, hogy miután egy mikrofon AD konvertált jelét FFT-zi, kijelzi, majd ez végtelen ciklusban ismétlődik. Gyorsan, kb 40 kHz-cel. Ha lelassítom, akkor tudok lecsengést csinálni a tipped szerint. Köszi!