采样点数与采样频率的区别
采样率决定了采样的精度。采样点数决定了每次传到pc内的数据量。比如点数设为1000,pc内会开辟初始大小1000的buffer(buffer大小可以自己改), 板卡就每采1000点往pc传一次。程序每次从buffer读1000点进行处理。所以如果你每次处理需要更多数据,可以增加采样点数。采样率决定了采样的精度。采样点数决定了每次传到pc内的数据量。比如点数设为1000,pc内会开辟初始大小1000的buffer(buffer大小可以自己改), 板卡就每采1000点往pc传一次。程序每次从buffer读1000点进行处理。所以如果你每次处理需要更多数据,可以增加采样点数。
对于DAQ Assistance 来说,可以是N Sample或者是连续采样.对于N Sample,如果按照你说的采样点数为100,那么它只采100个点.但对于连续采样来说,如果采样点数为100,则代表它会一直采样,知道程序停止为止,不过是每采集够100个点就向PC机传送一次.另外,采样频率是指该通道每秒钟采样的点数.如果采样频率是1000,则代表它每秒钟采1000个点,如果采样点数为100,则每秒钟向PC机传送10次.不知道我讲明白了没有.
你还可以这样理解:
如果采样频率为1000,采样点数也设为1000,数据的更新率是1次/每秒。
如果采样频率为1000,采样点数也设为100,数据的更新率是10次/每秒。
http://forums.ni.com/ni/board/message?board.id=2170&thread.id=1216&view=by_date_ascending&page=1
频率分辨率为fs/N,在短时傅立叶变换中由于分段处理,使每段长度都小于N,造成频率分辨率变大,解决的方法可以补0,使每段还是以N点进行FFT变 换。ZFFT还是以时间长度为代价的,而频谱修正法是为了精确求出某个信号的频率、相位和幅值,不一定适用于短时傅立叶变换。
频率分辨率可以从两个方面来定义:一是某一个算法(如谱分析方法,功率谱估计方法等)将原信号x(n)中两个靠得很近的谱峰把它们分辨出的能力。二是在使用DFT时,在频率轴上的所能得到的最小频率间隔Δf,为Δf=fs/N。所以补零是能提高DFT中的分辨率,但是补零不能提高两个靠得很近的谱峰分辨出的能力。补零本质上是谱线的内插。
http://www.chinavib.com/forum/thread-52140-1-1.html
这首先要涉及到谱分析的目的。信号的频谱分析可以理解为对原有信号的复谐波结构进行分析,即原始信号有哪些复谐波信号叠加而成,其频率和幅度,相位分别是多少。因此,信号的谱分析实际上也是为了提取信号中的这种信息。而我们拿过来进行分析的信号数据时真实信号的不完备观测数据。因此不能提供所有关于原始信号的全部信息。于是谱分析的结果就会出现对原有谐波谱线展宽,频率的分辨率从某种意义上应该可以定义为这种谱分析方法能够分辨的复谐波信号最小频率间隔。而这实际上是个模糊的概念,因为分辨涉及到分辨的效果好坏,分辨到什么样的程度。这样一来就使得我们有多种关于分辨力的定义。例如可以定义某种谱分析方法对谱线展宽的宽度,实际上对这个宽度的定义也有很多种,如-3dB带宽,均方带宽等等。我们也定义一个分辨好坏的标准,超过这个标准的就认为已被分辨,否则没有被分辨。然后我们就可以具体的针对某种谱分析方法来计算出他的分辨力是多少。即使是这样,这个标准怎么定也是有多种选择的。因此,分辨率是没有统一的定义的。但他表示的意义就是对谱线的分辨能力大小,实际上也表现了各种谱分析方法能够多大程度的提取原信号中关于谐波结构的信息的能力。DFT方法从这个意义上讲,他提取这种信息的能力没有那些高分辨力普估计方法强。
下面再说DFT的分辨力。从上面的分析来讲,DFT的分辨力应该定义为它能区分多小的频谱间隔,对一个复谐波信号进行DFT后,谱线将展宽,展宽的主瓣宽度取决于信号的长度。另外,这个谱线的展宽可以一定程度上表现谱线的分辨能力,因此我们可以定义它为DFT的分辨力。而DFT后两根谱线间隔代表的频率为:1/(N1*Ts)。其中N1为DFT点数,Ts为采样周期。这实际上是频率域上的采样间隔。如果原数据长度是N点,而我们进行了N点DFT,由于N1
=N,所以那么他的分辨力就是1/(N1*Ts)=1/(N*Ts)。而如果N1!=N,那么DFT真正能够分辨的最小频率间隔还是取决于N,即1/(N*Ts),虽然DFT后两个谱线代表的频率间隔是1/(N1*Ts)。这也就是楼上所说的意思。
http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=242413&extra=&page=2
既然采样频率大可以获得良好的波形,那么是不是采样频率越大越好呢?显然不是。
论证:
当采样频率较大时,波形的谱线范围也变宽了,且频率分辨率也增大了,因为频率分辨
率满足:
Δf=fs/N
一味的增大采样频率是不会获得好的频率分辨率的,要获得好的频率分辨率,相应的
要增大采样点数N。
我在以前遇到过这种情况,某公司把自己研发的机组状态监测设备向我们展示,说每
周期采样128点,即采样频率为128倍转频,目的是说明他们的设备先进,因为我目前用的
设备是每周期采32点,他们这套说辞只能糊弄外行,因为他们的设备没增加采样点数,针
对我们10000多转速的压缩机,他们频率分辨率是20Hz多,连50Hz的频率都发现不了,这样
的监测设备是不能用在故障分析上的。
对于DAQ Assistance 来说,可以是N Sample或者是连续采样.对于N Sample,如果按照你说的采样点数为100,那么它只采100个点.但对于连续采样来说,如果采样点数为100,则代表它会一直采样,知道程序停止为止,不过是每采集够100个点就向PC机传送一次.另外,采样频率是指该通道每秒钟采样的点数.如果采样频率是1000,则代表它每秒钟采1000个点,如果采样点数为100,则每秒钟向PC机传送10次.不知道我讲明白了没有. |
|
你还可以这样理解:
如果采样频率为1000,采样点数也设为1000,数据的更新率是1次/每秒。
如果采样频率为1000,采样点数也设为100,数据的更新率是10次/每秒。
http://forums.ni.com/ni/board/message?board.id=2170&thread.id=1216&view=by_date_ascending&page=1
频率分辨率为fs/N,在短时傅立叶变换中由于分段处理,使每段长度都小于N,造成频率分辨率变大,解决的方法可以补0,使每段还是以N点进行FFT变 换。ZFFT还是以时间长度为代价的,而频谱修正法是为了精确求出某个信号的频率、相位和幅值,不一定适用于短时傅立叶变换。
频率分辨率可以从两个方面来定义:一是某一个算法(如谱分析方法,功率谱估计方法等)将原信号x(n)中两个靠得很近的谱峰把它们分辨出的能力。二是在使用DFT时,在频率轴上的所能得到的最小频率间隔Δf,为Δf=fs/N。所以补零是能提高DFT中的分辨率,但是补零不能提高两个靠得很近的谱峰分辨出的能力。补零本质上是谱线的内插。
http://www.chinavib.com/forum/thread-52140-1-1.html
这首先要涉及到谱分析的目的。信号的频谱分析可以理解为对原有信号的复谐波结构进行分析,即原始信号有哪些复谐波信号叠加而成,其频率和幅度,相位分别是多少。因此,信号的谱分析实际上也是为了提取信号中的这种信息。而我们拿过来进行分析的信号数据时真实信号的不完备观测数据。因此不能提供所有关于原始信号的全部信息。于是谱分析的结果就会出现对原有谐波谱线展宽,频率的分辨率从某种意义上应该可以定义为这种谱分析方法能够分辨的复谐波信号最小频率间隔。而这实际上是个模糊的概念,因为分辨涉及到分辨的效果好坏,分辨到什么样的程度。这样一来就使得我们有多种关于分辨力的定义。例如可以定义某种谱分析方法对谱线展宽的宽度,实际上对这个宽度的定义也有很多种,如-3dB带宽,均方带宽等等。我们也定义一个分辨好坏的标准,超过这个标准的就认为已被分辨,否则没有被分辨。然后我们就可以具体的针对某种谱分析方法来计算出他的分辨力是多少。即使是这样,这个标准怎么定也是有多种选择的。因此,分辨率是没有统一的定义的。但他表示的意义就是对谱线的分辨能力大小,实际上也表现了各种谱分析方法能够多大程度的提取原信号中关于谐波结构的信息的能力。DFT方法从这个意义上讲,他提取这种信息的能力没有那些高分辨力普估计方法强。
下面再说DFT的分辨力。从上面的分析来讲,DFT的分辨力应该定义为它能区分多小的频谱间隔,对一个复谐波信号进行DFT后,谱线将展宽,展宽的主瓣宽度取决于信号的长度。另外,这个谱线的展宽可以一定程度上表现谱线的分辨能力,因此我们可以定义它为DFT的分辨力。而DFT后两根谱线间隔代表的频率为:1/(N1*Ts)。其中N1为DFT点数,Ts为采样周期。这实际上是频率域上的采样间隔。如果原数据长度是N点,而我们进行了N点DFT,由于N1
=N,所以那么他的分辨力就是1/(N1*Ts)=1/(N*Ts)。而如果N1!=N,那么DFT真正能够分辨的最小频率间隔还是取决于N,即1/(N*Ts),虽然DFT后两个谱线代表的频率间隔是1/(N1*Ts)。这也就是楼上所说的意思。
http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=242413&extra=&page=2
既然采样频率大可以获得良好的波形,那么是不是采样频率越大越好呢?显然不是。
论证:
当采样频率较大时,波形的谱线范围也变宽了,且频率分辨率也增大了,因为频率分辨
率满足:
Δf=fs/N
一味的增大采样频率是不会获得好的频率分辨率的,要获得好的频率分辨率,相应的
要增大采样点数N。
我在以前遇到过这种情况,某公司把自己研发的机组状态监测设备向我们展示,说每
周期采样128点,即采样频率为128倍转频,目的是说明他们的设备先进,因为我目前用的
设备是每周期采32点,他们这套说辞只能糊弄外行,因为他们的设备没增加采样点数,针
对我们10000多转速的压缩机,他们频率分辨率是20Hz多,连50Hz的频率都发现不了,这样
的监测设备是不能用在故障分析上的。
采样点数与采样频率的区别相关推荐
- 采样点数和采样频率的区别
采样率决定了采样的精度.采样点数决定了每次传到pc内的数据量.比如点数设为1000,pc内会开辟初始大小1000的buffer(buffer大小可以自己改), 板卡就每采1000点往pc传一次.程序每 ...
- matlab 采样点数,信号频率、采样频率、频率分辨率以及FFT信号补零
采样点数,信号频率.采样频率.采样点数的区分 包含matlab代码讲解示例 清晰明了 采样点数,信号频率.采样频率.采样点数 首先,频率指的是物质在单位时间内完成周期性变化的次数叫做频率,常用f表示. ...
- 【转载】采样频率、采样点数、频率分辨率
原作者: 辰忆书阁 原链接:http://www.360doc.com/myfiles.aspx?reg=1&app=1&type=3 1.频率分辨率的2种解释 解释一:频率分辨率可以 ...
- 信号频率、采样频率、采样点数
f-信号频率 fs-采样频率 N-采样点数 信号频率(f): 信号频率就是信号的频率,其倒数是信号一个周期的时间T. 采样点数(N): 采样点数一次向PC端发送的数据量包含的点数,采样点数决定了每次传 ...
- 语音的频率、频率分辨率、采样频率、采样点数、量化、增益
采样 采样频率 每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数.用Hz表示,采样频率的倒数是采样周期,即采样之间的时间间隔. 通俗的讲:采样频率是指计算机每秒钟采集的多少声音样本.采样频率越高,即采样的 ...
- 谱线数matlab,采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)
1.最高分析频率:Fm指需要分析的最高频率,也是经过抗混滤波后的信号最高频率.根据采样定理,Fm与采样频率Fs之间的关系一般为:Fs=2.56Fm:而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故 ...
- 采样频率、采样点数、分辨率、谱线数
1.最高分析频率:Fm指需要分析的最高频率,也是经过抗混滤波后的信号最高频率.根据采样定理,Fm与采样频率Fs之间的关系一般为:Fs=2.56Fm:而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故 ...
- 基于matlab的多路BPSK调制—为什么采样率=码元速率x一个码元周期内对码元的采样点数
一.为什么"fs = Rb x N" 其中, Rb(码元速率).fs(采样率).N(一个码元周期内对码元的采样点数) 先说结论,因为调制时,信源序列与调制信号(正弦信号)的点数必须 ...
- 卷积下采样和池化的区别
池化 通常池化层紧跟在 CNN 的卷积层之后. 池化方法: max-pooling:对邻域内特征点取最大值 mean-pooling:对邻域内特征点求平均 池化的作用: 降维,减少网络要学习的参数数量 ...
最新文章
- 2009最后一天,为了期盼而祝福
- 关节点和重连通分量,trajan算法实现(python)
- ServletContext对象、ServletConfig对象
- STM32F405 标准库 SHT20温湿度传感器
- salt远程执行python脚本_SaltStack与Python配合实现系统用户自动化管理
- 从SharePoint 2013迁移到SharePoint Online - 评估工具
- logistic回归详解(四):梯度下降训练逻辑回归python实现
- SE-NET效果测试
- 计算机文件夹知识心得体会,计算机基础学习心得体会范文(通用3篇)
- 如何统计各个分发平台的下载数据
- Wechaty|不使用微信的web协议的机器人
- 打开excel提示损坏的映像的解决办法
- 股豆网:欧洲5G套餐轮番公布 流量无限用
- SQLDER--工具参数--中英文对照
- java浮点数取余数
- Android 百度地图开发 全景图SDK的使用
- Python编写masscan+nmap的主机和端口信息收集工具
- java 模拟简单打印机功能_java之玩转打印机
- Qt编写主界面顶部和左侧导航
- 【L2-036 网红点打卡攻略】
热门文章
- 绝了,这款P2P全平台的文件同步工具,开源且不依赖中心服务器
- Android 8.0 WiFi Ap 热点控制接口
- 贾扬清:从授之以鱼到授之以data,人工智能如何重塑传统软件行业
- 安卓25:Android studio 计时器chronometer的使用
- 对于公司裁员和转型的无力吐槽
- 记一次mysql5.7的新特性derived_merge的坑
- ![CDATA[]] 的基本介绍
- 自己动手写 H.264 解码器---AnnexB 和 avcC
- jQuery使用ajaxSubmit()提交表单示例(转)
- 7.cuBLAS开发指南中文版--cuBLAS中的cublasSetVector()和cublasGetVector()