Frekans alanındaki sinyalin gürültü tabanını belirleme

Bir sinyalin gürültü tabanını frekans alanında bakarak kabul etmenin bir yolu var mı? Tüm kutuların veya medyanın ortalamasını mı yoksa aşağıdaki soruda açıklananlar gibi daha karmaşık bir hesaplama mı?

Bir frekans pikini belirlemek için en iyi kriter nedir?

Sinyalimin belirli bir frekans içerip içermediğini belirlemek için bir eşik ayarlamak üzere gürültü tabanını belirlemek istiyorum.

frequency-domain

— Dan Sandberg
kaynak

Gürültünün özellikleri nelerdir? Beyaz mı renkli mi?

— Jason R

Beyaz gürültü, cevabın diğer renkler için de nasıl farklı olduğunu duymak isterim.

— Dan Sandberg

Beyaz gürültünün karakterize edilmesi daha kolaydır, çünkü frekans alanında düz olmasını beklersiniz. Daha önce sormalıydım, ama sinyalinizin özellikleri neler? Bandın ne kadarı gürültüye karşı sinyal ile doldurulur? Sinyal her zaman mevcut mu yoksa sadece gürültüyü gözlemleme şansınız var mı?

— Jason R

Sinyal, bir FFT (spektral sızıntı yok) yaparken merkez bölmesine düşen frekanslardan oluşur. Gürültü ve kanal etkilerini göz ardı etmek her bir frekans maksimumda veya gürültü tabanındadır. Olası n frekanstan dördü "açık" ise, her bir frekansın tüm sinyalin gücünün 1 / 4'üne sahip olması gerekir (yine gürültü zemini göz ardı edilir)

— Dan Sandberg

@DanSandberg: Pencereleme fonksiyonu olmadan Parseval teoremi, zaman veya frekanstaki enerjiyi doğrudan diğer alandan hesaplamanızı sağlar. Python'un fft işlevi için, örneğin: rms(fft(x))/sqrt(n) = rms(x) buradaki örnekler Bu nedenle, sinyalin frekans alanında nasıl göründüğüne karar vermeniz, kaldırmanız, artık değerleri ölçmeniz ve örneğin RMS gürültü tabanını elde etmek için sqrt (n) ile çarpmanız gerekir.

— endolith

Yanıtlar:

Verilerin frekans etki alanı temsilini elde etmek için kullandığınız pencerenin türüne göre verilerinizi normalleştirmeniz gerekir. Normalleştirme, dar bir bant (sinyal tepe noktanız) veya geniş bant (gürültü) sinyalini ölçmenize bağlı olarak değişir. Veriler düzgün bir şekilde normalleştirildikten sonra, dar bant sinyalinin gücü doğrudan verilerden okunabilir. Gürültü ölçümü, normalize edilmiş frekans verilerinin "gürültü tabanı" ndan tahmin edilmelidir. Gürültü gücü tahmininiz gürültü tabanından 6dB daha az olacaktır. Ayrıntılı bir tartışma için,

Bu bağlantıya gidin: http://www.fhnw.ch/technik/ime/publikationen

"Sinyal ve gürültü simülasyonları ve ölçümleri için FFT nasıl kullanılır" belgesini indirin.

— user2718
kaynak

Gürültünüz gauss olduğu için, güç spektrumu düzdür. Bazı sinyal spektrumu zirveleriniz olabilir, bu nedenle bunlardan kaçınılmalıdır. Ya güç spektrumu örneklerinin medyanını ya da güç spektrumu örneklerinin alfa kesilmiş ortalamasını ya da nihayetinde çeyrekler arası ortalamayı öneririm. Tüm bu tahminler sağlamdır, size en uygun olanı seçebilirsiniz.

— mbaitoff
kaynak