¿Qué son las frecuencias altas y bajas en una señal?

7

Soy nuevo en el procesamiento de señales. Estoy trazando una señal en el dominio del tiempo en matlab. No entiendo qué partes de la señal son frecuencias altas y bajas, ¿alguien puede explicar qué es una frecuencia alta y baja, y cómo ver las frecuencias altas y bajas en un gráfico?

usuario1117262
fuente
3
Lea sobre FFT en MATLAB. No siempre se puede "ver" las frecuencias altas y bajas trazando la señal en el dominio del tiempo, aunque en algunos ejemplos de juguetes, los resultados serían lo suficientemente obvios.
Dilip Sarwate
así que si trazo usando fft, podría ver fácilmente qué frecuencias ocurren con mayor frecuencia y las que ocurren con mayor frecuencia son las que tienen una frecuencia más alta, ¿verdad?
user1117262
66
En términos generales, sí, la FFT revelará el contenido de frecuencia, pero tenga en cuenta que hay muchos detalles molestos que pueden hacer tropezar al neófito. Es bastante fácil obtener respuestas que son engañosas al no aplicar la FFT correctamente.
Dilip Sarwate
la alta frecuencia para el habla humana es de 3000Hz y la baja frecuencia para el habla humana es de 300Hz. ¿Puede dar algunas ideas sobre cuál es la diferencia entre el propósito general y específico para Ic741?
priyadharshini

Respuestas:

5

Las frecuencias altas contribuyen a las partes que varían rápidamente de la señal (las transiciones bruscas), mientras que las frecuencias bajas contribuyen a las variaciones lentas de la señal en el dominio del tiempo.

Es posible que desee echar un vistazo aquí: http://cns-alumni.bu.edu/~slehar/fourier/fourier.html

Además, si tiene el tiempo, puede echar un vistazo a este curso en línea: http://academicearth.org/courses/the-fourier-transform-and-its-applications No se arrepentirá.

TwoSan
fuente
4

Las frecuencias altas y bajas dependen de la aplicación. Una baja frecuencia para wifi sería 2.4GHz, mientras que una alta frecuencia sería 5GHz. Para el habla humana, una baja frecuencia es 300Hz, mientras que una alta frecuencia es 3000Hz.

Un gráfico de fft (Transformada rápida de Fourier) nos permite visualizar diferentes frecuencias. Este ejemplo está adaptado de la ayuda fft de Matlab . La siguiente figura muestra los primeros 100 de220muestras de una señal horaria con dos frecuencias. Observe cómo es difícil ver el componente de 1Hz en esta figura.

Señal de tiempo

Para ver el contenido de frecuencia, trazamos el espectro como se muestra en la siguiente figura. Aquí podemos ver claramente las dos frecuencias: una a 1Hz y la otra a 50Hz.

Espectro

Aquí está el código que usé para generar estas parcelas.

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)|');
Richard Povinelli
fuente
Buena explicación, pero creo que es un poco injusto decir que se puede observar el componente de 1 Hz en la transformación pero no en el dominio del tiempo. Si observara unos segundos (o incluso 1 segundo) yen el dominio del tiempo, aparecería la deambulación. También recomendaría una ventana en el FFT, solo para que otros que se encuentren con este ejemplo no tengan una idea incorrecta.
mtrw
@mtrw: estoy de acuerdo. Si muestro más de la señal en el dominio del tiempo, sería más fácil ver que hay más de una frecuencia. En cuanto a las ventanas, no estoy seguro de entender qué idea equivocada estás pensando. Hay muchos :-)
Richard Povinelli
¿Qué tal la idea equivocada de que está bien mirar un espectro de una señal que no es periódica en el marco de transformación si no aplica una ventana primero?
mtrw
1
Que es en Aceptar para "mirada" en el espectro de una señal no periódica en la abertura transformar. La ventana es una pérdida de información. A veces hay otras formas de lidiar con los diversos artefactos.
hotpaw2
2

Realmente depende de qué tipo de señal en el dominio del tiempo está mirando y cómo la está mirando. A veces es fácil de ver. A veces no lo es.

Si está trazando algo como la amplitud (voltaje, presión, altura, etc.) contra el tiempo, y ve mucha acción de subida y bajada en una distancia relativamente corta, puede deberse a un contenido espectral de mayor frecuencia. Si observa algunas tendencias ascendentes y descendentes en un lapso mucho mayor, estas pueden representar algunas frecuencias más bajas. Los dos se pueden mezclar (agregar o sumar) juntos en el mismo lapso. Si ve repeticiones repetidas de una forma de onda, eso puede representar su propio tipo de frecuencia. Por supuesto, todo esto depende de elegir un factor de escala de tiempo en relación con el significado contextual de su "alto" y "bajo". Es posible que deba jugar con los factores de escala para ver algo de interés.

Un FFT puede o no ser útil, e incluso puede ser tremendamente engañoso. El FFT tiene más que ver con el contenido espectral en un ancho de apertura dado que las frecuencias altas o bajas en una señal. Por ejemplo, es posible que una señal periódica de baja frecuencia de bordes afilados muestre gran cantidad de contenido de alta frecuencia en una FFT, incluso para una muy baja frecuencia de repetición de los fenómenos de señal real. Las personas que buscan tono musical a menudo confunden los dos. Y las FFT de cortes de una señal más larga que no es absolutamente periódica en el ancho de apertura de la FFT se mostrarán engañosamente como frecuencias periódicas en una interpretación ingenua de los resultados de la FFT.

hotpaw2
fuente