Si tengo una señal de tiempo limitado, digamos una sinusoide que solo dura segundos, y tomo la FFT de esa señal, veo la respuesta de frecuencia. En el ejemplo, esto sería un pico en la frecuencia principal de la sinusoide.
Ahora, digamos que tomo la misma señal de tiempo y la retardo por un tiempo constante y luego tomo el FFT, ¿cómo cambian las cosas? ¿La FFT puede representar ese retraso de tiempo?
Reconozco que un retraso de tiempo representa un cambio de en el dominio de la frecuencia, pero me está costando mucho determinar qué significa eso realmente .
Hablando en términos prácticos, ¿es el dominio de la frecuencia un lugar apropiado para determinar el retraso de tiempo entre varias señales?
fft
fourier-transform
delay
gallamina
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Respuestas:
La transformada discreta de Fourier (DFT) , comúnmente implementada por la transformada rápida de Fourier (FFT) , asigna una secuencia de longitud finita de muestras de dominio de tiempo discretas en una secuencia de longitud igual de muestras de dominio de frecuencia. Las muestras en el dominio de la frecuencia son en general números complejos; representan coeficientes que pueden usarse en una suma ponderada de funciones exponenciales complejas en el dominio del tiempo para reconstruir la señal original en el dominio del tiempo.
Estos números complejos representan una amplitud y fase que está asociada con cada función exponencial. Por lo tanto, cada número en la secuencia de salida FFT se puede interpretar como:
Puede interpretar esto de la siguiente manera: si desea reconstruir x [n], la señal con la que comenzó, puede tomar un montón de funciones exponenciales complejas , ponderar cada uno de ellos porX[k]=Akejϕk, y sumarlos. El resultado es exactamente igual (con precisión numérica) ax[n]. Esta es solo una definición basada en palabras del DFT inverso.ej2πnkN,k=0,1,…,N−1 X[k]=Akejϕk x[n]
Entonces, hablando de su pregunta, los diversos sabores de la transformada de Fourier tienen la propiedad de que un retraso en el dominio del tiempo se asigna a un cambio de fase en el dominio de la frecuencia. Para el DFT, esta propiedad es:
x [ n - D ] ↔ e - j 2 π k D
Es decir, si retrasa su señal de entrada con muestras, entonces cada valor complejo en la FFT de la señal se multiplica por la constante e - j 2 π k DD . Es común que las personas no se den cuenta de que las salidas de DFT / FFT son valores complejos, porque a menudo se visualizan solo como magnitudes (o, a veces, como magnitud y fase).e−j2πkDN
Editar: Quiero señalar que hay algunas sutilezas en esta regla para el DFT debido a su finitud en la cobertura de tiempo. Específicamente, el cambio en su señal debe ser circular para que la relación se mantenga; es decir, cuando retrasa por D muestras, necesita ajustar las últimas D muestras que estaban al final de x [ n ] al frente de la señal retrasada. Esto realmente no coincidiría con lo que vería en una situación real donde la señal simplemente no comienza hasta después del comienzo de la apertura DFT (y está precedida por ceros, por ejemplo). Siempre puede evitar esto rellenando con cero la señal originalx[n] D D x[n] x[n] de modo que cuando se demora por muestras , simplemente envuelve ceros al frente de todos modos. Esta relación solo se aplica a la DFT ya que es finita en el tiempo; No se aplica a la transformación clásica de Fourier ni a la transformación de Fourier de tiempo discreto .D
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Gallamina
Esto simplemente significa que habrá un desfase en su vector FFT. Cuando FFT su señal (real), su respuesta será compleja, por lo que tendrá una parte real e imaginaria. Si tomó su fase, (inverse_tangent (imag / real)), esto mostrará todas las fases de las frecuencias. La forma en que sus fases difieren de si no tuvo retraso se relaciona directamente con el retraso que tiene a tiempo.
(En matlab también puede obtener la fase simplemente con "angle (fft_result)").
Por cierto, si hace una correlación de su señal con retraso y sin retraso y elige el pico, puede obtener el retraso de esa manera. En el dominio freq, resta todas las fases de su señal sin demora, de toda la señal con demora, y toma el promedio.
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