【摘要】:如第8章中讨论的一样,快速傅里叶变换允许我们把一个来自于采样域的离散时域信号变换到频域。为达到这个检测目的,制造检验装备花费了大量资金。通过使用FFT我们用的是无参数的方法,但对某些特定的信号类型来说这不是最佳的。正是因为这个原因,今天基于FFT的频谱分析是一个非常通用的技术。数字示波器和频谱分析仪是基于FFT的频谱分析的一个典型应用。
如第8章中讨论的一样,快速傅里叶变换(FFT)允许我们把一个来自于采样域(或时间域)的离散时域信号变换到频域。这种变换是很有用的,并且经常需要查看一个信号的频域包含的内容。为达到这个检测目的,制造检验装备花费了大量资金。最近许多通信或音频方面的工程技术工作,例如人造卫星的上行、下行连接,蜂窝电话网,无线电通信/电视基站,家庭影院,或者是任何高边带音频系统,都必须能够分析信号的频域表现。我们没有应用一个专用的频谱分析器,而是探究怎样应用一些基本的DSP算法来达到相同的目标。
在信号处理中,频谱分析和评估是一个非常广泛的题目,对它的探讨我们在这里将浅尝则止。如果你希望更多地学习这方面的内容,有许多优秀的教科书可以利用,涵盖这个题目的各方面详细内容(如参考文献[1,2,15,55-57])。注意,频谱评估能够划分成无参数的方法和有参数的方法两种。通过使用FFT我们用的是无参数的方法,但对某些特定的信号类型来说这不是最佳的。但是,该方法非常容易使用并且能高效地进行计算。正是因为这个原因,今天基于FFT的频谱分析是一个非常通用的技术。数字示波器和频谱分析仪是基于FFT的频谱分析的一个典型应用。有参数的方法(如使用ARMA、MUSIC或者ESPIRIT模型)也许是更高级的,但是关于它们的讨论不在本书的范围之内。(www.daowen.com)
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