Seuraa 
Viestejä12
Liittynyt25.3.2012

Bongasin netistä kuvan joka liittyy fourier-muunnokseen. Olenko ymmärtänyt oikein, että spektrianalysaattori toimii kuvan vasemmanpuolen mukaisesti? Eli näyttää mistä taajuuksista signaali koostuu ja mikä näiden taajuuksien amplitudi on?

Kommentit (10)

bosoni
Seuraa 
Viestejä2704
Liittynyt16.3.2005

Oikein ymmärretty. Joissakin tapauksissa amplitudit esitetään logaritmisella asteikolla, mutta se ei muuta tuota ideaa.

Jos sorruin (taas) virheeseen, niin tukka varmaan vain oli silmillä, kuten kuva osoittaa...

MooM
Seuraa 
Viestejä6061
Liittynyt29.6.2012

Fourier-spektrin  piikissä on mukana myös tieto signaalin vaiheesta. Piikki siis voi olla positiivinen tai negatiivinen tai jotain siltä väliltä. Jos katsotaan tehospektriä, neliöiminen tekee tietysti kaikesta positiivista.

Fourier-muunnos ei ole mitään muuta kuin testi siitä, mitkä (minkätaajuiset) sinifunktiot sopivat signaaliin. Se Fourier-integraali, jossa sinin ja itse signaalin tuloa lasketaan aikapisteittäin ja lopuksi summataan, menee nollaan, jos mitään yhteistä rytmiä ei ole ja tulot ovat satunnaisia etumerkiltään. Ja jos on rytmi, integraalista tulee positiivinen luku, jos vaihe mätsää (kaikissa aikapisteissä positiivisia kerrotaan positiivisella ja negatiivisia negatiivisella) ja negatiivinen, jos vaihe on vastakkainen sen sinin kanssa (kaikissa pisteissä tulo on negatiivinen). Jos vaihe on jotain siltä väliltä, saadaan dispersiomuotoinen piikki (ainakin nmr-kielellä), joka on toiselta reunalta koholla ja toiselta kuopalla.

efead
Seuraa 
Viestejä12
Liittynyt25.3.2012

Kiitoksia tiedoista!

Ihmettelen että sähkövoimapuolella AMK:ssa ei olla millään kurssilla mainittu spektrianalysaattorista. Kolmas vuosi menossa. Tuli vain netissä vastaan että moisella voidaan mitata mm. tiedonsiirron häiriöitä. Ehkä sitten elektroniikka tai tietoliikennepuolella?

Spektrianalysaattorilla voidaan varmaan mitata sitten myös jännitteen ja virran yliaaltoja, kun virran mittauksessa käytössä on pihtimittapää? Ei kuitenkaan ehkä näyttäisi yliaaltojen järjestyslukua vaan taajuudet? Riippuu varmaan laitteesta? Toki tuohon tarkoitukseen sähkönlaatuanalysaattori on huomattavasti halvempi.

 

 

o_turunen
Seuraa 
Viestejä11869
Liittynyt16.3.2005

Todella outo juttu, jos ei sähkövoimapuolella spektrianalysaattoreista puhuta. Nuo ovat nykyään aivan jokapäiväisiä työkaluja ja peruskauraa. Energian laadun mittausta voi kokeilla esimerkiksi tuolla.

http://www.ipsa-power.com/software/ipsa-2-1?gclid=CI-2oquL0sECFWTbcgod1oIAsQ

Tai sitten googlettamalla "power line analyzer".

Korant: Oikea fysiikka on oikeampaa kuin sinun klassinen mekaniikkasi. Jos olet eri mieltä kanssani olet ilman muuta väärässä.

CE-hyväksytty
Seuraa 
Viestejä29006
Liittynyt30.4.2005
MooM

Fourier-spektrin  piikissä on mukana myös tieto signaalin vaiheesta. Piikki siis voi olla positiivinen tai negatiivinen tai jotain siltä väliltä. Jos katsotaan tehospektriä, neliöiminen tekee tietysti kaikesta positiivista.

Fourier-muunnos ei ole mitään muuta kuin testi siitä, mitkä (minkätaajuiset) sinifunktiot sopivat signaaliin. Se Fourier-integraali, jossa sinin ja itse signaalin tuloa lasketaan aikapisteittäin ja lopuksi summataan, menee nollaan, jos mitään yhteistä rytmiä ei ole ja tulot ovat satunnaisia etumerkiltään. Ja jos on rytmi, integraalista tulee positiivinen luku, jos vaihe mätsää (kaikissa aikapisteissä positiivisia kerrotaan positiivisella ja negatiivisia negatiivisella) ja negatiivinen, jos vaihe on vastakkainen sen sinin kanssa (kaikissa pisteissä tulo on negatiivinen). Jos vaihe on jotain siltä väliltä, saadaan dispersiomuotoinen piikki (ainakin nmr-kielellä), joka on toiselta reunalta koholla ja toiselta kuopalla.

Niin tämä on se korrelaatiojutska ja hidas reaaliaikaisesti tekemiseen, mutta entäs FFT..?

 

o_turunen
Seuraa 
Viestejä11869
Liittynyt16.3.2005
CE-hyväksytty

Niin tämä on se korrelaatiojutska ja hidas reaaliaikaisesti tekemiseen, mutta entäs FFT..?

Reaalimaalimassa ei ole funktioita eikä mitään integraaleja. Kaikki on enemmän tai vähemmän diskreettiä toimintaa.

Jos joku haluaa kertoa näytejonon ziljoonalla sini- ja kosinikäppyrällä, niin siitä vaan.

FFT:ssä summataan sojottimia, joita kierretään sopivasti niin, että ne palaavat asteittain ajan hetkeen 0. Usein tuo kierto suoritetaan 2x2 kiertomatriisilla, jonka alkioita hauskasti sineiksi ja kosineiksi kutsutaan.

Asiasta voisi varmaan iskeä tarinaa pitkäänkin, mutta kaikki palstalaiset ovat varmaan FFT:n ainakin jollekin koneelle joko C:llä tai assemblerillä ohjelmoineet. Mielenkiintoista lienee se, että binäärisessä tapauksessa sini- ja kosinitaulukon voi rakentaa ihan neljällä peruslaskutoimenpiteellä ilman mitään sarjakehitelmiä, ja taulukkoa voi tihentää loputtomiin.

 

 

 

Korant: Oikea fysiikka on oikeampaa kuin sinun klassinen mekaniikkasi. Jos olet eri mieltä kanssani olet ilman muuta väärässä.

Vanha jäärä
Seuraa 
Viestejä1562
Liittynyt12.4.2005
efead

Kiitoksia tiedoista!

Ihmettelen että sähkövoimapuolella AMK:ssa ei olla millään kurssilla mainittu spektrianalysaattorista. Kolmas vuosi menossa. Tuli vain netissä vastaan että moisella voidaan mitata mm. tiedonsiirron häiriöitä. Ehkä sitten elektroniikka tai tietoliikennepuolella?

Spektrianalysaattorilla voidaan varmaan mitata sitten myös jännitteen ja virran yliaaltoja, kun virran mittauksessa käytössä on pihtimittapää? Ei kuitenkaan ehkä näyttäisi yliaaltojen järjestyslukua vaan taajuudet? Riippuu varmaan laitteesta? Toki tuohon tarkoitukseen sähkönlaatuanalysaattori on huomattavasti halvempi.

Signaalianalyysiä ja taajuusspektrejä käytetään myös koneiden kunnonvalvonnassa, sillä esimerkiksi laakereiden ja hammaspyörien viat näkyvät kiihtyvyys- tai siirtymäantureiden signaaleissa. Kriittisissä kohteissa (mm. voimalaitosten laitteet, pumppaamot, paperikoneet, lento- ja laivamoottorit) mittaus on reaaliaikaista, vähemmän kriittisissä tietyin väliajoin tapahtuvaa.

Tälläkin sovelluslueella FFT on analyysin perusmenetelmä, vaikka jotkut muut menetelmät soveltuvat paremmin joihinkin erityistarpeisiin. Kun anturit, signaalivahvistimet ja tiedonsiirtolaitteet ovat halventuneet, niin erilaisten kunnonvalvontalaitteistojen käyttö on koko ajan lisääntymässä myös vähemmän kriittisissä sovellutuksissa.

Vanha jäärä

MooM
Seuraa 
Viestejä6061
Liittynyt29.6.2012
CE-hyväksytty
MooM

Fourier-spektrin  piikissä on mukana myös tieto signaalin vaiheesta. Piikki siis voi olla positiivinen tai negatiivinen tai jotain siltä väliltä. Jos katsotaan tehospektriä, neliöiminen tekee tietysti kaikesta positiivista.

Fourier-muunnos ei ole mitään muuta kuin testi siitä, mitkä (minkätaajuiset) sinifunktiot sopivat signaaliin. Se Fourier-integraali, jossa sinin ja itse signaalin tuloa lasketaan aikapisteittäin ja lopuksi summataan, menee nollaan, jos mitään yhteistä rytmiä ei ole ja tulot ovat satunnaisia etumerkiltään. Ja jos on rytmi, integraalista tulee positiivinen luku, jos vaihe mätsää (kaikissa aikapisteissä positiivisia kerrotaan positiivisella ja negatiivisia negatiivisella) ja negatiivinen, jos vaihe on vastakkainen sen sinin kanssa (kaikissa pisteissä tulo on negatiivinen). Jos vaihe on jotain siltä väliltä, saadaan dispersiomuotoinen piikki (ainakin nmr-kielellä), joka on toiselta reunalta koholla ja toiselta kuopalla.

Niin tämä on se korrelaatiojutska ja hidas reaaliaikaisesti tekemiseen, mutta entäs FFT..?

 

Tietysti tuo toteutetaan laskennallisesti järkevimmällä tavalla. Mittaussignaali on tyypillisesti tietyllä taajuudella näytteistetty aikasarja jne. FFT on yleensä se käytetty, kuten muutkin jo totesivat.

Näin soveltajan silmin ei suuremmin kiinnosta, miten joku tarpeeseen hyvin toimiva rutiinimenetelmä oikeasti on implementoitu. On noita joskus numeeristen menetelmien kurssilla tullut kirjoiteltua, mutta ei voi sanoa, että olisi tuoreessa muistissa, vaikka jatkuvasti FFT:tä käytänkin. (Sitten tietysti kiinnostaa, jos pitää valita sopivin tai kehittää jotain uutta aiheeseen liittyen). Sen sijaan sen ymmärtäminen, mitä menetelmä tekee ja miksi helpottaa sen käyttöä ja auttaa tajuamaan toimivuuden rajat ja näennäisesti oudon käytöksen rajojen ulkopuolella.

Suosituimmat

Uusimmat

Uusimmat

Suosituimmat