Question

我有一些没有句号的任意函数f(x)。我希望在f(x)中找到1个频率分量的幅度。有人可以建议一个快速的方法来做到这一点吗？

到目前为止，我的想法涉及：

将f(x)的内积设为所需频率，例如 <f(x),cos(kx)>。这基本上是在给定频率下找到傅立叶系数。为了找到傅里叶系数，我打算在一个时期内完成;但是，由于时间很长，我想我会在不到一个时间内完成它，并希望它足够准确......
对信号进行FFT，然后简单地找到频率我想从FFT获得的组件。
不管怎样，或许可以使用窄带通滤波器。

编辑：谢谢你的建议。

我找到了用Python编写的following算法（这是我需要的）并稍微调整一下以适应。

def Goetrzel(x, target_frequency, sample_rate):
    s_prev = 0
    s_prev2 = 0
    normalized_frequency = target_frequency / sample_rate

    wr = np.cos(2.0 * np.pi * normalized_frequency)
    wi = np.sin(2.0 * np.pi * normalized_frequency)

    coeff = 2.0 * wr
    for sample in x:
        s = sample + coeff * s_prev - s_prev2
        s_prev2 = s_prev
        s_prev = s

    XKreal = s_prev * wr - s_prev2
    XKimag = s_prev * wi

    XK = (XKreal + 1j*XKimag) / (len(x)/2.)

    #power = s_prev2 * s_prev2 + s_prev * s_prev - coeff * s_prev * s_prev2 ;
    return abs(XK), np.angle(XK)*180./PI

我用以下方法测试：

h = 0.01
z = np.arange(0., 300., h)
f = np.cos(2.*PI*3.*z)
print Goetrzel(f, 3., 1./h)

如果我制作h = 0.0007，Goetrzel算法计算的答案似乎会发生显着变化（大幅增加）。你知道为什么，或者我如何确保选择正确的步骤？

因此，将h从0.06更改为0.07会将相位从-1.388e-11°更改为21.6°。

Answer 1

探索Görtzel算法。它旨在检测信号中是否存在一个或几个（16）频率成分。

从函数中提取频率分量

1 个答案: