Loto實(shí)踐干貨(7)用示波器進(jìn)行FFT頻譜分析

ID:412156 · 發(fā)表于 2020-6-30 15:20

為了當(dāng)干貨，本文不浪費(fèi)篇幅闡述FFT的原理和算法，這些信息非常多，我們假定客戶們已經(jīng)知曉，有了一些基礎(chǔ)。不過(guò)說(shuō)實(shí)話，工程師并不一定需要懂原理和會(huì)算法，我們大概知道它的意思就行，畢竟會(huì)用才是最關(guān)鍵的。

我們先提煉出幾個(gè)重要的問(wèn)題點(diǎn)，一般的工程師們只要了解這幾點(diǎn)就夠用了。

問(wèn)題1：我們可以用示波器看到某個(gè)信號(hào)的時(shí)域波形，為什么還要用FFT看這個(gè)信號(hào)的頻域波形？

答案是，現(xiàn)實(shí)中很多信號(hào)的波形看起來(lái)長(zhǎng)得很復(fù)雜，用數(shù)學(xué)描述它極其困難，甚至人直觀的描述它都做不到，那就更談不上分析它和處理它了。這時(shí)候，我們只能換一個(gè)思路和方法，在頻域上拆解它，就更容易分析處理了。

舉個(gè)例子：

上面這張圖，左側(cè)是時(shí)域波形，右側(cè)是它的頻域FFT波形。從時(shí)域波形來(lái)看，很簡(jiǎn)單，就是一個(gè)幅值100，頻率3赫茲的正弦波。這種情況下，根本沒(méi)有必要做FFT變換看頻域波形。任何關(guān)于這個(gè)信號(hào)的描述和表達(dá)都很清晰明了，有明確而簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)公式來(lái)表示這個(gè)信號(hào)，要對(duì)這個(gè)信號(hào)做任何分析和處理都有一大堆經(jīng)典公式和大量的經(jīng)驗(yàn)方法。

那么來(lái)看下面這個(gè)圖：

現(xiàn)實(shí)中，你可能遇到的是這樣的一個(gè)信號(hào)，這是它的時(shí)域波形，時(shí)域波形也就是時(shí)間領(lǐng)域波形的意思，就是橫坐標(biāo)是時(shí)間的推移，跟我們的現(xiàn)實(shí)直覺(jué)認(rèn)知相符合。那么對(duì)面這樣一個(gè)時(shí)域波形，誰(shuí)能描述清楚它的特征，用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)公式近似表述它，怎么分析和處理它？

這時(shí)候就要用到FFT的頻域分析，經(jīng)過(guò)分析，我們可以知道，其實(shí)它就是三個(gè)正弦波疊加而成的：

這樣我們就能簡(jiǎn)單準(zhǔn)確的表述，分析和處理這個(gè)信號(hào)。

再看一個(gè)類(lèi)似的例子：

問(wèn)題2：用FFT做頻譜分析具有普適性嗎？什么樣的信號(hào)才能用FFT分析？

答案是肯定的，工程上，我們可以對(duì)你采集顯示的任何波形進(jìn)行FFT分析。

通過(guò)上面的例子，可能有人會(huì)有疑問(wèn)，雖然上面看到復(fù)雜的波形其實(shí)是由三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正弦波疊加起來(lái)產(chǎn)生的，這是不是故意找的特例？現(xiàn)實(shí)中的波形大部分不是這樣由三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正弦波疊加出來(lái)的怎么辦呢？

是的，上面的例子的確是找的特例，雖然是特例，但是能很直觀的說(shuō)明問(wèn)題。那么現(xiàn)實(shí)中其他的隨機(jī)的復(fù)雜波形怎么辦？沒(méi)關(guān)系，FFT厲害的地方就在這里，理論上，任意波形都可以通過(guò)FFT拆解成一系列幅值頻率相位不同的標(biāo)準(zhǔn)正弦波疊加而成。

這就類(lèi)似于一束白光，其實(shí)可以拆解成頻率不同的色光疊加而成的。時(shí)域信號(hào)就是那束白光，棱鏡就是FFT，拆解出來(lái)的不同顏色的光，就是頻域波形的不同頻率點(diǎn)上的譜線。

我們用LOTO虛擬USB示波器的OSCA02為例，先測(cè)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正弦波的FFT頻譜，將時(shí)域波形與它對(duì)應(yīng)的頻域波形對(duì)比看看。

可以看出，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的正弦波，它的FFT頻譜就是在對(duì)應(yīng)的頻率上的一個(gè)高度為正弦波幅值的豎線。

然后我們?cè)贉y(cè)一下一個(gè)方波信號(hào)對(duì)應(yīng)的FFT頻譜的波形：

可以看出方波信號(hào)可以拆解成一系列正弦波的疊加，這些正弦波就是頻譜波形上的那些小豎線。頻率與方波頻率相同的正弦波分量我們一般稱為基波，頻率為3倍的正弦波分量稱為3次諧波，然后5次，7次諧波等等一直到無(wú)限。

理論上，這個(gè)方波是由無(wú)限個(gè)正弦波分量疊加而成的。工程上，我們其實(shí)不需要去處理無(wú)限多個(gè)分量，因?yàn)檫@樣工作量太大且沒(méi)有必要，一般只是取前多少個(gè)分量進(jìn)行分析處理就可以近似達(dá)成目標(biāo)了。下圖所示，一個(gè)方波，取前多少個(gè)正弦波分量疊加以后變成的不同的方波。可以看到，取的分量數(shù)（n）越多越接近原始方波，其他現(xiàn)實(shí)波形的道理是一樣的

關(guān)于LOTO示波器使用FFT功能的視頻演示如下：

https://www.bilibili.com/video/BV11k4y1z7KA

問(wèn)題3：FFT頻譜分析有什么用？

典型的應(yīng)用場(chǎng)景有很多。

比如說(shuō)，當(dāng)你的信號(hào)上被噪聲干擾了，你想去掉這個(gè)噪聲。在時(shí)域波形上看，只能看出是一個(gè)密集的上躥下跳的噪聲，完全看不出其他有助于解決掉噪聲的信息。這時(shí)候用FFT分析，可以得知噪聲分布的頻率范圍，可以針對(duì)一些主要的噪聲頻點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的濾波處理。

再比如，音頻應(yīng)用中，通過(guò)人耳朵很難客觀和標(biāo)準(zhǔn)化分辨出來(lái)一些音頻處理單元的頻率范圍。使用FFT對(duì)音頻處理單元的信號(hào)進(jìn)行掃頻和分析，可以定量的得出音頻響應(yīng)的頻譜范圍，從而快速確定音頻單元是否合格。

關(guān)于FFT使用時(shí)候的誤差與頻譜泄漏：

工程中最容易出現(xiàn)的FFT誤差，是由于參與FFT計(jì)算的采樣點(diǎn)數(shù)相對(duì)于這些采樣點(diǎn)數(shù)覆蓋的信號(hào)信息量太少了。舉個(gè)簡(jiǎn)化的例子：

上圖中的假如一個(gè)正弦波（上方）被采集到，如果在做FFT分析的時(shí)候由于參與FFT點(diǎn)數(shù)的設(shè)置，可能只取了黃色區(qū)域的局部波形數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT計(jì)算。那么在FFT算法看來(lái)，它會(huì)認(rèn)為FFT針對(duì)的信號(hào)是黃色部分的周期性延宕，如圖中下方的波形所示。

顯而易見(jiàn)，這樣進(jìn)行FFT計(jì)算得出的結(jié)果肯定是錯(cuò)誤的。而且可以推理，使用的FFT點(diǎn)數(shù)越少，錯(cuò)誤越嚴(yán)重。

我們實(shí)測(cè)一下來(lái)看：

還有一種情況是，上面提到的FFT取點(diǎn)數(shù)的時(shí)候，點(diǎn)數(shù)足夠大，但是并沒(méi)有取到剛好整周期上，稍微偏差一點(diǎn)，這樣進(jìn)行FFT分析并不會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，但是會(huì)有些誤差，這些誤差正是由于這些小偏差引起的，這是難以避免的，專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)叫做頻譜泄漏，如下圖所示。

在頻譜泄漏在頻譜上的表現(xiàn)為在正確的主頻譜旁邊出現(xiàn)不該出現(xiàn)的短小的頻譜。

我們用USB虛擬示波器實(shí)測(cè)一下頻譜泄漏：

上圖是實(shí)測(cè)的1K頻率的正弦波的時(shí)域波形和FFT幅頻曲線。理論上，FFT曲線應(yīng)該是在1K頻率分量上的一根豎線，如A點(diǎn)所示，但是實(shí)際FFT結(jié)果并不是理想的在A處的一根豎直線，而會(huì)在臨近的B點(diǎn)和C點(diǎn)還有一定的頻譜值。B和C點(diǎn)不陡降到0是頻率泄漏導(dǎo)致的。

解決頻譜泄漏的最常見(jiàn)的方法是加窗函數(shù)：

我們一般默認(rèn)用的是矩形窗，不同的窗函數(shù)能不同程度的改善譜線的圓潤(rùn)程度。以上面的頻譜泄漏圖為例，由于突然截?cái)嘣斐芍芷谘油貢r(shí)兩個(gè)周期相鄰處出現(xiàn)了信號(hào)突變，這種突變，代表的是信號(hào)包含了高次諧波。加上合適的窗函數(shù)，可以把這個(gè)突變變得圓滑一些，從而抑制高次諧波。

但是，我們也可以這樣想，頻譜泄漏圖中的下方信號(hào)就是真實(shí)信號(hào)，那么，加上這樣的窗函數(shù)反而得到了錯(cuò)誤的結(jié)果。

上圖為不同窗函數(shù)的圓潤(rùn)效果，坦白講，一般是不太用窗函數(shù)的，除非非常了解自己的應(yīng)用情況，使用窗函數(shù)的時(shí)候計(jì)算負(fù)擔(dān)比較重也是我不太常用它們的原因之一。

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