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Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 5.4: Comparison of Rectangular and Hanning Window"

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Revision as of 22:57, 29 November 2020

Beispiele für die Spektralanalyse

Gegeben sei der prinzipielle Zeitverlauf eines periodischen Signals:

x(t)=A1cos(2πf1t)+A2cos(2πf2t).

Unbekannt und damit zu schätzen sind dessen Parameter  A1f1A2  und  f2.

Nach Gewichtung des Signals mit der Fensterfunktion  w(t)  wird das Produkt  y(t)=x(t)w(t)  einer  Diskreten Fouriertransformation  (DFT) mit den Parametern  N=512  und  TP  unterworfen. Die Zeitdauer  TP  des zu analysierenden Signalausschnitts kann vom Benutzer beliebig eingestellt werden.

Für die Fensterung stehen zwei Funktionen zur Verfügung, die für  |t|>TP/2  jeweils Null sind:

  • Das  Rechteckfenster:
w(ν)={10f¨urN/2ν<N/2,sonst,
W(f)=1/fAsi(πf/fA),
  • das  Hanning–Fenster:
w(ν)={0.5+0.5cos(2πν/N)0f¨urN/2ν<N/2,sonst,
W(f)=0.5/fAsi(πffA)+0.25/fAsi(πffAfA)+0.5/fAsi(πf+fAfA).

W(f)  ist hierbei die Fouriertransformierte der zeitkontinuierlichen Fensterfunktion  w(t), während  w(ν)  die zeitdiskrete Gewichtungsfunktion angibt.

In der Aufgabe wird auf verschiedene Spektralfunktionen  Y(f)  Bezug genommen, zum Beispiel auf

Y_{\rm A}(f) = 1\, {\rm V}\cdot {\rm \delta} (f \pm 1\,\,{\rm kHz})+ 0.5\,\, {\rm V}\cdot {\rm \delta} (f \pm 1.125\,\,{\rm kHz}) \hspace{0.05cm}.

In der obigen Grafik sind zwei weitere Spektralfunktionen  Y_{\rm B}(f)  und  Y_{\rm C}(f)  abgebildet, die sich ergeben, wenn ein  1 \ \text{kHz}–Signal  mittels DFT analysiert wird und der DFT–Parameter  T_{\rm P} = 8.5 \ \text{ms}  ungünstig gewählt ist.

  • Für eines der Bilder ist das Rechteckfenster zugrunde gelegt, für das andere das Hanning–Fenster.
  • Nicht angegeben wird, welche Grafik zu welchem Fenster gehört.





Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel  Spektralanalyse.
  • Beachten Sie, dass die Frequenzauflösung  f_{\rm A}  gleich dem Kehrwert des einstellbaren Parameters  T_{\rm P}  ist.


Fragebogen

1

Welche der folgenden Aussagen treffen mit Sicherheit zu, wenn die DFT das Ausgangsspektrum  Y_{\rm A}(f)  anzeigt?

Zur Gewichtung wurde das Rechteckfenster verwendet.
Zur Gewichtung wurde das Hanning–Fenster verwendet.
Es wurde der DFT–Parameter  T_{\rm P} = 4\ \text{ms}  verwendet.
Das DFT–Spektrum Y_{\rm A}(f) ist identisch mit dem tatsächlichen Spektrum X(f).

2

Wie lautet  Y(f)  bei Verwendung des Hanning–Fensters und  T_{\rm P} = 8 \ \text{ms}, wenn das Eingangsspektrum  X(f) = Y_{\rm A}(f)  anliegt?
Geben Sie die Gewichte der Diraclinien bei  f_1= 1\ \text{kHz}  und  f_2 = 1.125\ \text{kHz}  an.

G(f_1 = 1.000 \ \text{kHz})\ = \

 \text{V}
G(f_2 = 1.125 \ \text{kHz})\ = \

 \text{V}

3

Wir betrachten das  1\ \text{kHz}–Cosinussignal  x(t). Welches Spektrum -  Y_{\rm B}(f)  oder  Y_{\rm C}(f)  – ergibt sich mit dem Rechteck– bzw. dem Hanning–Fenster, wenn der DFT-Parameter  T_{\rm P} = 8.5 \ \text{ms}  ungünstig gewählt ist?

Y_{\rm B}(f) ergibt sich bei Rechteckfensterung.
Y_{\rm B}(f) ergibt sich mit dem Hanning-Fenster.


Musterlösung

(1)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 4:

  • Bei Verwendung des Hanning–Fensters müssten selbst dann drei Diracfunktionen zu erkennen sein, wenn  x(t)  nur eine Frequenz beinhaltet   ⇒   es wurde das Rechteckfenster verwendet.
  • Mit  T_{\rm P} = 4 \ \text{ms}  ergibt sich für die Frequenzauflösung  f_{\rm A}= 1/T_{\rm P} = 0.25 \ \text{kHz}. Damit liegt die Frequenz  f_2  nicht im vorgegebenen Raster und  Y(f)  würde sich aus sehr vielen Diraclinien zusammensetzen. Das heißt:   die dritte Aussage ist falsch.
\text{Beispielsignal 1}  zur Spektralanalyse
  • Wie aus der Grafik hervorgeht, hat  x(t)  die Periodendauer  T_{\rm 0} = 8 \ \text{ms}. Wählt man den DFT–Parameter gleich  T_{\rm P} = 4 \ \text{ms}  (oder ein ganzzahliges Vielfaches davon), so stimmt die periodische Fortsetzung  {\rm P}\{ x(t)\}   im Intervall  |t| \leq T_{\rm P}/2  mit  x(t)  überein, so dass sich die Gewichtungsfunktion  w(t)  nicht störend auswirkt:  
  • Das DFT–Spektrum  Y(f)  stimmt somit mit dem tatsächlichen Spektrum überein.


(2)  Wegen T_{\rm 0} = 8 \ \text{ms}  setzt sich das Hanning–Spektrum  W(f) 

  • aus drei Diracfunktionen bei positiven Frequenzen
  • und drei dazu achsensymmetrischen Diracs bei negativen Frequenzen


zusammen. Für die positiven Frequenzen lautet die Spektralfunktion:

W(f) =0.5\cdot {\rm \delta}(f) + 0.25\cdot {\rm \delta}(f-f_{\rm A})+ 0.25\cdot {\rm \delta}(f+f_{\rm A})\hspace{0.05cm}.

Das Ausgangsspektrum ergibt sich aus der Faltung zwischen  X(f)  und  W(f). Bei positiven Frequenzen ergeben sich nun vier Diracs mit folgenden Gewichten:

\text{Beispielsignal 2}  zur Spektralanalyse
\begin{align*} G(f = 0.875\,{\rm kHz}) & = 1\, {\rm V}\cdot 0.25 = 0.250\, {\rm V}, \\ G(f = f_1 = 1.000\,{\rm kHz}) & = 1\, {\rm V}\cdot 0.5 + 0.5\, {\rm V}\cdot 0.25 \hspace{0.15 cm}\underline{ = 0.625\, {\rm V}}, \\ G(f = f_2 = 1.125\,{\rm kHz}) & = 1\, {\rm V}\cdot 0.25 + 0.5\, {\rm V}\cdot 0.5 \hspace{0.15 cm}\underline{= 0.500\, {\rm V}}, \\ G(f = 1.250\,{\rm kHz}) & = 0.5\, {\rm V}\cdot 0.25 = 0.125\, {\rm V} \hspace{0.05cm}.\end{align*}

Die Grafik zeigt die Abschwächung der Ränder durch die Gewichtungsfunktion  w(t)  des Hanning–Fensters.


(3)  Richtig ist der zweite Lösungsvorschlag:

  • Das Rechteck–Fenster liefert dann ein sehr stark verfälschtes Ergebnis, wenn die Fensterbreite  T_{\rm P}  (wie hier) nicht an die Frequenz des Cosinussignals angepasst ist.
  • In diesem Fall ist das Hanning–Fenster besser geeignet.