高速フーリエ変換におけるデータ間隔の影響

Question

私は5kHzサンプリングで1分間のセンサーデータをサンプリングしました。 したがって、1つのサンプリングされたデータファイルには、5,000 x 60 = 300,000データポイントが含まれます。 このセンサーは、60HzのAC電流などの定期的なデータを測定することに注意してください。

ここでは、1つのデータファイルにFFT（python numpy.rfft関数を使用）を適用したいと考えています。 私が知っているように、FFT結果の数は、入力データの数の半分、つまり300,000データポイントの場合は150,000 FFTの結果になります。 しかし、FFT結果の数が大きすぎて解析できません。

私はFFT結果の数を減らしたいと思います。 それについて、私の質問は、1つのサンプリングされたデータファイルを与えて、次の方法が有効であるということですか？

1. セグメントMのセグメントに1サンプリングされたデータファイルは、
2. 各セグメントに一つのFFT結果
3. 使用のFFT結果として平均FFT結果を平均取得する
4. 平均M FFT結果をFFTを適用します1つのサンプルデータファイル

ありがとうございます。

Answer 1

目的によって異なります。

ソース信号が5kHzでサンプリングされる場合、最大出力要素の周波数は2.5kHzに対応します。 150K出力の場合、周波数解像度は約0.017Hzになります。 3000データポイントに変換を適用すると、freq.resolution 1.7 Hzが得られます。

これはあなたにとって重要ですか？ AC電流のすべての可能な周波数成分を登録する必要がありますか？

AC品質（大きさ、周波数、ノイズ）は1分間の間隔の間に変わる可能性があります。あなたはそのような不安定性を登録する必要がありますか？

多分、高い周波数。 AC制御には分解能と短時間の時間的安定性は必要ありません。この場合、アプローチは非常にうまくいきます。

編集：より長い間隔も偽ピークに

P.S.を与える有限時間信号のウィンドウ効果を減少させます高速フーリエ変換は通常、必ずしもそうではありませんが、interval length = 2^Nで動作するので、出力には256Kが含まれている可能性があります。