[工学]zoom+fft在水声测量中的应用

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1、ZOOM+FFT在水声信号处理中的应用频谱细化的算法简要介绍FFT的应用、意义，优点应用：频谱分析常用的算法优点：FFT使DFT的运算量在大为简化，运　　　　算时间减少程序简单、计算效率高、对存储量要求不很高FFT的缺点FFT可以计算得到(0~fs/2)范围内的频谱实际情况可能是：（1）我们只对很窄的频带或几根谱线感兴趣（2）虽然FFT相比DFT已经极大的减小了计算量，但当进行点数N较大的FFT变换时，仍然无法在嵌入式系统中实现实时处理频率分辨率与计算量之间的矛盾：要得到高分辨率，就增加计算量频率分辨率表示频谱中能够分辨的两个频率分量的最小间隔：Δ

2、f＝fs/N提高分辨率的途径：降低fs,但根据采样定量fs高于频带宽度的两倍，一般为3-5倍，如果fs过低会引起频谱混叠增加采样点数N，但采样点数N的增加会使计算时间成几何级数地增加，会使计算机的计算量和存储量大大增加Zoom-FFT的引入我们往往所关注的整个频谱上的一个窄频带范围，这就提出了频谱细化的概念基本思路：对信号频谱中的某一频段进行局部放大本质：这种算法是对整个频段的一个子集进行了FFT运算ZoomFFT算法的主要优点ZoomFFT是一种适合实时计算的谱分析算法。它的主要优点是：在傅立叶变换点数相同的情况下，它可以得到比常规FFT更高的频

3、率分辨率；或者换句话说是在获取相同频率分辨率的情况下，ZoomFFT比FFT需要更少的傅立叶变换点数，因此可以显著的减少计算量。Zoom-FFT算法的基本原理Zoom-FFT原理如下图所示：移频低通数字滤波重新采样FFT分析频率调整第一步　移频：就是将频域坐标向左移或向或移，使行被观察频段的起点为频域坐标的零频位置。假定要求在频带（f1-f2)范围内进行频谱细化分析，频带中心频率为f0=(f1+f2)/2对x0(n)进行复调制y(n)=x(n)exp[-2πnf0/fs]fx(n)f1f2y(n)ff0第二步：数字低通滤波为保住重新采样后不发生频谱

4、叠，必须进行抗混滤波，滤出所需分析频段信号。高频率细化倍数为D，则低通滤波器的截止频率fc=fs/2DH(f)=｛C–fc

5、采样后的N点序列进行FFT处理，得到N条谱线，其频率分辨率为fs/N×D,分辨率提高了D倍频率调整因为复解调处理对原信号进行了移频处理，所以得到的频谱需要向频率调整才能得到原信号的真实频率。