Точно измерить частоту. Опции

[b-volkov]

Имеем на выходе датчика синусоиду примерно 2кГц в течении 0.5 сек. , т.е. цуг из примерно 1000 периодов. В зависимости от физ. величины частота меняется на +-10% Считается, что во время цуга частота не меняется. Надо определить частоту с точностью хотя бы до 0.01Гц. На данный момент метод используетсяпрямое измерение периода каждого колебания с дальнейшей статистической обработкой. При существующем уровне помех, наводок и т.д. точность получается не лучше 0.1Гц. Вопрос: как методами ЦОС уточнить результат измерения? Это вообще возможно теоретически? Сразу должен оговориться, что я о цифровой обработке имею весьма общие представления и никакой практики. Мне в голову приходит только свертка с синусоидами от (f0 – 0.1Гц) до ( f0 + 0.1Гц) с шагом 0.01Гц (f0-приблицительно измеренная частота) и поиском "резонанса". Может быть можно как по другому, попроще?

[TigerSHARC]

Я так понимаю, что это всё рекомендации для общего случая.

А у меня сигнал известен - синусоида сетевой частоты (42.5... 57.5Гц). Синусоида может содержать гаромники кратные 5Гц. Амплитуда гармоник не превышает 10% от основной.
Погрешность вычисления частоты должна быть >0,01Гц.
Алгоритм тестируется с гауссовым шумом при ОСШ >40дБ.

А если отфильтровать сигнал полосовиком! Диапазон частоты ведь известен. Скажем полосовой БИХ-фильтр на частоту 40-70 Гц. Тогда же можно будет мерять частоту по двум опорным точкам (если нтерполировать вблизи них). Да! Частота должна ещё усредняться по нескольким десяткам периодов.

P.S. Просто здаётся мне: что БПФ, что автокореляция - это много процессорного времени.

Сообщение отредактировал TigerSHARC - Mar 2 2010, 20:28

[bahurin]

Вариант такой есть. Умножить на комплексную экспоненту и взять фазу. Угол наклона фазы покажет разность частоты синусоиды и частоты комплексной экспоненты. соответсвенно df = dPhi/dT. Таким образом увеличивая интервал обработки вы получите сколь угодно высокую точность. Такую обработка лучше чем просто бпф.

[fontp]

Вариант такой есть. Умножить на комплексную экспоненту и взять фазу. Угол наклона фазы покажет разность частоты синусоиды и частоты комплексной экспоненты. соответсвенно df = dPhi/dT. Таким образом увеличивая интервал обработки вы получите сколь угодно высокую точность. Такую обработка лучше чем просто бпф.

Увеличивая интервал обработки можно получить как-угодную точность каким-угодно методом. В этих задачах
оптимальность означает - как быстро растёт точность при увеличении интервала. Оптимальность это не только научные понты для ученых. Мы не можем реально значительно увеличивать интервал измерения, только в пределах стабильности самих параметров сигнала (амплитуды, частоты)

Такая обработка ничем не лучше спектрального оценивания, хотя по определению должна давать точность по максимуму правдоподобия (CRLB), если честно подогнать минимум квадратов. Только вычислительно это даже сложнее, ибо Вы должны
1. Умножить на центральную комплексную экспоненту (снести сигнал в 0) и отфильтровать ФНЧ.
2. В каждой точке (возможно после какого то усреднения-сабсамплинга) взять арктангенс с поправкой на непрерывность фазы (2*pi туда-сюда)
3. Подогнать линейную регрессию Ф=at+B, a - частота
Вычислительно это будет скорее сложнее чем спектральное оценивание, а не проще, даже с применением CORDIC для арктангенса. (Не говоря уже о том, что это будет работать только при достаточно высоком SNR)

Сравните с оцениванием спектра и обратной квадратичной интерполяцией. Если интервал частот узкий, то сразу можно начинать с того, что называют ML-extension

1. Умножить на центральную комплексную экспоненту (снести сигнал в 0) и отфильтровать ФНЧ. Соответственно прорежение.
2. Взять 5-7 сумм типа ДПФ в интервале [-7.5, 7.5]. Оценка энергии
3. Найти максимум энергии и по трём точкам построить параболу. Аргумент максимума - частота

Точность будет примерно такая-же.

[blackfin]

Сравните с оцениванием спектра и обратной квадратичной интерполяцией. Если интервал частот узкий, то сразу можно начинать с того, что называют ML-extension

1. Умножить на центральную комплексную экспоненту (снести сигнал в 0) и отфильтровать ФНЧ. Соответственно прорежение.
2. Взять 5-7 сумм типа ДПФ в интервале [-7.5, 7.5]. Оценка энергии
3. Найти максимум энергии и по трём точкам построить параболу. Аргумент максимума - частота

Мне вот, непонятно, зачем "умножить на центральную комплексную экспоненту"? При таком сносе отклонение вправо/влево измеряемого вещественного сигнала от частоты 50Гц станут неотличимы друг от друга.

Мне кажется, что проще "умножить на комплексную экспоненту" с частотой 42.5Гц и т.о., снести в 0 левый участок спектра 42.5Гц после чего уже сделать FFT на интервале [0, 15].

Сообщение отредактировал blackfin - Mar 4 2010, 07:56

[fontp]

Мне вот, непонятно, зачем "умножить на центральную комплексную экспоненту"? При таком сносе отклонение вправо/влево измеряемого вещественного сигнала от частоты 50Гц станут неотличимы друг от друга.
Мне кажется, что проще "умножить на комплексную экспоненту" с частотой 42.5Гц и т.о., снести в 0 левый участок спектра 42.5Гц после чего уже сделать FFT на интервале [0, 15].

Там речь шла о измерении комплексного сигнала, предполагая, что случай вещественной экспоненты всегда можно свести к нему так или иначе. Нас не должны были отвлекать такие мелочи
Если сразу обрабатывать действительный, то Вы правы...