※ 引述《g10497 (LCS)》之铭言： : 下列问题烦请各位高手解答 : : 将一声音讯号用matlab做频谱分析的过程中: : 1. : 就小弟所知,fft点数(nfft)除了要选择power of 2以外,并无其他限制. : 而频谱中,频域的解析度(frequency resolution)与fft的点数有关 : 即频率轴上每一刻度代表的实际频率为sampling frequency(fs)/nfft : 因此,nfft越大,我们可以在频率轴上看到的资料就越细, : 看似只有好处没有坏处,但是,nfft真的可以这样无限上纲吗? : 2. : 呈上题,又时间/频率的解析度间存在拮抗关系(意即其中一者高,另一者即低), : 但据小弟了解,时间轴的解析度(也就是一个时间轴刻度代表的实际时间) : 跟frame长短以及overlap长短有关系 : 但以上两者跟nfft皆无关连,与事实不符,为何? : 不知道是不是小弟对名词或其他概念有些误解,才会有此问题 : 还麻烦各位解答了! 1. 从数学上看 FT(傅立叶转换) 是从时间上的负无限大到正无限大 但由於电脑是离散的, 还有成本问题, 不可能做FT, 所以我们作FFT 我们可以知道FFT的点数取越多越好, 当你取的点数无限大时候 你的结果就会跟 FT做出来的差不多 nfft越大越好, 但是会有成本上的限制 2. 时间上的解析度由取样频率决定, 越高取样越密 而频谱上的范围由取样频率决定 假设你同样取1024点, 取样频率=1000, 表示你频率 0~500 (正频) 切割1024点, 和你取样频率2000, 你频率 0~1000切割1024点, 当然前着的频谱解析度比後者高, 但这不是代表取样频率越低越好 取样频率会影响你能取样信号的最高频率, 取样频率不够会造成alias 希望这个例子可以让你分清楚 取样频率和nfft的差别 -- Sent from my Android --

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