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Hallo,

Ich versuche anhand einer Fouriertransformation ein Signal (Array aus Zahlenwerte) in den
Frequenzbereich zu wandeln um dort dann die hohen Frequenzen herauszufiltern.
(Sorry bin relativer LabVIEW neuling und kein Mathegenie :-( )
Das Array entsteht durch das Abtasten eines Signals über einen Datenlogger mit
einer Samplerate von 10kHz. Also hat jeder Messpunkt einen Zeitwert von 100µs.


1. Beim Transformieren entsteht ein Array aus komplexen Zahlen (in dieser Form 0,0+0,0i)
Wie bekomme ich aus diesen Zahlen ein Diagramm als Funktion der Frequenz?
Sortieren nach dem Imaginärteil?

2. Ist besser den nicht benützten Bereich auf 0,0+0,0i zu setzen oder vielleicht nur Realteil
bzw nur Imaginärteil auf 0 setzen. oder vielleicht Realteil und/oder Imaginärteil auf einen
Wert von ungefähr 1E-7 bzw -1E-7 zu begrenzen?

Es gibt in bei den Mathe-VIs auch welche zur Realteil-/Imaginärteil-/Absolutwert-/Phasen-Berechnung.

Zum Thema Nullsetzen wäre ich vorsichtig denn es entspricht einer Filterung mit einem Rechteck-Fenster.

Habe mir die FFT-VIs nie angesehen, deshlab weiss' ich gerade nicht ob du den Frequenzbereich von -Fsample/2 bis +Fsample/2 auf 0 bis Fsample umrechnen musst..

Es kann nie schaden sich etwas mit der Signaltheorie und der FT (FourierTheorie) zubefassen, gerade wenn man sie einzusetzen.

Gruß, Robert

' schrieb:Zum Thema Nullsetzen wäre ich vorsichtig denn es entspricht einer Filterung mit einem Rechteck-Fenster.

Dem schließ ich mir an. Passiert eine Filterung nicht eh normalerweise im Zeitbereich?! Wieso die Filterung im Frequenzbereich?

Zitat:Es kann nie schaden sich etwas mit der Signaltheorie und der FT (FourierTheorie) zubefassen, gerade wenn man sie einzusetzen.

"Zeitdiskrete Signalverarbeitung" vom Oppenheim/Schafer ist wie ich finde dafür super und gut verständlich.

' schrieb:Dem schließ ich mir an. Passiert eine Filterung nicht eh normalerweise im Zeitbereich?! Wieso die Filterung im Frequenzbereich?

Naja eine Filterung im Zeitbereich wirkt sich auch im Frequenzbereich aus und andersherum.

Und gerade wenn man die FFT praktisch anfasst kommt man nicht um die Fensterung herum und dabei merkt man besonder schön wie sich eine Filterung in beiden Bereichen auswirkt (Rechteck-Filter im Frequenzbereich <-> Si-Filterung im Zeitbereich).

Zitat:"Zeitdiskrete Signalverarbeitung" vom Oppenheim/Schafer ist wie ich finde dafür super und gut verständlich.

Oder einen der Klassiker von Otto Föllinger.

Gibt hat wie in sovielen Bereichen der Wissenschaft/Ingenieurswissenschaften verschiedene Wege zum Thema. Einige kommen aus der Regelungstechnik, andere aus der Nachrichtenübertragung und ganzandere aus den Tiefen der "puren" Mathematik.