Sample, Samplerate, externer Trigger

Habe bisher diesen Thread links liegen gelassen, aus Angst davor, es könnte Arbeit auf mich zukommen...
So langsam hat sich ja auch manches geklärt, vor allem auch das: Es ist ein großer Vorteil, wenn man die Samples Winkel-äquidistant triggert anstatt Zeit-äquidistant. Die Ergebnisse sind dann Drehzahl-unabhängig, auch gegenüber schwankenden Drehzahlen – sofern man sich nicht auf den Irrweg begibt, die Zeit nachträglich in die Berechnungen heineinzutragen

Man will ja in Wirklichkeit gar nicht diese zeitbezogenen Frequenzen wissen:

Zitat:Ich suche bei 3000 1/min:
- 20,7 Hz Käfigfrq
- 50 Hz Unwuncht
- 141 Hz Kugelumlauffrq
- 311 Hz Kugeldurchlauffrq Innen
- 439 Hz Kugeldurchlauffrq Außen

sondern eigentlich geht es darum, diese Frequenzen relativ als Vielfache der Drehfrequenz (also ohne physikalische Dimension) zu erkennen:

Käfigfrequenz: 0.414 faches
Unwucht: 1 faches
Kugelumlauffrq: 2.82 faches
Kugelumlauffreq innen: 6.22 faches
Kugelumlauffreq außen: 8.78 faches

Das geht einfach so, dass man in der Fourieranalyse einfach den Winkel dphi statt dt benutzt, und das Ganze so normiert, dass für die Drehfrequenz der Wert 1 herauskommt.

Windowing würde ich nicht machen, denn man hat ja hier das Glück, eine Samplezahl von genau N ganzen Undrehungen verwenden zu können. Bei 32 Umdrehungen erhält man z.B ein Frequenzraster (bezogen auf die Drehfrequenz) von 1/32 = 0.03. Damit läßt sich die tiefe Käfigfrequenz noch mit 0.03/0.4214 = 7% Ungenauigkeit darstellen.

Noch ein Wort zur Auwertung: Man darf sich die oben genanten Frequenzen nicht so vorstellen, das sie sinusförmig sind. Im Extremfall kann es sich fast um Nadelimpule handeln. Das heißt, es gibt nicht nur diese Frequenzen, sondern von diesen allen noch das 2,3,4,5..fache davon. Hinzu kommen jede Menge anderer Störgeräusche, so dass es praktisch sehr schwer ist, diese Periodizitäten im Spektrum überhaupt zu erkennen. Die Standardmethode, um solche Periodizitäten dennoch zu erkennen, ist die „Cepstrum“-Analyse. (Googeln). Das ist, grob gesagt, das Fourierspekrum eines Fourierspektrums. Beim Fourierspektrum geht es darum, Periodizitäten in einem Zeitverlauf zu erkennen. Mit dem Cepstrum werden Periodizitäten im Fourierspektrum entdeckt (Beispielweise ist die „Kugelumlauffreq“ 8,78 mit ihren Vielfachen eine solche Periodizität im Spektrum)