fft電量采集原理？盡可能高的采集信號，做FFT得到頻譜。采樣定理表明，采樣頻率必須大于采樣信號帶寬的兩倍。另一個等價的說法是奈奎斯特頻率必須大于采樣信號的帶寬。如果信號帶寬為100Hz，采樣頻率必須

fft電量采集原理？

盡可能高的采集信號，做FFT得到頻譜。

采樣定理表明，采樣頻率必須大于采樣信號帶寬的兩倍。另一個等價的說法是奈奎斯特頻率必須大于采樣信號的帶寬。

如果信號帶寬為100Hz，采樣頻率必須大于200Hz，以避免混疊。

換句話說，采樣頻率必須至少是信號中最大頻率分量頻率的兩倍，否則無法從信號采樣中恢復(fù)出原始信號。

MATLAB中的FFT的采樣頻率和采樣點怎樣確定？

采樣頻率是通過fft變換的時間序列數(shù)據(jù)的頻率。如果數(shù)據(jù)間隔為0.01s，采樣頻率為100Hz，這是確定的。根據(jù)時間序列的數(shù)據(jù)長度確定采樣點。fft是快速傅立葉變換，采樣點數(shù)是2的整數(shù)倍，所以可以實現(xiàn)快速計算。因此，如果序列長度為3，則采樣長度設(shè)置為4，數(shù)據(jù)將自動補0。如果序列長度為63，則采樣長度可以設(shè)置為64，這是最接近2的整數(shù)次冪。

stft函數(shù)在python中的參數(shù)？

短時傅里葉變換(STFT)解決了快速傅里葉變換(FFT)的缺點，在獲得信號頻域信息的基礎(chǔ)上保留了時域信息。具體實現(xiàn)是通過增加一個窗函數(shù)(窗函數(shù)的長度是固定的)對時域信號加窗，將原始時域信號分成多段，對每段進(jìn)行FFT，得到時間譜。對應(yīng)python中的函數(shù)(x，fs 1.0，window ;hann，nperseg 256，noverlap None，nfft None，detrend False，return_oneside True，boundary ;zeros，padded True，axis -1)。

輸入?yún)?shù)如下

x: STFT變換的時域信號

Fs:時域信號的采樣頻率。

窗口:時域信號分割需要的窗口函數(shù)，可以自定義窗口函數(shù)(但沒有這方面的嘗試，需要自定義請自行嘗試)。

Nperseg:窗口函數(shù)長度

Noverlap:窗口函數(shù)重疊的數(shù)量，默認(rèn)為50%。

NFFT:FFT的長度，默認(rèn)為nperseg。如果它大于nperseg，將自動執(zhí)行零填充。

Return_oneside :True返回復(fù)數(shù)的實部，None返回復(fù)數(shù)。

其余參數(shù)一般不涉及，采用默認(rèn)參數(shù)。