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What's Your Sine?

机译:你的正弦是什么?

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摘要

Instruments such as frequency meters, voltmeters, and amme-ters provide some information about a signal, but when the signal varies with time, measurements get more complicated. Analysis of a continuously varying signal, such as a sine wave, requires sampling it at discrete times spaced at uniform intervals. The sampling produces an array of values software can process to extract information about frequency content and relative power levels. Most signal analyses rely on the Fourier transform, a mathematical tool that transforms a continuous signal from the time domain into the frequency domain. But engineers must work with discrete-value discrete-time data, rather than continuous analog signals, so they employ a fast Fourier transform (FFT). An FFT algorithm produces a plot of spectral power vs. frequency, so a pure 1 -kHz sine wave, for example, will produce a single peak at 1 kHz.
机译:诸如频率计,电压表和电流表之类的仪器可提供有关信号的一些信息,但是当信号随时间变化时,测量会变得更加复杂。要分析连续变化的信号(例如正弦波),需要在离散时间以均匀间隔对它进行采样。采样产生一系列值,软件可以处理这些值以提取有关频率含量和相对功率水平的信息。大多数信号分析都依赖于傅立叶变换,这是一种数学工具,可以将连续信号从时域转换到频域。但是工程师必须处理离散值离散时间数据,而不是连续的模拟信号,因此他们采用了快速傅里叶变换(FFT)。 FFT算法生成频谱功率与频率的关系图,因此,例如,纯1 kHz正弦波将在1 kHz处产生一个峰值。

著录项

  • 来源
    《Electrical Design News》 |2005年第6期|p.60|共1页
  • 作者

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 一般性问题;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:36:33

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