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频谱分析 编辑
简单来说,频谱可以表示一个信号是由哪些频率的弦波所组成,也可以看出各频率弦波的大小及相位等信息。
可见光
光源由不同的颜色所组成,各颜色的光有不同的频率,所占的比例可能也有不同。三棱镜透过折射的方式,将不同频率的光折射到不同的位置,因此可以看到不同颜色的光。同样的也可以将一般光源用三棱镜处理,投映出连续的或不连续的彩色光带。光带的颜色表示其频率,而明暗可表示其比例的多寡,这就是光的频谱,一般称为光谱。若所有频率的颜色含量都一様,其合成的颜色会是白色,而其幅度对应频率的频谱会是一条水平线。因此一般会将频谱为水平线的信号以“白色”来称呼。
声音
音源也可以由许多不同频率的声音组成。不同频率会刺激耳朵中对应的接收器。若主要的刺激只有一个频率,我们就可以听到其音高,音源的音色会由声音频号的频谱中,其他频率的部分来决定,也就是所谓泛音。一般会称为“噪音”的声音,其中会包括许多不同频率。若声音的频谱是一条水平线,则称为白噪声或白噪音,此词也可常用在其他型式的信号及频谱。
广播及通信
在广播及通信的领域中,频谱会由许多不同的信号来源共享。每个广播电台及电视台所传送信号的频率均需在各自指定的范围内,称为“信道”。当许多广播同时发送信号时,各个信道上有个自独立的信息,广播的频谱即为所有个别信道信号的总和,分布在很广的频率范围内。任何一个广播接收器只能接收到单一的电压对时间信号,因此会使用LC电路来选择单一的信道或频率范围,然后将接收到的信息解调制,得到需要的信息。若将接收器各频率下信号的强弱对应频率绘图,所得的就是其接收信号的频谱。
频谱分析可以对整个信号进行。不过有时也会将信号分割成几段,再针对各段的信号进行频谱分析。周期函数(例如
)最适合只考虑一个周期的信号来进行频谱分析。傅里叶分析中有许多分析非周期函数时需要的数学工具。一个函数的傅里叶变换包括了原始信号中的所有信息,只是表示的型式不同。因此可以用反傅里叶变换重组原始的信号。若要完整的重组原始信号,需要有每个频率下的幅度及其相位,这些信息可以用二维向量、复数、或是极座标下的大小及角度来表示。在信号处理中常常考虑幅度的平方,也就是功率,所得的就是功率谱密度。
实际上,大部分的仪器及软件都用快速傅里叶变换来产生频谱的信号。快速傅里叶变换是一种针对采样信号计算离散傅里叶变换的数学工具,可以近似傅里叶变换的结果。
随机性信号(或噪声)的傅里叶变换也是随机性的。需要利用一些取平均值的方式来得到其频率分布(frequency distribution)。一般来说会将资料依一定的时间分段,将各段资料进行傅里叶变换,再将变换后的幅度或幅度平方(幅度平方较常用)平均,以得到傅里叶变换的平均值。在处理取様的时域资料时,常用上述的作法,配合离散傅里叶变换来处理,这种处理方式称为Welch法(Welch's method)。若所得的频谱是平的,此信号会视为“白噪声”,不过许多信号在时域下看似噪声,却可以借由这样的处理方式得到一些频域的信息。