什么是實時帶寬和疊加處理

實時帶寬和疊加處理

頻譜分析是一個很大的話題。在本文中，我主要想介紹一下實時帶寬和疊加處理。首先，我們都知道“實時”所要表達的意思，我不打算在此花費太多的時間。但是，我必須重新定義一下在做快速傅里葉變換（FFT）頻譜分析時的“實時”的概念。

實時帶寬

實時帶寬（Real-Time Bandwidth）是標準術語，它的定義是，在最高頻率不丟失數據情況下，計算出的頻譜。這里的頻率是由我們的DSP處理器的處理速度決定的，例如，無論其他功能是否有要求，進行快速傅里葉變換（FFT）計算所用的時間。

如圖1所示，如果工作頻率高于實時帶寬出現，處理的話，DSP處理器計算的數據將會出現間隙，這對于對數據穩定的系統來說幾乎不是什么問題，如周期：當信號按照后來的周期循環時，沒有致命信息丟失。另外，如果信號是瞬時信號，那間隙的出現會影響到分析處理。

圖1：數據收集與實時帶寬。（A）FFT處理器等待數據收集。（B）數據間隙產生。（C）實時帶寬對數據的要求。

從另一個角度講，高的處理速度也是很重要的。如當輸入信號參數變化較快；我們要求取平均值時特別是大量數據的平均值。反之，當分析處理那些帶寬低于實時帶寬的數據時，我們可以認為DSP處理器是在等待數據塊輸入。我們稱這種現象為疊加處理。

疊加處理

例如我們以2536kHz的采樣頻率收集分析10kHz的數據，希望能計算出1kHz快速傅里葉變換（FFT）。數據采集時間（時間窗）是進行1024次采集數據精確的在40毫秒。如果快速傅里葉變換（FFT）處理器在10毫秒內處理完數據并顯示出其頻譜的話，那剩下的30毫秒，它將會等待下個數據塊的傳輸到達。我們可以利用數據塊的部分數據和上一數據塊的部分數據計算出一種新的頻譜。如果這樣數據穩定的話，我們沒理由不這樣從兩個數據塊組合數據。

由以上分析，我們可以定義一種新的快速傅里葉變換（FFT）計算方法：利用先前數據塊75％的數據信息和此時數據塊25％的數據信息。我們稱之為75％疊加處理，從外表看，處理時間將會是每個頻譜10毫秒，而不是40毫秒。

當我們的處理頻率很低時，這樣的處理將變的十分有意義。如，頻率低于1kHz時，我們計算較大的變換；大于1kHz，我們計算多個頻譜來計算平均值。舉個例子，我們來設想處理頻率在100Hz范圍內，期望求取16個頻譜的平均值。數據收集在4秒內，沒有疊加處理，我們需要64秒。利用75％疊加處理，第一個數據塊處理需要4秒，以后每個僅需要1秒，這樣，4×1＋1×15＝19秒。完成同樣的任務僅需要19秒。

關于作者

Rodger H. Hosking現在從事于研發，推廣和銷售新產品。并與第三方軟、硬件合作方戰略聯盟。他已經出版和發行了大量的文章關于技術討論的工業出版物。Rodger H. Hosking現在在Wavetek 和 Rockland擔任工程經理和(設計)主管工程師。他主要負責一些測量儀器設備的設計和測試管理。這些設備有數字頻率發生器，FFT頻譜分析儀和實驗濾波器。Rodger H. Hosking有阿勒格尼學院（Allegheny College）的物理學學士學位和紐約哥倫比亞大學（Columbia University）的電機工程學的學士和碩士學位。他的聯系Email：rodger@pentek.com.