FFT 和加速度计数据：为啥我会得到这个输出？

Posted 2023-03-31

【中文标题】FFT 和加速度计数据：为啥我会得到这个输出？

【英文标题】：FFT and accelerometer data: why am I getting this output?FFT 和加速度计数据：为什么我会得到这个输出？

【发布时间】：2012-08-17 13:47:22

【问题描述】：

我在 *** 上阅读了有关对加速度计数据执行 FFT 的各种帖子，但没有一篇文章帮助我理解我的问题。

我正在以下列方式在我的加速度计 data 数组上执行 this FFT 实现：

int length = data.size();
double[] re = new double[256];
double[] im = new double[256];
for (int i = 0; i < length; i++) 
    input[i] = data[i];


FFT fft = new FFT(256);
fft.fft(re, im);

float outputData[] = new float[256];
for (int i = 0; i < 128; i++) 
    outputData[i] = (float) Math.sqrt(re[i] * re[i]
    + im[i] * im[i]);

我绘制了outputData（左）的内容，还使用 ​​R 对我的数据执行 FFT（右）。

我在这里做错了什么？我使用在其他地方看到的相同代码来执行 FFT。

编辑：按照@PaulR 的建议应用窗口函数，以及@BjornRoche (http://baumdevblog.blogspot.com.br/2010/11/butterworth-lowpass-filter-coefficients.html) 提供的链接，我能够解决我的问题。解决方案几乎就是该链接中描述的内容。这是我现在的图表：http://imgur.com/wGs43

【问题讨论】：

请问您为什么要将 FFT 应用于加速度计数据？至少在音频方面，人们似乎通常会在存在更好的东西时应用它。

@BjornRoche 例如，我将其应用于加速度计数据以找出肢体震颤的基本频率。它有助于分析帕金森氏症和特发性震颤等疾病。

您可能会发现这很有用。 blog.bjornroche.com/2012/07/… 另外，请考虑其他技术，例如自相关。

我还在从事一个（开源）项目，以分析从帕金森病患者那里收集的数据。我遇到了完全相同的问题，但应用窗口函数并没有太大帮助。如果您不介意查看我的代码或将您的代码发送给我，我将不胜感激：我的电子邮件是 [e-mail]，谢谢

【参考方案1】：

低频伪影可能是由于缺少窗口。尝试应用窗口函数。

总体偏移可能是由于两种不同 FFT 实现中的不同比例因子造成的 - 我的猜测是您看到了 24 dB 的偏移，这对应于比例差异为 256 倍。

【讨论】：

我不明白你在这里说什么：“整体偏移可能是由于两种不同 FFT 实现中的不同比例因子造成的 - 我猜你看到的是 24 dB 的偏移，这对应于比例差异为 256 倍。”但是应用一个窗口函数，在我的例子中是布莱克曼窗口，效果很好。现在我正在按照@BjornRoche 建议的阅读来改进我正在做的事情。非常感谢！

OK - 不同的 FFT 实现可能采用不同的缩放方法 - 有些在 FFT 中具有 N 因子，在 IFFT 中具有 1 因子，有些反之亦然，有些在两者上都有 sqrt(N)。所以如果你看到例如两个不同 FFT 之间的 N 差异因子，那么这可能就是解释。

【参考方案2】：

因为左侧的所有数据都高于 0，所以对于频率分析，它是直流信号。所以在你的fft之后，它将DC信号抽象出来，非常好。对于你的场景，你只需要切断直流信号，只保留0 Hz以上的信号（交流信号），这是有道理的。