Frage Normalisieren von FFT-Daten (FFTW)


Unter Verwendung von FFTW habe ich die FFT von normalisierten WAV-Dateidaten berechnet. Ich bin ein wenig verwirrt darüber, wie ich die FFT-Ausgabe normalisieren sollte. Ich habe die Methode benutzt, die mir offensichtlich erschien, die einfach durch die höchste FFT-Größe zu teilen ist. Ich habe jedoch eine Division durch 1 / N und N / 2 empfohlen (wobei ich von N = FFT-Größe ausgehe). Wie funktionieren diese als Normalisierungsfaktoren? Es scheint mir keine intuitive Beziehung zwischen diesen Faktoren und den tatsächlichen Daten zu sein - also was fehlt mir?

Vielen Dank im Voraus für jede Hilfe zu diesem Thema.


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2018-01-31 20:51


Ursprung


Antworten:


Überraschenderweise gibt es keine vereinbarte Definition für die FFT und die IFFT, zumindest was die Skalierung betrifft, aber für die meisten Implementierungen (einschließlich FFTW) müssen Sie in Vorwärtsrichtung um 1 / N skalieren, und es gibt keine Skalierung die umgekehrte Richtung.

In der Regel (aus Leistungsgründen) sollten Sie diesen Skalierungsfaktor mit anderen Korrekturen wie A / D-Verstärkung, Fensterverstärkungskorrekturfaktor usw. verrechnen, so dass Sie nur einen kombinierten Skalierungsfaktor für Ihre FFT-Ausgabe verwenden können Mülleimer. Alternativ können Sie, wenn Sie nur ein Leistungsspektrum in dB erzeugen, die Korrektur um einen einzelnen dB-Wert erhöhen, den Sie von Ihren Leistungsspektrum-Bins subtrahieren.


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2018-01-31 21:01



Es ist oft nützlich mit FFTs zu verweisen Parsevals Theoremund andere Vergleiche, die eine sinnvolle Größe erfordern. Darüber hinaus ist die Höhe eines einzelnen Peaks nicht sehr nützlich und hängt beispielsweise von dem Fenster ab, das bei der Berechnung der FFT verwendet wurde, da dies den Peak verkürzen und verbreitern kann. Aus diesem Grund würde ich empfehlen, sich nicht durch den größten Peak zu normalisieren, da Sie dann eine einfache Verbindung zu bedeutsamen Größen verlieren und einen einfachen Vergleich zwischen Datensätzen usw. vornehmen können.


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2018-02-01 16:26