用于音频信号处理的DSP和传感器信号处理的DSP之间有根本区别吗？

Question

音频是由在任何给定时间发生的多个频率组成的，我们可以执行FFT来获取频率仓，但是对于传感器数据，频率的概念意味着什么？

例如，三轴加速度计以某种方式转换电压信号并产生以ms ^ -2为单位的加速度读数。使用那些X，Y，Z读数或以Fs采样的电压执行FFT吗？

执行音频或传感器数据的DSP时，我是否使事情变得过于复杂？还是心态有所不同？

Answer 1

傅立叶变换是一种将函数或信号转换为更易于使用的工具。这是一个数学工具。结果可以很容易地从物理上解释，但并非总是如此。

假设您有一个质量恒定的对象，并且有多个周期性的类似类罪的力F_1 * sin（c * t），F_2 * sin（d * t），...作用在该对象上。总力就是这些力的总和：

F（t）= F_1 * sin（c * t）+ F_2 * sin（d * t）+ ...

使用牛顿第二定律获得粒子的加速度：

m * a（t）= F（t）

=> a（t）= F（t）/ m = F_1 / m * sin（c * t）+ F_2 / m * sin（d * t）+ ...

让我们假设您测量了a（t），但不知道上面的方程。如果执行傅立叶变换，则可以计算F_1 / m，F_2 / m，...的值。这意味着您对加速度的傅里叶变换是在给定频率下物体的质量上的力的振幅。

之所以起作用，是因为傅里叶变换是线性的，力的加法也是线性的（请参阅牛顿第二定律）。如果您描述的是非线性的机会，那么就很难简单地解释转换结果。

那么什么时候执行FFT？这取决于：

• 如果要改善信号（消除噪声），请对测量数据进行处理。
• 如果要分析物理对象（共振），请在加速度上进行。

（如果转换是线性的（ADC输出到m / s ^ 2是简单的乘法）就没关系了。）

我希望这会使事情变得更清晰（至少从物理角度而言）。