信号の高周波と低周波とは何ですか？

信号処理は初めてです。MATLABで時間領域の信号をプロットしています。信号のどの部分が高周波数と低周波数かわからないのですが、誰かが高周波数と低周波数を理解し、グラフで高周波数と低周波数を確認する方法を説明できますか？

高周波数は信号の高速変動部分（鋭い遷移）に寄与し、低周波数は時間領域での信号の低速変動に寄与します。

こちらをご覧ください：http : //cns-alumni.bu.edu/~slehar/fourier/fourier.html

また、時間がある場合は、次のオンラインコースをご覧 ください 。

高周波数と低周波数はアプリケーションによって異なります。wifiの低周波数は2.4GHz、高周波数は5GHzです。人間の音声の場合、低周波数は300Hz、高周波数は3000Hzです。

fft（高速フーリエ変換）のグラフにより、さまざまな周波数を視覚化できます。この例は、Matlabのfft helpを採用しています。次の図は、2つの周波数を持つ時間信号のサンプルのうち、最初の100 サンプルを示しています。この図で1Hz成分を確認するのが難しいことに注意してください。$2^{20}$

周波数成分を確認するために、次の図に示すようにスペクトルをプロットします。ここでは、2つの周波数をはっきりと見ることができます。

これらは、これらのプロットを生成するために使用したコードです。

fs = 2^10;        %sample frequency in Hz
T  = 1/fs;        %sample period in s
L  = 2^20;        %signal length
t  = (0:L-1) * T; %time vector

A1 = 0.2; %amplitude of x1 (first signal)
A2 = 1.0; %amplitude of x2 (second signal)
f1 = 1;   %frequency of x1
f2 = 50;  %frequency of x2

x1 = A1*sin(2*pi*f1 * t); %sinusoid 1
x2 = A2*sin(2*pi*f2 * t); %sinusoid 2
y  = x1 + x2;

%Plot signal
figure;
set(gcf,'Color','w'); %Make the figure background white
plot(fs*t(1:100), y(1:100));
set(gca,'Box','off'); %Axes on left and bottom only
str = sprintf('Signal with %dHz and %dHz components',f1,f2);
title(str);
xlabel('time (milliseconds)');
ylabel('Amplitude');

%Calculate spectrum
Y = fft(y)/L;
ampY = 2*abs(Y(1:L/2+1));
f = fs/2*linspace(0,1,L/2+1);
i = L/fs * (max(f1,f2)) + 1; %show only part of the spectrum

%Plot spectrum.
figure;
set(gcf,'Color','w');  %Make the figure background white
plot(f(1:i), ampY(1:i));
set(gca,'Box','off');  %Axes on left and bottom only
title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('|Y(f)|');

それは実際には、どのような時間領域信号をどのように見ているのか、そしてどのように見ているのかに依存します。時々見やすいです。時々そうではない。

時間に対して振幅（電圧、圧力、高さなど）のようなものをプロットしていて、比較的短い距離で多くの上下動作が見られる場合、それらはより高い周波数スペクトルコンテンツが原因である可能性があります。はるかに長いスパンで上昇および下降傾向が見られる場合、それらはいくつかの低い周波数を表している可能性があります。2つは同じスパンで混合（追加または合計）できます。波形の繰り返しが繰り返される場合、それはそれ自体の種類の周波数を表している可能性があります。もちろん、これはすべて、「高」と「低」の文脈上の意味に関連する時間スケール係数の選択に依存します。興味のあるものを見るには、倍率を調整する必要があるかもしれません。

FFTが役立つ場合と役に立たない場合があり、誤解を招く可能性があります。FFTは、信号の高周波数または低周波数よりも、特定のアパーチャ幅でのスペクトルコンテンツに近いものです。たとえば、鋭いエッジの低周波周期信号が、実際の信号現象の非常に低い周波数の繰り返しであっても、FFTで多くの高周波成分を示す可能性があります。音楽のピッチを探している人は、この2つを間違えることがよくあります。また、FFTアパーチャ幅が絶対的に周期的ではない、より長い信号のスライスのFFTは、FFT結果の単純な解釈では周期的な周波数として誤解を招きます。