※ 引述《g10497 (LCS)》之銘言：
: 下列問題煩請各位高手解答 :
: 將一聲音訊號用matlab做頻譜分析的過程中:
: 1.
: 就小弟所知,fft點數(nfft)除了要選擇power of 2以外,並無其他限制.
: 而頻譜中,頻域的解析度(frequency resolution)與fft的點數有關
: 即頻率軸上每一刻度代表的實際頻率為sampling frequency(fs)/nfft
: 因此,nfft越大,我們可以在頻率軸上看到的資料就越細,
: 看似只有好處沒有壞處,但是,nfft真的可以這樣無限上綱嗎?
: 2.
: 呈上題,又時間/頻率的解析度間存在拮抗關係(意即其中一者高,另一者即低),
: 但據小弟了解,時間軸的解析度(也就是一個時間軸刻度代表的實際時間)
: 跟frame長短以及overlap長短有關係
: 但以上兩者跟nfft皆無關連,與事實不符,為何?
: 不知道是不是小弟對名詞或其他概念有些誤解,才會有此問題
: 還麻煩各位解答了!

1.
從數學上看 FT(傅立葉轉換) 是從時間上的負無限大到正無限大

但由於電腦是離散的, 還有成本問題, 不可能做FT, 所以我們作FFT

我們可以知道FFT的點數取越多越好, 當你取的點數無限大時候

妳的結果就會跟 FT做出來的差不多

nfft越大越好, 但是會有成本上的限制


2.
時間上的解析度由取樣頻率決定, 越高取樣越密

而頻譜上的範圍由取樣頻率決定

假設你同樣取1024點, 取樣頻率=1000, 表示你頻率 0~500 (正頻) 切割1024點,

和你取樣頻率2000, 你頻率 0~1000切割1024點, 當然前著的頻譜解析度比後者高,

但這不是代表取樣頻率越低越好

取樣頻率會影響你能取樣信號的最高頻率, 取樣頻率不夠會造成alias

希望這個例子可以讓你分清楚 取樣頻率和nfft的差別

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