[求助]zfft变换的纵坐标

witty01

　　我现在对一组数据进行zfft变换，但是细化后该频率出的信号幅值比从前小了，
　　我找了好长时间没发现错在哪，我用了从songzy41的帖子里面下载的zfft和exzfft程序(地址：http://forum.vibunion.com/forum/thread-29289-1-1.html)


　　这个是用zfft_m.m进行细化得到的结果，绿色的部分是想要的，但是幅值这么小

　　这个是用exzfft_m.m得到的
　　我想得到的只是细化的结果，幅值应该是不变的啊，不知道错在哪了，高手们帮我改改，谢啦:lol
　　附上要用的程序和数据。

witty01

由于数据太大了，只好保留用的一部分，并且分成了两部分，扩展名要改成rar

bluefox

首先，ZFFT不能算是一种变换，只是一种算法。
没细看你的数据。
宋老师的程序我以前测试过，这个程序的目的是演示ZFFT算法流程，作为工程应用，这个程序还缺少环节。
细化是有条件的。
不是说随便选个细化倍数，随便选个采样频率和处理点数都能得到理想结果的。滤波器的过渡带以及窗函数影响非常大，足可以让你的细化结果面目全非。通常细化处理大多要经过谱校正，否则结果几乎毫无价值。
另外，有一个原因你也必须考虑：在没有细化的时候，分辨率不够，导致相邻谱峰迭加在一起，当然会看起来幅值比较大。当细化之后，谱峰分离，细微谱线“分担”了原来叠在一起的谱峰的能量，当然看起来幅值会变小。
提个小建议，你想验证细化的结果，可以这样办：
假设你原来用512个点得到一个原始频谱，在此基础上你想细化10倍，那么，做细化谱之前你不是至少要采5120个点么？用这5120个点直接作FFT。用5120点FFT与你的10倍ZFFT结果相比较，细化的效果如何不就一目了然了么？在这个基础上再寻找细化误差的原因，有的放矢！

[ 本帖最后由 bluefox 于 2007-11-21 17:01 编辑 ]

witty01

谢谢，我试试

songzy41

我还是不明白楼主的意图。但我想先说明一下，ZFFT主要用于稳态过程，又用于2条谱线靠得很近，用FFT分辨不出，那时用ZFFT就能分辨出来，就如：http://forum.vibunion.com/forum/thread-29289-1-1.html上给的例子那样。
1，楼主的信号很明显是一个非稳态的过程，好象半个梯形，所以不知楼主想分析什么？[在8000点（左右）之前是一个上升过程，之后是一个指数衰减的过程（不知是什么信号）。]
2，如果用相对平稳的过程进行分析（取8000点之后），得到如同楼主笫1张图那样，并没有靠得很近的谱线，为什么要用ZFFT？
3，即使用了ZFFT，例如在ZFFT之前取4096个点，要做ZFFT时取了40960个点（设取np=10），因为信号在8000点之后的信号是指数衰减的，在做ZFFT中经滤波、下采样后得4096点，但能量已比ZFFT之前的4096个点的能量要小，计算出的幅值当然也小了。
此外楼主给的exzfft_test和zfft_test好象都不全，笫1句便是subplot(211)？？

witty01

1、我这个是稳态的过程，是电机系统的速度信号，因为附件不能大于200k，所以只上传了用到的一部分，包括速度的上升，和到达2000转之后稳定运行的过程，看上去是像梯形，电机运行在2000转时，说是稳定运行的，但是还是在一定范围内有波动的，所以在8000点那里表现出先上升在衰减的过程，是指数衰减吗，我不知道。
2、我想用fft分析速度信号频率成分，然后陷波滤波，所以我需要精确的知道干扰频率最大一点的频率值，所以我设想先用fft大致的分析一下，然后找出干扰频率最大的信号所在的范围，用zoomfft，得到精确的频率值，现在也只是在设想，不知道这种想法可行不？
3、因为这个信号只是一个波动的过程，不是衰减，所以应该可以用zfft吧。  

ps：这里面的信号是从smulink里面保存的，在这直接用了，所以在程序中直接就画了图

witty01

根据bulefox的建议试了一下， 结果如图，

但是我发现一个问题，因为在我的test程序里面只引用了256个数据，所以再用zfft_m.m计算时，如果采用频率放大N杯，那么下采样之后的数据就变成原来数据长度的1/N了，所以在上图的第二部分中绿色曲线和蓝色并没有完全重合。

根据大家所说的，如果zfft之前的数据是256，那么zfft时数据的长度是256*放大倍数，所以我把程序改成下面这个样子：
x=aa(15001:156.25:55000);    %数据长度256
fs=3200;   %采样频率
N=256;     
y1=fft(x,N);
n=0:N/2-1;
df=fs/N;
f=n*df;
y=abs(y1)/N*2;
y(1)=y(1)/2;
subplot(211)
plot(f,y(1:N/2));
title('fft()函数的响应 fs=3200');
xlabel('frequence/Hz')
ylabel('幅值')
grid on
axis([0,1600, 0,1])
hold on
%% zfft部分  小范围的细化
[a,b]=max(y(2:N/2));
fz=f(b+1);  %细化的中心频率
np=8;     % 放大倍数 细化倍数越大，幅值衰减越大
nfft=N;     % FFT长度
fmin=fz-0.25* fs/np;% 最小细化截止频率
fmax=fmin+0.5*fs/np;   % B=fs/np
                   % 最大细化截止频率  %保证中心频率在fz
% 计算zfft
x=aa(15001:156.25:335000);  % 重新选取一段数据  数据长度是 256*8
x=x';  
[a,o,r,g]=zfft_m(x,fmin,fs,nfft,np);
y2=zeros(1, nfft/2);
y2(1: nfft/4) =a(nfft-nfft/4+1 : nfft);
y2(nfft/4+1 : nfft/2) =a(1: nfft/4);
n=0: (nfft/2-1);%只取一半的fft结果，
% 定义细化后的频率向量  横坐标
f2=fmin+n*2*(fmax-fmin)/nfft;%从fmin起到fmax结束取了nfft/2个点,采样间隔是2点
                          %zfft的运算结果只是一段，而不是显示全部频率信号
                          %这一段是从fmin起到fmax结束的nfft个点
plot(f2, abs(y2),'g');
%% fft N*8 个数据
x=aa(15001:156.25:335000); %要进行变换的信号
fs=3200;   %采样频率
N=N*np;     
y1=fft(x,N);   %x的长度是2048，N=2048
n=0:N/2-1;
df=fs/N;
f=n*df;
y=abs(y1)/length(x)*2;
y(1)=y(1)/2;
subplot(212)
plot(f,y(1:N/2));
title('fft()函数的响应 fs=3200');
xlabel('frequence/Hz')
ylabel('幅值')
grid on
axis([0,1600, 0,0.5])
hold on
plot(f2, abs(y2),'g');

如红字部分，重新给x赋一个长度为2048的数据，然后进行zfft，这个对我来说是必须的。
上面一段程序的结果如图：

这个说明了什么，说明zfft的结果是对的，是吗，
但是，为什么上半部分的图里面475Hz处的频率会有那种情况呢？

witty01

另外我在800Hz处也用了zfft算法
结果如图：

800Hz处也减小了，但是比400多那个好很多，这是为什么？

[ 本帖最后由 witty01 于 2007-11-22 12:06 编辑 ]

songzy41

原帖由 witty01 于 2007-11-22 11:24 发表
这个说明了什么，说明zfft的结果是对的，是吗，
但是，为什么上半部分的图里面475Hz处的频率会有那种情况呢？

上半部的图中ZFFT不能相符很好，而在下半部图中能相符合，说明原256个样点在475Hz有较大的平均能量，而在2048个样点时475Hz的平均能量就较小。我做了一个计算，把2048个样点在375-575Hz之间带通滤波，其结果在下图，红色是2048点的x信号，黑色是滤波后的信号。上半图是取前256个样点，很明显可看到平均能量比较大。

原帖由 witty01
于 2007-11-22 11:34 发表

800Hz处也减小了，但是比400多那个好很多，这是为什么？

在800Hz处比较接近，这只说明800Hz随时间能量没有这么大的变化。
（传错了一张图，在编辑中没看到可删除图的，请版主把awt2d.jpg删除，谢谢）

[ 本帖最后由 yangzj 于 2007-11-22 17:25 编辑 ]

songzy41

对800Hz附近的信号也进行了滤波（取700-900Hz），得下图，可看到能量分布相对均匀一点。

witty01

非常感谢宋老师，麻烦您了:lol

这部分的知识我学要恶补一下了，有什么书可以推荐一下吗

另外，想问一下 这两个频率 475Hz 和800Hz哪一个可能会引起系统的机械共振呢？