JPH05223860A - Digital spectrum analyzer - Google Patents
Digital spectrum analyzerInfo
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- JPH05223860A JPH05223860A JP2819592A JP2819592A JPH05223860A JP H05223860 A JPH05223860 A JP H05223860A JP 2819592 A JP2819592 A JP 2819592A JP 2819592 A JP2819592 A JP 2819592A JP H05223860 A JPH05223860 A JP H05223860A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は入力サンプリングデー
タ列を一定期間ごとに窓関数で重み付け、その重み付け
されたデータ列を離散的フーリエ変換し、そのような離
散的フーリエ変換の結果の各周波数成分を、入力サンプ
リングデータ列中の上記一定期間の複数に対し、同一周
波数について平均化してＳＮ比を向上するようにしたデ
ジタルスペクトラムアナライザに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention weights an input sampling data sequence with a window function at regular intervals, performs a discrete Fourier transform on the weighted data sequence, and outputs each frequency component as a result of such a discrete Fourier transform. To a digital spectrum analyzer for improving the SN ratio by averaging the same frequency for a plurality of fixed periods in the input sampling data sequence.
【０００２】[0002]
【従来の技術】図３Ａに示すようにデジタルスペクトラ
ムアナライザは一般に、入力端子１１から入力された入
力信号はＡＤ変換器１２で周期的にサンプリングされ、
その各サンプル値がデジタルデータに変換されて入力サ
ンプリングデータ列に変換される。この入力サンプリン
グデータ列はメモリ１３に一旦取込まれ、その後、図３
Ｂａに示すように最初の一定周期Ｔf のデータ列が取
出され、重み付け部１４で窓関数、通常ハニング関数で
重み付けされ、その重み付けされたデータ列が離散的フ
ーリエ変換部１５で離散的フーリエ変換、通常高速フー
リエ変換（ＦＦＴ）され、各周波数成分Ｖ（ｆi ) （ｉ
＝１，２，３，…）が得られる。2. Description of the Related Art Generally, as shown in FIG. 3A, in a digital spectrum analyzer, an input signal input from an input terminal 11 is periodically sampled by an AD converter 12,
Each sample value is converted into digital data and converted into an input sampling data string. This input sampling data string is once taken in the memory 13, and then, as shown in FIG.
As shown in Ba, the data sequence of the first fixed period T f is taken out, weighted by the weighting unit 14 with the window function, usually the Hanning function, and the weighted data sequence is subjected to the discrete Fourier transform by the discrete Fourier transform unit 15. , Usually Fast Fourier Transform (FFT) and each frequency component V (f i ) (i
= 1, 2, 3, ...) is obtained.
【０００３】その後、入力サンプリングデータ列ａの次
の一定期間Ｔf のデータ列をメモリ１３から取出し、
このデータ列を同様に処理してその各周波数成分Ｖ
（ｆi) を得る。以下同様にして、入力サンプリングデ
ータ列ａから一定期間のデータ列を次々と取出し、その
各データ列について重み付け、フーリエ変換してその周
波数成分Ｖ（ｆi ) を得る。このようにしてｎ個のデー
タ列の各フーリエ変換結果について、平均化部１６で同
一周波数成分、つまり各Ｖ（ｆ1 ) ，各Ｖ（ｆ2) ，各
Ｖ（ｆ3 ) ，…をそれぞれ平均化して、入力信号につい
てのＳＮ比の高い周波数解析結果を得て表示器１７に表
示する。After that, a data string for the next fixed period T f of the input sampling data string a is fetched from the memory 13,
This data string is processed in the same manner and each frequency component V
Get (f i ). In the same manner, data strings of a fixed period are successively taken out from the input sampling data string a, weighted and Fourier-transformed for each data string to obtain its frequency component V (f i ). In this way, with respect to each Fourier transform result of n data strings, the averaging unit 16 outputs the same frequency component, that is, each V (f 1 ), each V (f 2 ), each V (f 3 ) ,. After averaging, a frequency analysis result having a high SN ratio for the input signal is obtained and displayed on the display unit 17.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】入力信号が時間的に変
動していない時はよいが、入力信号が時間的に変動する
場合は、従来の装置においては平均化による統計処理の
確らしさが悪いものとなる。つまり重み付け部１４にお
いて重み付けを行っているが、この重み付けは通常、フ
ーリエ変換を行うデータ列の期間Ｔf における中央部で
大、両端部で小とされている。このため入力信号に変動
があると、その変動が期間Ｔf の中央部で生じると、大
きく影響し、期間Ｔf の端部で生じるとわずかしか影響
しないことになり、入力信号の変動に対する各周波数成
分の変動の推定が悪くなる。It is good when the input signal does not fluctuate with time, but when the input signal fluctuates with time, the accuracy of statistical processing by averaging is poor in the conventional apparatus. Will be things. That is, although the weighting unit 14 performs weighting, this weighting is generally set to be large at the central portion and small at both end portions in the period T f of the data string to be Fourier transformed. Therefore, if there is a change in the input signal, it will have a large effect if the change occurs at the center of the period T f , and will have a small effect if it occurs at the end of the period T f. Estimates of fluctuations in frequency components are poor.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】この発明によれば、入力
サンプリングデータ列から一定期間ずつのデータ列の取
込みを、一定の重複期間重複させながら順次ずらして行
われ、また各データ列に対する重み付けはフラットパス
関数により行われる。According to the present invention, a data string is fetched from an input sampling data string for a certain period of time while sequentially shifting while overlapping for a certain overlapping period, and weighting for each data column is performed. It is done by a flat path function.
【０００６】[0006]
【実施例】図１Ａにこの発明の実施例を示し、図３Ａと
対応する部分に同一符号を付けてある。この発明ではメ
モリ１３に取込まれた入力サンプリングデータ列は、最
初の一定期間Ｔf のデータ列が取出されて、重み付
け、フーリエ変換の処理がなされた後、次にはデータ列
と重複期間Ｔd だけ重複した一定期間Ｔf のデータ列
が取出され、以下同様に、メモリ１３の入力サンプリ
ングデータ列は、フーリエ変換した直前の一定期間Ｔf
のデータ列に対し、重複期間Ｔd だけ重複して一定期間
Ｔf ずつデータ列として取出される。FIG. 1A shows an embodiment of the present invention, in which parts corresponding to those in FIG. 3A are designated by the same reference numerals. According to the present invention, the input sampling data string taken into the memory 13 is first taken out of the data string of a constant period T f , subjected to weighting and Fourier transform processing, and then the data string and the overlapping period T. A data string of a fixed period T f that is duplicated by d is taken out, and similarly, the input sampling data string of the memory 13 is the fixed period T f immediately before the Fourier transform.
The data string is duplicated for the overlapping period T d and taken out as a data string for each fixed period T f .
【０００７】重複期間Ｔd は、入力サンプリングデータ
列の各サンプリング点における重み付け部により各重み
付け量を重複したものにつきそれぞれ加算した時、ほぼ
同一値となるようにすることが好ましい。つまり一定レ
ベルの入力信号の場合は重み付け後において期間Ｔf の
各データ列の対応するサンプル点のデータを加算した
時、ほぼ同一となるように重複期間Ｔd が決められる。It is preferable that the overlapping period T d be approximately the same value when the weighting units at the sampling points of the input sampling data string add the respective weighting amounts for the overlapping. That is, in the case of an input signal of a constant level, the overlapping period T d is determined so as to be almost the same when the data of the corresponding sample points of each data string of the period T f is added after weighting.
【０００８】このようにしてメモリ１３から取出された
各期間Ｔf のデータ列は重み付け部２１でフラットパス
関数で重み付けがなされる。フラットパス関数Ｙ（ｔ）
は、ＤＯＬＰＨ−ＣＨＥＢＹＳＨＥＶ関数Ｄ（ｆ）とＲ
ＥＣＴＡＮＧＵＬＡＲ関数Ｒ（ｆ）とを畳込みした結果
を逆フーリエ変換（ＩＦＦＴ）した時間関数である。即
ち Ｙ（ｔ）＝ＩＦＦ｛Ｄ（ｆ）＊Ｒ（ｆ）｝ ＊：畳込み関数の記号 Ｄ(f)= cos｛ｎ・arc-cos(z0・cos(πf)｝／cosｈ(n・arc -cosｈ(z0)) z0= cosｈ（１／ｎ・arc-cosｈ（para）） = cosｈ｛１／ｎ・ｌｎ（para＋ＳＱＲＴ（para＊２−１））｝ cosｈ(f)=（exp（ｆ）＋exp（−ｆ））／２ ｎ：サンプリング数 z0：変数 para：変数（＝１０＊＊ｅpara） Ｒ(f)=０．０ （０≦ｆ＜ｎ１，ｎ２＜ｆ≦ｎ） =０．５ （ｆ＝ｎ１，ｆ＝ｎ２） =１．０ （ｎ１＜ｆ＜ｎ２） このフラットパス関数は図１Ｃに示すような形状をして
いる。このフラットパス関数による重み付けにおいて、
前記重複期間Ｔd は大きい程、得られた平均値の周波数
の各レベルの確らしさは向上するが、処理時間が長くな
る。この点から、Ｔd はＴf の９９〜７５％、好ましく
は８４％程度がよい。The data string of each period T f fetched from the memory 13 in this way is weighted by the weighting unit 21 by the flat path function. Flat path function Y (t)
Is a DOLPH-CHEBYSHEV function D (f) and R
It is a time function obtained by performing an inverse Fourier transform (IFFT) on the result of convolving the ECTANGULAR function R (f). That is, Y (t) = IFF {D (f) * R (f)} *: Symbol of convolution function D (f) = cos {n-arc-cos (z0.cos (πf)} / cosh (n ・arc-cosh (z0)) z0 = cosh (1 / n ・ arc-cosh (para)) = cosh {1 / n ・ ln (para + SQRT (para * 2-1))} cosh (f) = (exp (f ) + Exp (-f)) / 2 n: Number of samples z0: Variable para: Variable (= 10 ** epara) R (f) = 0.0 (0 ≦ f <n1, n2 <f ≦ n) = 0. 5 (f = n1, f = n2) = 1.0 (n1 <f <n2) This flat path function has a shape as shown in Fig. 1C.
The larger the overlap period T d, the more accurate each level of the obtained average frequency is, but the longer the processing time becomes. From this point, 99-75% of the T d is T f, preferably from about 84%.
【０００９】重み付け部２１でデータ列に重み付けし、
それをフーリエ変換部１５で離散的フーリエ変換し、順
次重複しながら取込んだ各期間Ｔf のデータ列について
重み付け、フーリエ変換を行い、その後、各フーリエ変
換された結果の全体を平均化部１６で各同一周波数成分
についてそれぞれ平均化して表示器１７に表示すること
は従来と同様である。The weighting unit 21 weights the data sequence,
The Fourier transform unit 15 performs a discrete Fourier transform on the data sequence of each period T f which is sequentially overlapped and weighted, and the Fourier transform is performed. After that, the whole result of each Fourier transform is averaged by the averaging unit 16. It is the same as in the prior art that the same frequency components are averaged and displayed on the display unit 17.
【００１０】上述では入力サンプリングデータ列のすべ
てをメモリ１３に取込んだ後に、期間Ｔf ずつフーリエ
変換したが、実時間で処理するようにしてもよい。即ち
図３に示すように、入力端子１１より入力された入力信
号はＡＤ変換器１２で入力サンプリングデータ列に変換
され、その入力サンプリングデータ列は重複期間Ｔd重
複させながら、一定期間Ｔf ずつ順次ずらされたデータ
列，，，，…（図１Ｂ）として、バッファ２
２ａ，２２ｂ，２２ｃ，２２ｄに各１データ列ずつ順次
取込むことが繰返される。In the above description, all the input sampling data strings are fetched in the memory 13 and then Fourier-transformed for each period T f , but they may be processed in real time. That is, as shown in FIG. 3, the input signal input from the input terminal 11 is converted into an input sampling data string by the AD converter 12, and the input sampling data string is overlapped by the overlapping period T d, and by a certain period T f. As the data string sequentially shifted, ... (FIG. 1B), the buffer 2
It is repeated to sequentially fetch each one data string into 2a, 22b, 22c and 22d.
【００１１】これら各バッファ２２ａ〜２２ｄにそれぞ
れ取込まれたデータ列はそれぞれ各データ列の取込みが
終ると次々と、重み付け部２１ａ〜２１ｄへそれぞれ供
給されてフラットパス関数で重み付けされ、それぞれフ
ーリエ変換部１５ａ〜１５ｄで離散的フーリエ変換さ
れ、これらフーリエ変換の結果は平均化部１６へ供給さ
れて、同一周波数成分について常に最新のｎ個のデータ
列分についてそれぞれ平均化される、つまり移動平均さ
れて表示器１７へ表示される。このｎは操作員が設定す
る。The data strings fetched in the buffers 22a to 22d are supplied to the weighting units 21a to 21d one after another after the data strings have been fetched, weighted by the flat path function, and Fourier transformed respectively. Discrete Fourier transforms are performed in the units 15a to 15d, and the results of these Fourier transforms are supplied to the averaging unit 16 and are always averaged, that is, moving averaged, for the latest n data strings of the same frequency component. Is displayed on the display unit 17. This n is set by the operator.
【００１２】１組の重み付け部及びフーリエ変換部によ
る重み付け、フーリエ変換の処理時間が期間Ｔf より長
い場合はこれに応じてバッファの数よりも多くし、逆に
前記処理時間が期間Ｔf よりバッファの数よりも少なく
することもできる。またバッファの数はＴf を、重複し
ていない期間（Ｔf −Ｔd ）で割った値（整数でなけれ
ば切上げた整数）と同数とすればよい。When the processing time of the weighting and Fourier transform by one set of weighting section and Fourier transform section is longer than the period T f , the number of buffers is correspondingly increased, and conversely, the processing time is longer than the period T f . It can be less than the number of buffers. The number of buffers may be the same as the value obtained by dividing T f by the non-overlapping period (T f −T d ), which is a rounded up integer if not an integer.
【００１３】[0013]
【発明の効果】以上述べたようにこの発明によれば入力
サンプリングデータ列を重複させながら一定周期ずつフ
ーリエ変換しているため、入力信号のレベルが変動して
も、窓関数で重み付けされているが、平均化した時に、
期間Ｔf のどの部分での変動もほぼ一様な影響となり、
確らしい結果が得られる。また入力信号とサンプリング
周期とが同期していないと、入力信号中の周波数成分
で、１／Ｔf の整数倍でないものはそれに近い１／Ｔf
の整数倍の前後の周波数成分として現われ、つまり、誤
差が生じるが、従来において窓関数としてハニング関数
が用いられ、その前記誤差は最大で1.４２ｄＢである。
しかしこの発明ではフラットパス関数を用いているた
め、この誤差は3.１２×１０-5ｄＢと著しく小さくな
り、この点から平均化された周波数成分は高い確度のも
のとなる。As described above, according to the present invention, since the input sampling data strings are Fourier-transformed by a constant period while overlapping, the window function is weighted even if the level of the input signal changes. But when averaged,
Fluctuations in any part of the period T f have almost uniform influence,
Definite results are obtained. Further, if the input signal and the sampling period are not synchronized, the frequency components in the input signal, 1 / T f for those that are not integer multiple 1 / T f close to it
It appears as a frequency component around an integral multiple of, that is, an error occurs, but the Hanning function is conventionally used as a window function, and the error is 1.42 dB at maximum.
However, since the present invention uses the flat path function, this error is remarkably small at 3.12 × 10 −5 dB, and from this point the averaged frequency component has high accuracy.
【図１】Ａはこの発明の実施例を示すブロック図、Ｂは
入力サンプリングデータ列より取込むデータ列を示す
図、Ｃはフラットパス関数の波形を示す図である。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, B is a diagram showing a data string taken from an input sampling data string, and C is a diagram showing a waveform of a flat path function.
【図２】この発明の他の実施例を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing another embodiment of the present invention.
【図３】Ａは従来のデジタルスペクトラムアナライザを
示すブロック図、Ｂはその入力データ列の取込み処理を
示す図である。3A is a block diagram showing a conventional digital spectrum analyzer, and FIG. 3B is a diagram showing a process of capturing an input data string thereof.
─────────────────────────────────────────────────────
─────────────────────────────────────────────────── ───
【手続補正書】[Procedure amendment]
【提出日】平成５年２月１９日[Submission date] February 19, 1993
【手続補正１】[Procedure Amendment 1]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】０００８[Correction target item name] 0008
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction content]
【０００８】このようにしてメモリ１３から取出された
各期間Ｔf のデータ列は重み付け部２１でフラットパス
関数で重み付けがなされる。フラットパス関数ｙ（ｔ）
は、ＤＯＬＰＨ−ＣＨＥＢＹＳＨＥＶ関数Ｄ（ｆ）とＲ
ＥＣＴＡＮＧＵＬＡＲ関数Ｒ（ｆ）とを畳込みした結果
を逆フーリエ変換（ＩＦＦＴ）した時間関数である。即
ち ｙ（ｔ）＝ＩＦＦＴ｛Ｄ（ｆ）＊Ｒ（ｆ）｝ ＊：畳込み関数の記号 Ｄ(f)= cos｛ｎ・cos -1（Ｚ0 ・cos(πf)）｝／cosｈ(ｎ・cosｈ-1(Ｚ0)） Ｚ0= cosｈ（１／ｎ・cosｈ-1（para）） = cosｈ｛１／ｎ・ｌｎ（para＋√((para)2-1) ）｝ ｎ：サンプリング数 Ｚ0：変数 para：変数（＝１０epara ） epara ：変数 Ｒ(f)=０．０ （０≦ｆ＜ｎ1 ，ｎ2 ＜ｆ≦ｎ） =０．５ （ｆ＝ｎ1 ，ｆ＝ｎ2 ） =１．０ （ｎ1 ＜ｆ＜ｎ2 ） このフラットパス関数は図１Ｃに示すような形状をして
いる。このフラットパス関数による重み付けにおいて、
前記重複期間Ｔd は大きい程、得られた平均値の周波数
の各レベルの確らしさは向上するが、処理時間が長くな
る。この点から、Ｔd はＴf の９９〜７５％、好ましく
は８４％程度がよい。The data string of each period T f fetched from the memory 13 in this way is weighted by the weighting unit 21 by the flat path function. Flat path function y (t)
Is a DOLPH-CHEBYSHEV function D (f) and R
It is a time function obtained by performing an inverse Fourier transform (IFFT) on the result of convolving the ECTANGULAR function R (f). That is, y (t) = IFFT {D (f) * R (f)} *: Symbol of convolution function D (f) = cos {n · cos −1 (Z 0 · cos (πf))} / cos ( n · cosh −1 (Z 0 )) Z 0 = cosh (1 / n · cosh −1 (para)) = cosh {1 / n · ln (para + √ ((para) 2 −1))} n: sampling Number Z 0 : Variable para: Variable (= 10 epara ) epara: Variable R (f) = 0.0 (0 ≦ f <n 1 , n 2 <f ≦ n) = 0.5 (f = n 1 , f = N 2 ) = 1.0 (n 1 <f <n 2 ) This flat path function has a shape as shown in FIG. 1C. In this weighting by the flat path function,
The larger the overlap period T d, the more accurate each level of the obtained average frequency is, but the longer the processing time becomes. From this point, 99-75% of the T d is T f, preferably from about 84%.
Claims (1)
ついてフラットパス関数で重み付けを行う重み付け手段
と、 その重み付けされた一定期間のデータ列を離散的フーリ
エ変換するフーリエ変換手段と、 上記重み付け及び離散的フーリエ変換を行うデータ列
を、上記入力サンプリングデータ列について一定の重複
期間だけ重複させるように順次ずらす手段と、 上記フーリエ変換された結果の各周波数成分の対応する
ものを平均化する平均化手段と、を具備するデジタルス
ペクトラムアナライザ。1. A weighting means for weighting a fixed period of an input sampling data sequence with a flat path function, a Fourier transforming means for performing a discrete Fourier transform of the weighted data period of the constant period, and the weighting and the discrete Fourier transform. A means for sequentially shifting the data string to be transformed so as to be overlapped with respect to the input sampling data string for a certain overlap period, and an averaging means for averaging corresponding ones of the frequency components of the result of the Fourier transform, Digital spectrum analyzer equipped with.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2819592A JPH05223860A (en) | 1992-02-14 | 1992-02-14 | Digital spectrum analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2819592A JPH05223860A (en) | 1992-02-14 | 1992-02-14 | Digital spectrum analyzer |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05223860A true JPH05223860A (en) | 1993-09-03 |
Family
ID=12241898
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2819592A Withdrawn JPH05223860A (en) | 1992-02-14 | 1992-02-14 | Digital spectrum analyzer |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05223860A (en) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1992
- 1992-02-14 JP JP2819592A patent/JPH05223860A/en not_active Withdrawn
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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