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FFT 빈 분해능 및 스펙트럼 분석 계산기

FFT 주파수 빈 해상도, 나이퀴스트 범위, 시간 레코드 길이, 노이즈 플로어 프로세싱 게인, 윈도우 스캘로핑 손실 계산

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공식

Δf = f_s / N

ΔfFrequency bin resolution (Hz)
f_sSample rate (Hz)
NFFT size (number of points)
TTime record length (N/f_s) (s)

작동 방식

고속 푸리에 변환 (FFT) 빈 분해능은 스펙트럼 분석의 주파수 분해능과 정밀도를 결정하는 디지털 신호 처리의 기본 개념입니다.FFT를 수행할 때 입력 시간 영역 신호는 개별 주파수 빈으로 나뉘며, 각 빈의 너비는 샘플링 속도 및 샘플 수와 직접 관련됩니다.빈 분해능은 주파수 스펙트럼에서 구분할 수 있는 가장 작은 주파수 구간을 나타내며, 이 구간은 샘플링 주파수를 총 샘플 수로 나눈 값으로 계산됩니다.

계산 예제

샘플링 주파수가 10,000Hz이고 총 샘플이 1024개인 경우 FFT 빈 분해능은 다음과 같이 계산됩니다.
1.빈 분해능 = 샘플링 주파수/샘플 수
2.빈 해상도 = 10,000Hz/ 1024
3.빈 해상도 ≈ 9.76Hz
즉, 각 주파수 빈은 스펙트럼의 약 9.76Hz를 나타내며 최대 분해 가능 주파수 (나이퀴스트 주파수) 는 샘플링 속도의 절반입니다.

실용적인 팁

  • 샘플 수를 늘려 주파수 분해능을 개선하십시오.
  • 제로 패딩 기법을 사용하여 기존 주파수 빈을 보간합니다.
  • 시간 영역과 주파수 영역 해상도 간의 절충점을 고려해 보십시오.
  • 항상 샘플링 속도가 가장 높은 관심 빈도의 두 배 이상인지 확인하십시오.

흔한 실수

  • 빈 분해능과 샘플링 주파수를 혼동하기
  • 샘플 수와 주파수 정밀도 간의 관계를 이해하지 못함
  • 전체 스펙트럼에서 균일한 분해능을 가정

자주 묻는 질문

샘플 수를 늘리면 빈 너비가 줄어들어 주파수 분해능이 높아집니다.샘플이 많을수록 주파수 분석을 더 세밀하게 수행할 수 있습니다.
나이퀴스트 주파수는 샘플링 레이트의 절반으로, 디지털 신호에서 정확하게 표현할 수 있는 최대 주파수를 나타냅니다.
제로 패딩은 기존 빈을 보간하는 데 도움이 될 수 있지만 새로운 스펙트럼 정보를 생성하지는 않습니다.진정한 해상도를 개선하려면 더 많은 샘플이 필요합니다.

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