FFT:でO2sensor電圧をグラフ化してみましょう。:>HO:RF1:375:>TO:JZS143:TSM:
FFTの活用はすでに過去ログで提唱してました。エクセルでも手軽に処理できるのでこれが使えると
面白そう。 若干問題としていたのはサンプリング速度が低速な点ではあった。（コストを考えなければ多くのツールが使えるので、この問題は解決できるのだろう） 特に回転が上がった
周波数特性が高い領域だ。 そこでIDLなど周波数がより低い領域で各位も試して評価下さるとありがたい。
エクセルでの処理に付いてはFFTとエクセルをキーワードとしてサーチ下さい。 ここの過去ログでも
いくつかURLを紹介しているので参照願いたい。
時系列のデータとか時間軸に連動したデータなどはFFTで処理できる、それが何かを明確に
表現されると助かる。 表題のO2sensorは波形の形状が必ずしも定形ではないが、周波数的な
傾向があるのではとも期待している。
サンプルとしてグラフを添付したが、これは走行データでのもので、周波数の変動が大きいので
テストとして適切なのか検証の必要はある。 できれば、条件が絞り込まれたものから評価して
みる必要はある。
と書いたが、TO:JZS143:TSM:のデータはまだ？？？なので、HO:RF1:375:の古い過去ログのデータを
添付しました。 これも目視周波数でIDLではないようだが波形が比較的安定しているのでサンプと
してみました。 同じ車種の条件変更したデータをいくつか比較できると面白そうだ。
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純日本製スーパーコンピュータ
http://blogs.yahoo.co.jp/cbr600rr_06eu/20325482.html
データ採取
http://blogs.yahoo.co.jp/abe_eiji_kumiko/19370612.html
VFDオシロスコープ
http://blogs.yahoo.co.jp/jun_constellation/29555905.html
2-4 音響調整用ＦＦＴツールはなぜ ２チャンネル
http://blogs.yahoo.co.jp/tomula_sys/601128.html
2010/11/23(火) 午後 2:53
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様々なソースの周波数特性
http://blogs.yahoo.co.jp/i8229/8994125.html
SIRIUS S-56とSuper64Xでの吹き比べ(周波数成分の比較)
http://blogs.yahoo.co.jp/txkondo/59478530.html
http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q127214052
2010/11/23(火) 午後 3:43
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1kHZ矩形波、FFT:1st:1KHz,-17.90dB:2nd:3KHz,-27.844dB:3rd:5KHz,-32.998dB
http://blogs.yahoo.co.jp/denshiyorimichi/41055866.html
波形に規則性があればその傾向を強く示す。 波形が不安定とか微妙な違いが変動しつつ織り込まれている場合は実際の波形と分析結果を注意深く見る必要がある。 より効果的な処理方法が見つかるとよいのだがさてどうなりますか。
2010/11/25(木) 午前 1:14
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さて、フーリエ変換にはいくつか行わなくてはならない事があり、上のfft()に放り込むデータは始まりと終わりが0に収束しているものなら問題ないのですが、そうではないデータに関しては窓関数をかけて無理やり0に収束させる必要があります。
mado=[];//窓関数
mado=window('hn',4096);
http://d.hatena.ne.jp/y_takeuchi/20090427/p1
2010/11/27(土) 午前 0:49[ ogw*og*3 ]返信する
このscilabのfft関数は2の乗数のデータでなくても結果を返しますが、2の乗数の方が高速フーリエ変換を行う為、結果を出す早さが違います。-1というのはフーリエ変換を行うと言う意味で、逆フーリエ変換を行う場合はデータに複素数を放り込んで1にします。
放り込んだデータの数だけの複素数が帰ってきますが、グラフでも2本立っていますように、フーリエ変換が返すデータは真ん中を中心に半分が折り返した値で、前半分しか使えません。前半分しか使えないにせよ、返ってくる値は複素数なので、振幅を見たい場合はabs()で絶対値にする必要があります。
http://d.hatena.ne.jp/y_takeuchi/20090427/p1
2010/11/27(土) 午前 0:51[ ogw*og*3 ]返信する
FFTを使用した畳み込みの計算には幾つか注意する点があります．一つ目は，FFTを使用した畳み込み計算が循環畳み込みとなることです．開口面と観察面のサイズがN×Nのときは，エリアジング（離散化したとき，サンプリング周波数によって入力信号の周波数成分が変換されてしまう現象）を避けるために，開口面と観察面を2N×2Nの領域に拡張して計算しなければなりません．拡張された領域は0で埋めておきます（ゼロ・パディング）．またFFTの性質から，p（x，y）の象限交換（第1象限と第3象限の交換，および第2象限と第4象限の交換を行う．MatlabやOctave，Scilabなどのfftshiftに相当）を行う必要があります．
http://www.kumikomi.net/archives/2008/10/22gpu2.php?page=9
2010/11/27(土) 午前 1:16[ ogw*og*3 ]返信する
http://pstool.dip.jp/cgi-win/
http://brains.te.chiba-u.jp/~shimo/paper/2009-09-15-ieice.pdf
http://www.ospn.jp/osc2009-fukuoka/OSC2009_Fukuoka_ComputingInJava.pdf
オシロスコープとPCの融合および計測ソフトウェア開発の実践講座
http://tech-seminar.jp/seminar/2010-02-19-オシロスコープとPCの融合および計測ソフトウェア開発の実践講座
2010/11/27(土) 午前 1:30[ ogw*og*3 ]返信する