Первичные коэффициенты FFT против фильтра нижних частот

Question

Я работаю над проблемами обработки сигналов. Я извлекаю некоторые функции для подачи классификатора. Среди этих особенностей есть сумма первых 5 коэффициентов FFT. Как вы знаете, первичные коэффициенты БПФ фактически указывают, насколько доминируют низкочастотные составляющие сигнала. Это очень близко к тому, что дает фильтр нижних частот.

Здесь я с подозрением отношусь к тому, является ли компьютерным FFT для принятия этих первых 5 коэффициентов ненужной задачей. Я думаю, что применение низкочастотного фильтра просто устранит низкочастотные компоненты и не окажет существенного влияния на первичные коэффициенты БПФ. Однако может быть какой-то другой способ в сочетании с фильтром нижних частот, чтобы извлечь ту же информацию (которая содержится в первых пяти коэффициентах FFT) без использования FFT.

Есть ли у вас какие-либо идеи или предложения по этому вопросу?

Заранее спасибо.

Answer 1

Если вам нужен индикатор для низкочастотной части сигнала, я предлагаю сделать что-то действительно простое. Просто возьмите обычный фильтр нижних частот, например, масляный фильтр 2-го порядка, с частотой среза, установленной соответственно (5 Гц в вашем случае, если я правильно понял). Затем вычислите энергию (суммирование по квадратам) или среднеквадратичное значение над вашим окном (длина 100). Или, возможно, принять соотношение энергии с низким частотом и общей энергией окна, чтобы получить относительную меру. Это должно дать вам неплохой показатель для низкочастотных вкладов вашего сигнала.

Люди склонны чрезмерно использовать fft для всех видов действительно простых задач. В 90% случаев использования fft можно заменить более простым алгоритмом.

Answer 2

Кажется, вы должны взглянуть на Goertzel Algorithm, так как для ограниченного количества частот вам нужно, он должен принимать меньше вычислений. После обновления частей обратной связи по каждому образцу вы можете выбрать, как часто генерировать «метрику характеристик» или немного дополнительное взвешивание результатов, может дать респектабельный фильтр нижних частот.