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《振動噪音科普專欄》AC信號、DC信號的時間波形,其頻譜會有甚麼不同特徵?

 

這個單元要來探討的主題是:AC信號、DC信號的「時間波形(time waveform),其「頻譜(spectrum)會有甚麼不同特徵?

 

首先,來看一下甚麼是AC (Alternating Current)信號、DC (Direct Current)信號,可以參閱圖片,右邊的「時間波形」圖示:

 

1.          AC (Alternating Current)信號:是借用電流的名詞,有交流電(Alternating Current, AC),稱為AC。如果是一個波動的信號,就簡稱為AC信號。圖示的Sine,就是一種典型的單一頻率之波動信號。

2.          DC (Direct Current)信號:也是借用電流的名詞,有直流電(Direct Current, DC),稱為DC。如果是一個常數、沒有波動的信號,就簡稱為DC信號。圖示的常數波,其DC偏位(DC offset)5

3.          AC+DC信號:也就是Sine常數波的合成信號。由圖示可以看出,就是兩個信號的疊加。其平均值是5,就是DC offset的效應。

 

這個單元要來看,如圖示的AC信號、DC信號、以及AC+DC信號的「時間波形(time waveform),其「頻譜(spectrum)會有甚麼不同特徵?當然就需要進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform)。參閱圖片左上方,FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),重點說明如下:

 

1.      Input輸入:就是一個信號的「時間波形(time waveform),本單元將探討AC信號的純Sine波的時間波形。純Sine(pure sine wave)頻率(frequency)10 Hz,而其對應的振幅(amplitude/ magnitude)1。而常數波,其DC偏位(DC offset)5

2.      System系統:在此FFT,就是系統。就是要進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform)

3.      Output輸出:當然就是「時間波形」信號的「頻譜(spectrum)。圖片右邊的圖示,可以觀察到對應3種類型的波之「頻譜」。

4.      Control控制:有三大項,包括:(1) FFT 參數(parameters)(2) 窗函數形式(Window Type)(3) 平均處理(Averaging)

 

針對第一個重要選項,是FFT 參數(parameters),主要有兩個變數需要設定,定義如下:

 

1.      Fmax = 200 Hz:最高有效頻率(maximum effective frequency),單位:Hz

2.      LOR = 200 :頻率解析條數(lines of resolution, LOR),單位:條(lines)

 

在此設定,R = Fmax / LOR = 1 Hz:頻譜的頻率解析度(Resolution)。因為,純Sine(pure sine wave)頻率(frequency)F=10 HzF / R =整數,所以,進行FFT分析,不會有洩漏(leakage)問題。

 

同時,第二個重要選項,是窗函數形式(Window Type),因為,沒有洩漏(leakage)問題,就可以選擇Box窗函數」,就是「方形/均勻/矩形窗函數」,相當於是窗函數(without window)的效應。

 

第三個重要選項,是平均處理(Averaging),定義如下:

 

1.      線性平均(Linear averaging)

2.      平均次數(Number of Averaged)Navg = 5

3.      平均重疊率(Overlap % for averaging)Overlap = 50 %

 

採用以上的Control variables控制變數,進行FFT分析,可以取得對應3種「時間波形」之「頻譜」,如圖片右邊的圖示,討論如下:

 

1.      AC (Alternating Current)信號:也就是純Sine(pure sine wave),其「頻譜」,分別有LinearLogarithmic兩個圖示。只有在F=10 Hz有峰值,且振幅(magnitude)1。其他頻率的振幅皆為0,實際上,若由Logarithmic圖示觀察,其數值為負的十幾次方,這是數值分析上的效應,實際上,就是0

2.      DC (Direct Current)信號:也就是常數波,其「頻譜」,只觀察Linear圖示。只有在F=0 Hz有峰值,而其振幅(magnitude)5,就是常數波DC偏位(DC offset)5。其他頻率的振幅皆為0,因為是0,所以,無法以Logarithmic圖示觀察。

3.      AC+DC信號:也就是Sine常數波的合成信號。如圖示可以看到,分別在F=0 Hz有峰值,其振幅(magnitude)5,在F=10 Hz有峰值,且振幅(magnitude)1。分別就是常數波Sine的「頻譜」特徵。

 

綜合一下這個單元的討論,如圖示的AC信號、DC信號、以及AC+DC信號的「時間波形(time waveform),其「頻譜(spectrum)會有甚麼不同特徵?重點說明如下:

 

1.      列舉了3種類型的「時間波形(time waveform),包括:(1) Sine(pure sine wave) AC (Alternating Current)信號、(2) 常數波DC (Direct Current)信號、(3) AC+DC信號:也就是Sine常數波的合成信號。

2.      複習討論了:FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),包括:Input輸入、System系統、Output輸出、Control控制。以瞭解如何取得「頻譜(spectrum)

3.      針對Control variables控制變數,尤其重要,設定的參數,包括:(1) FFT 參數(parameters)Fmax = 200 Hz,以及LOR = 200 (2) 窗函數形式(Window Type):選擇Box窗函數」,就是「方形/均勻/矩形窗函數」,相當於是窗函數(without window)的效應。(3) 平均處理(Averaging) 定義:線性平均(Linear averaging)Navg = 5Overlap = 50 %

4.      透過FFT分析,取得了3種類型的「時間波形(time waveform),所對應之「頻譜(spectrum)。在(1) AC信號的純Sine波,會有單一頻率的峰值(peak)(2) 常數波DC信號,只有在F=0 Hz有峰值,而其振幅(magnitude)5,就是常數波,其DC偏位(DC offset)5。對於 (3) AC+DC信號,就是AC信號和DC信號對應頻譜的合成。

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2025.12.01


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《振動噪音產學技術聯盟》純Sine波、有雜訊Sine波、扭曲Sine波、截斷Sine波的信號,頻譜會有甚麼不同特徵?– Harmonics 諧頻

 

這個單元要來探討的主題是:純Sine(pure sine wave)、有雜訊Sine(sine wave with random noise)、扭曲Sine(distorted sine wave)、截斷Sine(clipped sine wave)的信號,他們的「頻譜(spectrum)會有甚麼不同特徵?。特別要來介紹「諧頻(Harmonics)的特徵。

 

首先,參閱圖片中間的系列圖示,呈現的是不同Sine波的「時間波形(time waveform),簡要說明如下:

 

1.      Sine(pure sine wave):需要知道這個Sine波的頻率(frequency)以及其對應的振幅(amplitude/magnitude)。一般正常的「轉動機械(rotary machinery) /轉子系統(rotor system),最常見到的Sine波信號,就是其「轉速頻率(rotating frequency)

2.      有雜訊Sine(sine wave with random noise):實務量測到的Sine波,常會有隨機雜訊(random noise)。如圖示,在Sine波上,有些微的微小隨機波動信號。

3.      扭曲Sine(distorted sine wave):由於除了「轉速頻率」會有其他頻率效應的影響,會使得「轉速頻率」的純Sine波,呈現扭曲Sine(distorted sine wave)的現象。

4.      截斷Sine(clipped sine wave):可能是來自不當的量測,或是機器的轉動受到某種因素的限制,而形成截斷Sine(clipped sine wave)的現象。

 

本單元的重點,要來觀察以上這4Sine波的「頻譜(spectrum)特徵。當然就需要進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform)。參閱圖片左上方,FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),重點說明如下:

 

1.      Input輸入:就是一個信號的「時間波形(time waveform),本單元將探討4Sine波的時間波形。純Sine(pure sine wave)頻率(frequency)10 Hz,而其對應的振幅(amplitude/ magnitude)1

2.      System系統:在此FFT,就是系統。就是要進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform)

3.      Output輸出:當然就是「時間波形」信號的「頻譜(spectrum)。圖片右邊的圖示,可以觀察到對應4Sine波之「頻譜」。

4.      Control控制:有三大項,包括:(1) FFT 參數(parameters)(2) 窗函數形式(Window Type)(3) 平均處理(Averaging)

 

針對第一個重要選項,是FFT 參數(parameters),主要有兩個變數需要設定,定義如下:

 

1.      Fmax = 200 Hz:最高有效頻率(maximum effective frequency),單位:Hz

2.      LOR = 200 :頻率解析條數(lines of resolution, LOR),單位:條(lines)

 

在此設定,R = Fmax / LOR = 1 Hz:頻譜的頻率解析度(Resolution)。因為,純Sine(pure sine wave)頻率(frequency)F=10 HzF / R =整數,所以,進行FFT分析,不會有洩漏(leakage)問題。

 

同時,第二個重要選項,是窗函數形式(Window Type),因為,沒有洩漏(leakage)問題,就可以選擇Box窗函數」,就是「方形/均勻/矩形窗函數」,相當於是窗函數(without window)的效應。

 

第三個重要選項,是平均處理(Averaging),定義如下:

 

1.      線性平均(Linear averaging)

2.      平均次數(Number of Averaged)Navg = 5

3.      平均重疊率(Overlap % for averaging)Overlap = 50 %

 

採用以上的Control variables控制變數,進行FFT分析,可以取得對應4Sine波之「頻譜」,如圖片右邊的圖示,討論如下:

 

1.      Sine(pure sine wave):其「頻譜」,分別有LinearLogarithmic兩個圖示。只有在F=10 Hz有峰值,且振幅(magnitude)1。其他頻率的振幅皆為0,實際上,若由Logarithmic圖示觀察,其數值為負的十幾次方,這是數值分析上的效應,實際上,就是0

2.      有雜訊Sine(sine wave with random noise):其「頻譜」,也是只有在F=10 Hz有峰值,且振幅(magnitude)1.00329,此振幅值,比純Sine波略大一些,因為來自隨機雜訊(random noise)的影響。更可以從LinearLogarithmic兩個圖示,可以看出,在其他頻率時,都有微小的振幅值,這個現象稱之為「基底雜訊(noise floor),主要是此隨機雜訊(random noise)是寬頻帶的隨機雜訊

3.      扭曲Sine(distorted sine wave):其「頻譜」,在F=10 Hz有峰值,且振幅(magnitude)1.05467。同時,在2030等頻率,剛好是F=10 Hz的倍數,都可以觀察到峰值(peaks),這種類型的頻譜特徵,稱之為「簡諧倍頻(Harmonics),常簡稱為「諧頻」。會有這種Harmonics諧頻」現象的頻譜,主要是因為,時間波形若是接近Sine波,但又不是Sine波,就會有此現象。

4.      截斷Sine(clipped sine wave):其「頻譜」,也和扭曲Sine(distorted sine wave)F=10 HzHarmonics諧頻」現象,很相似。不過,在F=10 Hz有峰值,且振幅(magnitude)0.857621,略小於1。這是因為,截斷波(clipped wave)的效應,此Sine波的振幅減小了。又,會出現Harmonics諧頻」現象,除了解釋為接近Sine波,但又不是Sine波。更具體的物理意義是:這個截斷Sine(clipped sine wave)是週期的(periodic)、重複的(repeated)、連續的(continuous)信號。其數學意義是:傅立葉級數(Fourier series)的概念,所以,就會有「諧頻」、「簡諧倍頻(Harmonics)的頻譜特徵。

 

其中的扭曲Sine(distorted sine wave)以及截斷Sine(clipped sine wave),呈現接近sine波,但,又不是純Sine(pure sine wave),所以,從「頻譜(spectrum)圖,會觀察到的「諧頻(Harmonics)現象。

 

綜合一下這個單元的討論,重點說明如下:

 

1.      列舉了4種類型sine波的「時間波形(time waveform),包括:(1) Sine(pure sine wave)(2) 有雜訊Sine(sine wave with random noise)(3) 扭曲Sine(distorted sine wave)(4) 截斷Sine(clipped sine wave)

2.      複習討論了:FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),包括:Input輸入、System系統、Output輸出、Control控制。以瞭解如何取得「頻譜(spectrum)

3.      針對Control variables控制變數,尤其重要,設定的參數,包括:(1) FFT 參數(parameters)Fmax = 200 Hz,以及LOR = 200 (2) 窗函數形式(Window Type):選擇Box窗函數」,就是「方形/均勻/矩形窗函數」,相當於是窗函數(without window)的效應。(3) 平均處理(Averaging) 定義:線性平均(Linear averaging)Navg = 5Overlap = 50 %

4.      透過FFT分析,取得了4Sine波的「時間波形(time waveform),所對應之「頻譜(spectrum)。在(1) Sine波以及(2) 有雜訊Sine波,會有單一頻率的峰值(peak)。而,(2) 有雜訊Sine波,同時會有「基底雜訊(noise floor)的現象。對於 (3) 扭曲Sine波以及(4) 截斷Sine波,則會有所謂「諧頻」、「簡諧倍頻(Harmonics)的頻譜特徵。

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2025.10.23


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《振動噪音產學技術聯盟》進行FFT,如何做ISOC分析?

 

這個單元要來探討的主題是:進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform),如何做【ISOC】分析?

 

首先,就拆開關鍵詞(key words)來看:

 

1.      進行FFT快速傅立葉轉換 (fast Fourier transform)

2.      如何做【ISOC】分析?

 

就以【4W】心法:(1) What is(2) Why to do(3) What goals(4) How to do?分別來解讀這兩件事!

 

進行FFT快速傅立葉轉換 (fast Fourier transform)的【4W】心法思考:

 

1.      What is?甚麼是FFTFFTfast Fourier transform的縮寫,就是「快速傅立葉轉換」。

2.      Why to do?為什麼要進行FFT?由信號的「時間波形(time waveform),不易瞭解信號的特徵。

3.      What goals?進行FFT,要達到甚麼目標呢?透過FFT,可以取得一個信號的「頻譜(spectrum),可以解析出信號的頻率(frequency)以及其對應的振幅(amplitude/magnitude)

4.      How to do?要如何進行FFT呢?這個單元,就利用【ISOC】心法,來分析。

 

其次,談到【ISOC】心法,就以【4W】心法思考:

 

1.      What is?甚麼是【ISOC】?【ISOC】分別是:Input輸入、System系統、Output輸出、Control控制。

2.      Why to do?為什麼要進行【ISOC】分析?可以系統化的解構FFT分析。

3.      What goals?進行【ISOC】分析,要達到甚麼目標呢?瞭解FFT的【ISOC】分析的具體內涵。

4.      How to do?要如何進行【ISOC】分析呢?可以參閱圖片右上的FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram)

 

FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),重點說明如下:

 

1.      Input輸入:就是一個信號的「時間波形(time waveform),圖示有類似振幅調制(amplitude modulation, AM)的時間波形。

2.      System系統:在此FFT,就是系統。

3.      Output輸出:當然就是這個「時間波形」信號的「頻譜(spectrum)。圖示可以觀察到是典型的AM振幅調制之「頻譜」。

4.      Control控制:有三大項,包括:(1) FFT 參數(parameters)(2) 窗函數形式(Window Type)(3) 平均處理(Averaging)

 

在此,讀者應有一個認知,在實務的量測以及軟體的應用分析。在進行FFT分析,雖然,可能只是一鍵式的操作(one button’s operation),但是,有許多控制選項(control option)。本單元就在簡介這些Control variables控制變數。

 

第一個重要選項,是FFT 參數(parameters),主要有兩個變數需要設定,通常是:

 

1.      Fmax:最高有效頻率(maximum effective frequency),單位:Hz

2.      LOR:頻率解析條數(lines of resolution, LOR),單位:條(lines)

 

讀者可以參考先前單元:第179篇,【FFT系列:FFT分析參數 Fmax LOR 對量測信號之影響?】。

 

第二個重要選項,是窗函數形式(Window Type),讀者可以參考先前單元:第183篇,【FFT系列:甚麼是洩漏(leakage)?窗函數(window)如何改善洩漏(leakage)】。常見的「窗函數(window function),列舉如下:

 

1.      Box窗函數」:也稱為Uniform、或Rectangular,中文稱為「方形/均勻/矩形窗函數」,相當於是窗函數(without window)的效應。

2.      Hanning漢寧窗函數」:加入「漢寧窗函數」處理,原始信號在時間波形的取樣區間兩端,會強迫歸零,所以可以減少「洩漏」現象。

3.      Flat Top平頂窗函數」:適用在單頻率的校正信號之頻譜分析,例如:加速度規校正及麥克風感測器校正,因為「振幅值解析」幾乎正確,雖然,「頻率解析」不好,但是對校正而言,「振幅值解析」的正確性至關重要。

4.      Hamming漢明窗函數」:類似於Hanning漢寧窗函數」。

 

第三個重要選項,是平均處理(Averaging),通常需要定義:

 

1.      線性平均(Linear averaging):是一種平均處理(Averaging)方式,對「頻譜(spectrum),取線性平均(Linear averaging)。也有RMS平均處理(RMS Averaging)TSA時間同步平均處理(Time Synchronous Averaging, TSA)等之平均處理(Averaging)方式。

2.      平均次數(Number of Averaged):設定要取幾個「頻譜(spectrum),進行平均處理(Averaging)

3.      平均重疊率(Overlap % for averaging):在設定所取得的「時間波形(time waveform)之重疊率(Overlap %)

 

所以,要進行FFT分析,就需要從【ISOC】分析,來瞭解其中的Control variables控制變數,才能取得正確的「頻譜(spectrum)

 

綜合這個單元的討論,進行FFT快速傅立葉轉換(fast Fourier transform),如何做【ISOC】分析?重點整理如下:

 

1.      以【4W】心法:(1) What is(2) Why to do(3) What goals(4) How to do?探討如何進行FFT快速傅立葉轉換 (fast Fourier transform)

2.      以【4W】心法探討【ISOC】分析。

3.      透過FFT之【ISOC】分析的系統方塊圖(system block diagram),分別由Input輸入、System系統、Output輸出、Control控制,逐項探討其具體內涵。其中,Control variables控制變數,尤其重要,包括:(1) FFT 參數(parameters)(2) 窗函數形式(Window Type)(3) 平均處理(Averaging)

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2025.10.23


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