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周波数帯域のある信号をFFTに掛ける場合、処理結果はどうなるのでしょう
周波数帯域のある信号をFFTに掛ける場合、処理結果はどうなるのでしょうか? 私は周波数帯域が100~10,000HZのマイクを使い録音し、そのデータを取り出し、 自作したプログラムを用いて、サンプリング周波数32768HzでFFTを掛けて、 信号の周波数特性を調べています。 ただ、FFTの処理結果によると、周波数帯域外の100HZ以下の領域に、周波数帯域内 と比べて大きな特徴が見られました。 そこで質問なのですが、この場合、自作したプログラムにミスがあるのか、 周波数帯域外の信号を録音してしまっているのか、それとも両方なのか、 それ以外にも理由があるのか、その辺りについて教えて頂ければと思います。 周波数解析の分野の理解が浅いため、酷く初歩的な質問であるかもしれませんが、 どうかよろしくお願いします。
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- k_kota
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何点か。 マイクの周波数帯域は、基準周波数と比べてある程度感度が下がった所、なので帯域外でも拾わないわけではない。また、ノイズが乗れば帯域外の音も当然乗る。 サンプリング周波数はいいけど、窓の種類や長さがあると原因が掴みやすいときもある。 特徴があったなら、そういう音声なんではないでしょうか。 スペクトルに逆FFTをして戻らなければプログラムは間違いです。 この情報だけでは分かりません。
- Tacosan
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その「大きな特徴」というのは具体的にどのようなものであるのか書けますか?
お礼
回答ありがとうございます。 特徴、というのは具体的にはFFTに掛けた信号のピーク値についてなのですが、 複数の録音ファイルを用いて検討した結果、周波数帯域内でのピーク値の 20倍から100倍ほどの値を持つピークが周波数帯域外にて検出されました。 周波数帯域外の音もある程度は拾うものだということは認識していたのですが、 ここまで拾うものだろうか?というのが、どうも引っ掛かっています。
お礼
回答ありがとうございます。 窓はハニング窓を使っており、データ長は4096です。 (ただ、録音データはサンプリング周波数32768Hzの2秒間分として、65536個の長さを持つdouble型配列に格納しており、4096個ずつ短時間フーリエ変換に掛けています) 特徴は確かにあったのですが、マイクの周波数帯域で、FFTを掛けた信号から 最大振れ幅が検出される、といったこともあり得るものなのでしょうか? また、逆FFTを掛けてみた所、ほぼそのまま復元することができたので、 FFTの箇所には特に問題は無さそうでした。