Objet et modèle d’analyse Interspectre de Fourier – Interpériodogramme (Option Analyse spectrale)

23.08.2021

La procédure spectrale Interpériodogramme génère des spectres qui reflètent la puissance commune de deux signaux distincts. Cette procédure utilise plusieurs segments qui sont généralement utilisés avec une certaine mesure de chevauchement. Si la longueur des données est faible et que la résolution de l'interpériodogramme est insuffisante, la procédure Interspectre utilise la longueur totale des données.

Les Interpériodogrammes sont calculés à l'aide de transformées de Fourier. Les flux de données doivent être échantillonnés de manière uniforme (incrément d'échantillonnage constant) et de même longueur.

Un périodogramme calcule un interspectre de fréquence moyen en effectuant des FFT appariées de plusieurs segments (qui se chevauchent généralement) des deux flux de données. La segmentation se traduit par un enregistrement de données de plus petite taille, et par conséquent par une résolution spectrale réduite. Cependant, le calcul de la moyenne réduit la variance qui résulterait de l'utilisation d'une seule paire de FFT. Les données sont supposées stationnaires. Pour vérifier la stationnarité, utilisez l'analyse spectrale de la transformation de Fourier à court terme pour les deux signaux.

Type de spectre

Les informations du domaine fréquentiel peuvent être renvoyées dans divers formats. Dans le tableau suivant, Re est la composante réelle du interspectre non normalisé à une fréquence donnée, Im est la composante imaginaire, δF est l'espacement de fréquence du spectre, n est la taille du segment de données, δX est l'intervalle d'échantillonnage et σ² est la moyenne géométrique de la variance des deux ensembles de données. Les bases mathématiques peuvent être trouvées dans Mesures interspectres.

Type de spectre

Formule/Description

Amplitude

sqrt(absolute(Re)) / n

RMS

sqrt(absolute(Re) / 2) / n

Amplitude²

>absolute(Re) / n²

dB

20 * log10(sqrt(absolute(Re)) / n / Aref)

Aref = Amplitude de référence, à laquelle on attribue 0 dB

dB normalisé

20 * log10(sqrt(absolute(Re)) / n) - dBmax

dBmax = valeur en dB de la ligne spectrale à puissance maximale

DSP - Densité spectrale de puissance

absolute(Re) / n² / δF / 2

TISA - Amplitude² intégrée temp.

δX * absolute(Re) / n / 2

MSA - Amplitude² moy.

absolute(Re) / n² / 2

SSA - Amplitude² sommées

absolute(Re) / n / 2

Variance

absolute(Re) / (n * σ²) / 2

Magnitude²

>absolute(Re)

Magnitude

sqrt(absolute(Re))

Pour le type normalisé en dB, le spectre moyen aura un maximum à 0 dB. Cependant, le pic associé sera probablement légèrement positif en raison de l'interpolation des cases.

Notez également que la moyenne des valeurs en dB n'est pas une moyenne arithmétique des spectres individuels, mais plutôt une moyenne pondérée logarithmiquement.

Avec une simple moyenne de la puissance, des harmoniques intermittentes ou des salves de bruit dans un ou plusieurs segments peuvent submerger une tendance autrement faible de la puissance. Lorsque les valeurs en dB sont moyennées, l'influence des éléments intermittents est considérablement réduite. Une moyenne en dB est donc une mesure robuste de la puissance, même si elle peut manquer une harmonique qui n'apparaît que brièvement dans le temps. Une moyenne arithmétique de la puissance, ou même de l'amplitude, est plus susceptible de détecter une composante harmonique intermittente. C'est l'une des raisons pour lesquelles il est important d'utiliser d'abord l'objet d'analyse Transformée de Fourier à court terme (STFT) ou Transformée en ondelettes continues (CWT) lorsque la stationnarité n'est pas assurée.

Fenêtres

FlexPro propose une variété de fenêtres d'observation pour réduire les fuites spectrales. Le champ ajustement de la fenêtre permet de définir la largeur spectrale, et donc la plage dynamique, des fenêtres réglables. Ce champ sera désactivé pour les fenêtres fixes.

La liste déroulante Normalisation offre deux options pour normaliser après l'application de la fenêtre d'observation. La sélection de l'option Amplitude normalise le gain de la fonction fenêtre utilisée, c'est-à-dire que la somme de toutes les valeurs est divisée par leur nombre. Cela permet de compenser l'amortissement des amplitudes causé par l'application de la fenêtre d'observation. Ceci est particulièrement utile pour mesurer les pics dans le spectre. Si vous sélectionnez Puissance, la perte de puissance est compensée. Le rapport de la somme des données au carré avant et après l'application de la fenêtre d'observation progressive est utilisé comme facteur de normalisation. La puissance totale du spectre correspond donc toujours à la puissance des données avant l'application de la fenêtre d'observation.

Paramètres

L'algorithme composite Meilleur Exact N est utilisé pour la FFT.

La longueur des segments de données individuels, Longueur segment, et la quantité de chevauchement, Chevauchement %, peuvent être spécifiées. Vous devez définir la taille du segment en fonction de la résolution nécessaire. Vous pouvez saisir 0 pour la longueur du segment afin de la régler sur la longueur des données / 4. Les valeurs du chevauchement qui produisent la variance minimale se situeraient entre 50 et 70 %. Avec le réglage Ecarts dans les échantillons, les données continuent d'être ignorées. Ce paramètre ne doit être sélectionné que pour les très longues séries temporelles dont le contenu spectral change lentement.

Pour permettre le rajout de zéro (zero padding), la longueur de la FFT peut être spécifiée séparément. Le rajout de zéro (zero padding) se produit lorsque vous définissez la longueur de la FFT à une valeur supérieure à la longueur du segment. Vous pouvez saisir 0 pour la longueur de la FFT afin de la régler sur la longueur du segment. Lorsqu'une fenêtre d'observation des données est utilisée, le rajout de zéro (zero padding) ne provoque que très peu de fuites spectrales. Le rajout de zéro (zero padding) est particulièrement utile pour interpoler les fréquences de crête avec cet algorithme, étant donné la perte de résolution encourue par la taille réduite des segments.

Options - Pics (Assistant d'analyse uniquement)

Les pics spectraux sont identifiés par un algorithme de détection des maxima locaux. L'amplitude et la fréquence des pics détectés sont basées sur une procédure d'interpolation de bin spline cubique.

Les pics peuvent être définis avec un nombre maximal de pics ou un seuil en dB sous le pic le plus important. Les pics sont classés par ordre d'amplitude interpolée. Notez qu'un nombre de composants de signal cible peut ne pas être réalisé car moins de pics que cette cible peuvent être détectés.

Vous pouvez visualiser les valeurs Y et/ou X des pics du spectre en appuyant sur Échanger étiquettes.

Options - Définir/effacer la référence (Assistant d'analyse uniquement)

Cette fonction vous permet de comparer différentes procédures et réglages spectraux. Vous pouvez afficher une copie du spectre actuellement affiché dans le volet inférieur en appuyant sur Définir référence. Ensuite, vous pouvez régler des paramètres supplémentaires qui affectent l'affichage dans le volet supérieur. Avec Supprimer référence, vous pouvez supprimer la copie et les signaux horaires apparaîtront à nouveau.

Fonctions FPScript utilisées

CrossPeriodogram

Voir aussi

Objets d'analyse

Option Analyse spectrale

Objet d'analyse Interspectre de Fourier

Mesures Interspectres

Algorithmes FFT

Analyse spectrale de Fourier

Fenêtres d'observation des données

Niveaux de signification

Tutoriel sur l'analyse Interspectre

Partager l’article ou envoyer par mail :

Vous serez probablement intéressé par les articles suivants :