음향소음진동솔루션 Noise & Vibration

​ Sampling / FFT Size / Window / Overlap / Bandwidth ​ FFT 특성 ​ ​FFT는 시간영역의 신호를 주파수 영역으로 변환시키는 알고리즘이다. 그러나 신호를 주파수 영역으로 연속적으로 변환할 수는 없다. 먼저 샘플링을 한 후에 디지털화가 이루어져야 한다. 이것은 시간영역에서 샘플링된 자료가 주파수 영역에서의 샘플로 디지털화되는 것을 의미한다. 샘플링으로 인해 두 영역에서 원래의 신호를 동일하게 나타낼 수는 없다. 그러나 샘플 간격이 조밀할 수록 샘플링된 신호는 원래의 신호에 근사하게 된다. 샘플링 (Sampling) ​ 측정하고자 하는 진동, 음향 또는 전기 신호는 연속적인 아날로그 데이터이다. 이러한 연속 신호를 컴퓨터로 측정 분석하는데는 신호를 샘플링하여 특정 시간에서 측정된 신호를 수치로 변환해야 한다. 이 과정을 샘플링 (sampling)이라고 한다. 시간적으로 연속된 신호를 시간적으로 불연속적인 신호로 변환 하는 것이 A/D 컨버터이다. 샘플링 과정은 시간을 일정 간격으로 잘라서 디지털 신호로 만든다. 1초당 샘플링 수를 샘플링 주파수(sampling frequency; SF)라고 하고, 단위는 Hz를 사용한다. 샘플링 주파수는 해석하고자 하는 신호의 상한 최고 주파수를 결정한다. 측정할 수 있는 최고 주파수(fmax)는 샘플링 주파수의 1/2이 된다. 음향 시스템을 측정하는 경우에는 20kHz까지 필요하므로 샘플링 주파수는 44.1kHz 또는 48kHz로 설정하면 된다. 샘플링 주파수에 반비례하는 파라메터는 샘플링 주기(T)이고, 샘플링 간의 시간 길이(초)를 나타내는 것이다. 따라서 시간 분해능은 T와 같아지므로 T 미만의 신호는 정확하게 분석할 수 없다. 예를 들면 임펄스 응답의 피크를 찾아내어 신호의 지연 시간을 측정할 때, T 미만의 지연시간을 측정할 수 없다는 의미이다. 샘플링 주파수의 1/2이 분석하고자 하는 주파수의 상한이 된다. 예를 들면, 샘플링 주파수가 44.1kHz...