3.2 Analysis of acoustic emission s

3.2 Analysis of acoustic emission signals
Typical applications for the Fast Fourier Transformation (FFT) are found in the areas of acoustics,
electronics and optic. This paper focuses on the Fourier Transformation for production engineering.
The Fast Fourier Transformation (FFT) is an optimized variant of the Discrete Fourier Transformation
(DFT). It is an algorithm that uses the calculated intermediate data in order to minimize any arithmetic
operations. By using the DFT, respectively FFT, the honing process should be researched more from
the point of signal processing. Therefore, the motivation is to identify the important frequencies of the
sampled signal. The next step is to identify the amplitude to these frequencies by applying a
spectrogram. The implementation is carried out with MATLAB from MathWorks. The basis for the
Fast Fourier Transformation is a sampled signal with a high sampling rate. This requirement is
existent at a sampling rate of 200 Mb/s. The memory exists in the form of an ASCII-File. The
evaluation results show the representation of the measuring signal of the accelerometer, the oscillating
stroke, the spectrogram and the FFT.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.2 วิเคราะห์สัญญาณการปล่อยเสียงใช้งานทั่วไปสำหรับความเร็วฟูริเยร์การแปลง (FFT) ที่พบในพื้นที่ของเสียงคุณภาพอิเล็กทรอนิกส์และออปติก กระดาษนี้เน้นการแปลงฟูริเยร์สำหรับวิศวกรรมรวดเร็วฟูริเยร์การแปลง (FFT) เป็นตัวแปรเหมาะสมของการแปลงฟูริเยร์ไม่ต่อเนื่อง(DFT) เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ข้อมูลกลางคำนวณได้เพื่อลดการเลขคณิตการดำเนินการ โดยใช้ FFT DFT ตามลำดับ กระบวนการสร้างเสริมควรจะวิจัยเพิ่มเติมจากจุดของการประมวลผลสัญญาณ ดังนั้น แรงจูงใจคือการ ระบุความถี่ที่สำคัญของการตัวอย่างสัญญาณ ขั้นตอนต่อไปคือการ ระบุคลื่นกับความถี่เหล่านี้ โดยใช้การแสงแยกสี การใช้งานจะดำเนินการกับ MATLAB จาก MathWorks ข้อมูลพื้นฐานสำหรับการการแปลงฟูริเยร์อย่างรวดเร็วเป็นสัญญาณ โดยมีอัตราการสุ่มตัวอย่าง ข้อกำหนดนี้เป็นมีอัตราสุ่ม 200 Mb/s หน่วยความจำมีอยู่ในรูปของไฟล์ ASCII การผลการประเมินผลแสดงการแสดงของสัญญาณวัดของ accelerometer การสั่นจังหวะ การแสงแยกสี และ FFT

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.2
การวิเคราะห์สัญญาณการปล่อยอะคูสติกการใช้งานทั่วไปสำหรับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วฟูริเยร์(FFT)
พบในพื้นที่ของอะคูสติกที่ใช้ไฟฟ้าและใยแก้วนำแสง บทความนี้มุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนแปลงฟูริเยร์สำหรับงานด้านวิศวกรรมการผลิต.
ฟูริเยร์ได้อย่างรวดเร็วการเปลี่ยนแปลง (FFT) เป็นตัวแปรที่ดีที่สุดของการเปลี่ยนแปลงแบบไม่ต่อเนื่องฟูริเยร์
(DFT) มันเป็นขั้นตอนวิธีการที่ใช้ในการคำนวณข้อมูลกลางเพื่อลดการทางคณิตศาสตร์ใด ๆ
การดำเนินงาน โดยใช้ DFT ตามลำดับ FFT
กระบวนการสร้างเสริมควรจะค้นคว้าเพิ่มเติมจากจุดของการประมวลผลสัญญาณ
ดังนั้นแรงจูงใจคือการระบุความถี่ที่สำคัญของสัญญาณตัวอย่าง ขั้นตอนต่อไปคือการระบุความกว้างความถี่เหล่านี้โดยการใช้
spectrogram การดำเนินงานที่จะดำเนินการกับ MATLAB จาก MathWorks
พื้นฐานสำหรับการแปลงฟูริเยร์ได้อย่างรวดเร็วเป็นสัญญาณที่ตัวอย่างที่มีอัตราการสุ่มตัวอย่างสูง ข้อกำหนดนี้จะมีอยู่ในอัตราการสุ่มตัวอย่าง 200 MB / s
หน่วยความจำที่มีอยู่ในรูปแบบของ ASCII-แฟ้ม
ผลการประเมินแสดงให้เห็นการแสดงของสัญญาณการวัดของ accelerometer
ที่สั่นจังหวะที่spectrogram และการ FFT