在进行傅立叶变换之前对信号进行缩混是否有助于信号检测?

信息处理 fft 频率
2021-12-29 09:21:54

让我们假设我们有一个窄带信号s[n], 在频率f1,让我们进一步假设这f1就在下面fs2, 在哪里fs是采样率。

此外,我们还假设我们有固定数量的该信号的时域样本,N,并且我们的 FFT 长度也是N.

目的是检测这个信号s[n]的存在在频域中。(进一步假设我们知道在该频率内或附近期望该信号f1)。

我的问题很简单:在所有条件相同的情况下,从检测的角度来看这更好:

  • 只需对该信号进行 FFT 并查看该频率仓的峰值

要么

  • BPF 一个我们期望信号频率的频带f1是,(例如,BPF 这个频段f1ϵ tof1+ϵ)。然后,将这个频段混合,使得f1+ϵ保证在整个频段的 DC 和 LPF 之上。现在,进行 FFT 并检测能量。

从检测的角度来看,第二种方法会更好,因为我们每个周期有更多的样本,而第一种方法每个周期只有 2 个多一点的样本?

谢谢,

TLDR:从检测的角度来看,对信号进行 FFT 还是对其进行缩混然后对其进行 FFT(使用适当的滤波)更好?

2个回答

如果您在模拟域和数字域中都这样做,那么由于滤波器中模拟级中的噪声源和混频器振荡器频率以及相应的采样之间的权衡,可能存在显着差异转换为数字时的抖动和量化噪声。

即使严格地在数字域中,带通和低通滤波器响应可能对潜在阻带噪声如何影响您的检测精度产生不同的影响,与窗口(矩形或其他)如何影响每个 FFT 箱的连续频率响应相比。

在这两种情况下,最佳检测器的性能没有差异。由于检测理论的可逆性原理,在执行 FFT 之前对信号进行频率转换并不能提高最佳检测概率;由于在频率上移动信号是一种可逆操作,因此最佳检测器的检测性能不能根据信号的中心频率而变化。

换句话说,特定 DFT bin 频率的每个周期的样本数与其相应输出的“质量”没有任何关系。