Pålitlig frekvens identifiering med hjälp av DSP tekniker (2 / 7 steg)
Steg 2: autokorrelation
Vad vi behöver göra är att ändra den ursprungliga signalen till en annan som belyser periodiciteten för originalsignalen. Så om det är verkligen periodiska, sedan som kommer att stå ut i den nya signalen och då vi kan mäta att på vanligt sätt med hjälp av topp-detect eller noll korsning identifiera.
Vad är den magiska algoritm som gör detta?
Det är autokorrelation.
Föreställ dig din signal finns i ett fönster eller en buffert. Nu bild du har en exakt kopia av det fönstret eller buffert med en tidsfördröjning.
Vad autokorrelation gör är att mäta den korrelation (eller likhet) mellan signalen och dess fördröjd kopia varje gång kopian är försenat en provtagningsperiod.
Se diagrammet. När signalen och kopian har ingen fördröjning som de är mycket lika (dvs starkt korrelerade) som visas i steg 1, och därför autokorrelation värde för fördröjning = 0 är maximal.
Steg 2 visar att när kopian är avsevärt försenat det ser inte ut som liknar ursprungliga i det överlappande området. Autokorrelation värdet för denna försening är därför liten.
Steg 3 visar att när kopian försenas ännu mer signalen i det överlappande området är mycket lik originalet eftersom signalen är periodiska. Därför visar den autokorrelation värdet för denna försening en topp.
Vi kan se att avståndet i tid mellan den högsta toppen i början och den första toppen därefter måste vara lika med den grundläggande perioden av vågformen.
Nu när vi har betonat periodiciteten för signalen av autokorrelation vi behöver bara utföra en Peak-Detect för att mäta perioden.
Tekniskt är "likhet" eller samband mellan signalen och dess fördröjd kopia summan av produkten av de två signalerna.
För den tekniskt sinnade alla detaljer i autokorrelation kan hittas här: http://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation