1.諧波次數與取樣頻率的關係，假設要求的諧波次數為nharm = 50次，那麼要求的取樣頻率：
fs >=
2 * nharm
* 工頻 =
50*50*2 ；
以上關係需要用奈奎斯特定理來解釋：50次諧波對應的訊號頻率為50*50hz = 2.5khz，根據奈奎斯特定理，取樣頻率 fs>=2*2.5khz；
2.本應用（電能質量監測）中，做fft時，從10周波取樣點中抽取1024個點出來處理，相當於取樣頻率降到5.12khz，還滿足奈奎斯特定理；
用adsp-bf609(工作頻率500mhz), 1024點fft需要時間17.5ms；
3. 單純的fft演算法，在本應用測出來的諧波分量誤差很大（>4%uh），並且，諧波次數越大，誤差越大；懷疑是柵欄現象和頻譜洩漏造成的；
柵欄現象：對取樣訊號的頻譜,設資料點數為:n = t/dt = t*fs;則計算得到的離散頻率點的頻譜x(fn), fn = n*fs/n , i = 0,1,2,…,n/2;
這就就像柵欄一樣,我們只能看到柵欄
存在處的頻率,而柵欄間的其他頻率就看不到了,因此很可能使一部分有用的頻率成分被漏掉,此種現象被稱為柵欄 效應.
為此，引入兩種處理：插值演算法可以解決柵欄現象；加窗演算法可以減少頻譜洩漏；
誤差產生的原因：由於理論的傅利葉變換值與實際工程應用的傅利葉變換的不同而造成的。理論的傅利葉變換是對 整個時域訊號 的變換，但實際工程中應用的fft演算法只能對有限長度的訊號進行變換。有限長度的訊號在時域上相當於無限長訊號與 矩形窗訊號 的乘積，而時域的乘積運算對應傅利葉變換結果的卷積運算，因此利用fft演算法得到的傅利葉變換結果相當於實際訊號的 傅利葉變 換與矩形窗傅利葉變換的卷積，並不等於實際訊號的傅利葉變換。
[1]
[1] 薛 蕙，楊仁剛 基於fft的高精度諧波檢測演算法[j]．
（待續）
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