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An Observer-Based Adaptive Fourier Analysis [Tips & Tricks]

机译：基于观察者的自适应傅里叶分析[提示和技巧]

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Recently, an observer-based algorithm was reviewed that is able to perform recursive sliding discrete Fourier transform (SDFT) [1]. DFT is the basic algorithm used for Fourier analysis [2], but it provides unbiased estimates only if the sampling is coherent, i.e., the ratio of the sampling frequency f(s) and the input signal frequency f(in) is a rational number. Coherent sampling of real-life periodic signals (e.g., mains voltage) can only be achieved if f(in) and f(s) are synchronized.
机译：最近，审查了一种基于观察者的算法，其能够执行递归滑动离散傅里叶变换（SDFT）[1]。 DFT是用于傅立叶分析[2]的基本算法，但是如果采样是相干的，即，采样频率f（s）的比率，才能提供非偏见的估计，即，采样频率f（in）的比率是一个有理数。只有在与F（IN）和F（S）同步时才才能实现现实定期信号（例如电源电压）的相干采样。

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