7 Hersteller von Fast Fourier Transformation (FFT) Analysatoren im Jahr 2024
Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über Fast Fourier Transformation (FFT) Analysatoren sowie ihre Anwendungen und Funktionsweisen. Werfen Sie auch einen Blick auf die Liste der 7 Hersteller von Fast Fourier Transformation (FFT) Analysatoren und deren Firmenranking.
Inhaltsübersicht
Was ist ein FFT-Analysator?
Ein FTT-Analysator ist ein Gerät, das eine schnelle Fourier-Transformation (FFT, englisch: Fast Fourier Transformation) durchführt.
Mit Hilfe von FFT-Analysatoren lassen sich die Ursachen von Schwingungen ermitteln und Möglichkeiten zu ihrer Reduzierung finden. FFT-Analysatoren werden hauptsächlich zur Beobachtung der Frequenzkomponenten von niederfrequenten Signalen eingesetzt.
Anwendungen von FFT-Analysatoren
FFT-Analysatoren werden hauptsächlich für die Schwingungsanalyse von Maschinen, Anlagen und Gebäuden eingesetzt. An dem zu messenden Objekt werden Beschleunigungsaufnehmer angebracht, die in ein elektrisches Signal umgewandelt und in den FFT-Analysatoren eingespeist werden, wobei die Frequenzkomponenten durch arithmetische Verarbeitung analysiert werden.
Die von Maschinen und Gebäuden ausgehenden Schwingungs- und Resonanzfrequenzen können überprüft werden und die Struktur kann verstärkt oder die Schwingungen unterdrückt werden, um Ermüdungsbrüche zu vermeiden. Eine weitere Anwendung ist die Erkennung von ungleichmäßiger Rotation von Motoren. Durch die FFT-Analyse der Schwingungen bei der Motordrehung kann die Quelle der Schwingungen ermittelt werden, z. B. ob die rotierende Motorwelle (Rotor) oder die Zahnräder und Lager schwingen.
Die FFT wird auch in der Sprachanalyse eingesetzt. Sie kann verwendet werden, um Schallbereiche zu identifizieren, die von Personen oder Instrumenten erzeugt werden, oder um die Frequenz von Geräuschen zu analysieren, um den Ort und das Gerät zu bestimmen, von dem sie ausgehen. In diesem Fall wird ein Mikrofon verwendet, um den Schall durch einen Verstärker zu leiten, der das Signal umwandelt und verstärkt und die FFT-Analyse durchführt.
Ein weiterer Bereich, in dem die FFT heutzutage eingesetzt wird, ist die Entwicklung von Büro- und Haushaltsgeräten. Sie wird beispielsweise zur Bewertung der Geräuscharmut von Produkten und zur Untersuchung von Lärmquellen und deren Gegenmaßnahmen eingesetzt. Sie wird auch verwendet, um Geräuschquellen für niederfrequente Signale zu identifizieren, so dass sie auch bei der Geräuschreduzierung von Produkten, die mit Frequenzsignalen arbeiten, eingesetzt und angewendet wird.
Funktionsweise von FFT-Analysatoren
Die schnelle Fourier-Transformation (FFT) basiert auf der Theorie der Fourier-Reihen, die von dem französischen Mathematiker Fourier vorgeschlagen wurde. Die Theorie der Fourier-Reihen besagt, dass jede komplexe Wellenform mit Periodizität durch eine Reihe einfacher Sinus- (sin) und Kosinuswellen (con) dargestellt werden kann und die Fourier-Transformation ist eine Erweiterung dieser Idee von Reihen.
Im Allgemeinen ist nicht bekannt, inwieweit das tatsächlich zu messende Signal periodisch ist. Daher schneidet die Fourier-Transformation eine angemessene Zeitspanne von der beobachteten Wellenform ab und nimmt an, dass die abgeschnittene Wellenform ein sich unendlich wiederholendes Signal ist. In den Anfängen der Fourier-Transformation erforderte die Berechnung der Fourier-Transformation eine enorme Anzahl von Multiplikationen.
J.W. Turkey und J.W. Cooley schlugen jedoch eine Methode vor, um die Anzahl der Berechnungen zu reduzieren, indem sie die Anzahl der Daten zur n-ten Potenz von 2 nahmen. Wenn die Anzahl der Daten beispielsweise 1024 beträgt, wird die Anzahl der Berechnungen von 1024 x 1024 = 1 048 576 mal auf 10 240 mal reduziert. Diese Methode wird als schnelle Fourier-Transformation (FFT) bezeichnet und mit FFT abgekürzt.
Eine typische Wellenform kann durch drei Parameter dargestellt werden: Amplitude, Frequenz (oder Periode) und Phase (Zeitdifferenz). Durch Anwendung der FFT auf dieses Prinzip und unter Verwendung eines FFT-Analysators wird ein Eingangswellensignal mit der Zeit auf der horizontalen Achse in ein Diagramm umgewandelt, bei dem die horizontale Achse die Frequenz und die vertikale Achse die Amplitude der Wellenform bei jeder Frequenz darstellt.
Weitere Informationen zu FFT-Analysatoren
1. Unterschiede zwischen FFT-Analysatoren und Spektrumanalysatoren
Der erste Unterschied zwischen einem FFT-Analysatoren und einem Spektrumanalysator ist der Frequenzbereich, den sie verarbeiten können: Ein FFT-Analysator verarbeitet niederfrequente Signale von DC bis 100 kHz. Spektrumanalysatoren hingegen können einen sehr breiten Frequenzbereich von 10 kHz bis 10 GHz verarbeiten.
Einige neuere Modelle können DC bis 50 GHz verarbeiten. Ein weiterer Unterschied in der Verwendung besteht darin, dass FFT-Analysatoren verwendet werden, wenn nicht bekannt ist, welche Frequenzkomponenten vorhanden sind, während Spektrumanalysatoren zur Analyse der Frequenzkomponenten bekannter Hochfrequenzsignale (Mobiltelefone und WiFi-Sender) verwendet werden.
Ein weiterer Unterschied besteht in der Struktur der Geräte: Spektrumanalysatoren bestehen üblicherweise aus analogen Schaltkreisen, während FFT-Analysatoren AD-Wandler verwenden, um die erhaltenen Wellenformen zu digitalisieren und dann eine schnelle Fourier Transformation (FFT) durchzuführen, um die Frequenzintensitätsverteilung zu berechnen.
Liste von 7 Herstellern von Fast Fourier Transformation (FFT) Analysatoren
*einschließlich Lieferanten etc.
Nach Merkmalen sortieren
- Standard
- Unternehmensgröße: größte
- Gründungsjahr: älteste
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HOTTINGER BRÜEL & KJAER GMBH
FFT-ANALYSE-SOFTWARE
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Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG
Signal- und Spektrumanalysator
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Dethloff Diagnostik & Consulting Maschinendiagnose, Meß- und Sensortechnik GmbH
4-Kanal-FFT Analysator und Datensammler
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DEWETRON GmbH
FFT ANALYSATOR
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NTI Japan
FX100 Audio-Analysator
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Aaronia AG
Spektrumanalysatoren
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Dewesoft d.o.o.
FFT-Spektrum-Analysator
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Fast Fourier Transformation (FFT) Analysatoren Hersteller Ranking
*einschließlich Lieferanten etc.Rangliste in Deutschland
Ableitungsmethode| Rang | Unternehmen | Aktie lecken |
|---|---|---|
| 1 | DEWETRON GmbH | 19% |
| 2 | Dewesoft d.o.o. | 16.7% |
| 3 | Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG | 16.7% |
| 4 | Dethloff Diagnostik & Consulting Maschinendiagnose, Meß- und Sensortechnik GmbH | 14.3% |
| 5 | NTI Japan | 14.3% |
| 6 | HOTTINGER BRÜEL & KJAER GMBH | 11.9% |
| 7 | Aaronia AG | 7.1% |
Rangliste in der Welt
Ableitungsmethode| Rang | Unternehmen | Aktie lecken |
|---|---|---|
| 1 | Dewesoft d.o.o. | 33.3% |
| 2 | NTI Japan | 19% |
| 3 | DEWETRON GmbH | 12.7% |
| 4 | Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG | 12.7% |
| 5 | Dethloff Diagnostik & Consulting Maschinendiagnose, Meß- und Sensortechnik GmbH | 9.5% |
| 6 | HOTTINGER BRÜEL & KJAER GMBH | 7.9% |
| 7 | Aaronia AG | 4.8% |
Ableitungsmethode
Das Ranking wird auf der Grundlage des Klickanteils innerhalb dieser Seite berechnet. Der Klickanteil ist definiert als die Gesamtzahl der Klicks für alle Unternehmen während des Zeitraums geteilt durch die Anzahl der Klicks für jedes Unternehmen.Anzahl der Mitarbeiter
- HOTTINGER BRÜEL & KJAER GMBH: 56
Neu gegründetes Unternehmen
- Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG: 2003
- HOTTINGER BRÜEL & KJAER GMBH: 1943
Unternehmen mit Geschichte
- HOTTINGER BRÜEL & KJAER GMBH: 1943
- Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG: 2003
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