Здравствуйте!
Библиотека которая используется в LV, насколько понял переваривает только dbl, какой тип данных не подай внутри он сам переделает в dbl или не прав? Из-за этого получается избыточная точность и она просто не нужна при работе с 16 разрядными АЦП и сжирает лишние ресурсы. Есть ли сторонние библиотеки под LV и м.б. кто-нибудь их использовал?
Тип данных FFT
-
Kosist
- expert
- Сообщения: 1236
- Зарегистрирован: 21 фев 2011, 23:44
- Награды: 2
- Версия LabVIEW: 2013-2020
- Благодарил (а): 23 раза
- Поблагодарили: 30 раз
- Контактная информация:
Re: Тип данных FFT
А на каком железе будет "бежать" финальная программа? И какое количество данных "за один подход" Вы будете "скармливать" для FFT? В чем смысл экономии ресурсов, если по-сути их потребление может быть будет мало?
Мы делили апельсин - много наших полегло...
-
- assistant
- Сообщения: 147
- Зарегистрирован: 15 ноя 2011, 22:39
- Версия LabVIEW: 2018, 2020
- Откуда: СПб
- Контактная информация:
Re: Тип данных FFT
Цап: 200+ каналов, fd 150000 генерация сигналов с бпф,обработка и обпф. Во временной области пытался делать, не все получается сделать так как надо.
Для ацп похожая задача, только без обпф, но с 50% перекрытием + вторичная обработка. Выборка 8192.
Для ацп похожая задача, только без обпф, но с 50% перекрытием + вторичная обработка. Выборка 8192.
-
- doctor
- Сообщения: 2211
- Зарегистрирован: 28 июн 2012, 09:32
- Награды: 3
- Версия LabVIEW: 2009..2020
- Откуда: город семи холмов
- Благодарил (а): 27 раз
- Поблагодарили: 27 раз
Re: Тип данных FFT
Компьютер все равно оперирует 32-битными или 64 битными переменными, как бы исходные данные ни были-бы упакованы. Операции с плавающей точкой по быстродействию сравнимы с целочисленными, особенно при поточных вычислениях. А точность вычисления очень важна. Так как, по сути, вычисляется среднее. Т.е при 100 отсчетах вычислительная ошибка при операциях с плавающей арифметикой будет 0.01, а при целочисленной - 1. И чем больше точек, тем больше будет разница в точности.
Если вас это не волнует, то делайте ресемплинг. Это гораздо более эффективный способ поднять быстродействие. Также для вычисления амплитуды/фазы одной гармоники существуют гораздо более эффективные способы. Поэтому все зависит от задачи.
Если вас это не волнует, то делайте ресемплинг. Это гораздо более эффективный способ поднять быстродействие. Также для вычисления амплитуды/фазы одной гармоники существуют гораздо более эффективные способы. Поэтому все зависит от задачи.
-
- assistant
- Сообщения: 147
- Зарегистрирован: 15 ноя 2011, 22:39
- Версия LabVIEW: 2018, 2020
- Откуда: СПб
- Контактная информация:
Re: Тип данных FFT
Странно, запускал простой пример с множеством арифметический действий с разными форматами dbl, sgl, int32. dbl считается медленней sgl от 18 до 30% в зависимости от задачи, а dbl относительно int32 на 40-60%. Точность на одни и те же вычисления между dbl и sgl по тому же примеру отличаются 2-3%.
Если бы одна гармоника, то и лезть в частотную область не надо.Также для вычисления амплитуды/фазы одной гармоники существуют гораздо более эффективные способы
- Вложения
-
- test.vi
- (16.54 КБ) 71 скачивание
-
- Похожие темы
- Ответы
- Просмотры
- Последнее сообщение
-
- 8 Ответы
- 2069 Просмотры
-
Последнее сообщение Eugene_Eugene
-
- 4 Ответы
- 336 Просмотры
-
Последнее сообщение Artem.spb
-
- 3 Ответы
- 875 Просмотры
-
Последнее сообщение IvanLis
-
- 13 Ответы
- 1228 Просмотры
-
Последнее сообщение Boxa
-
- 0 Ответы
- 503 Просмотры
-
Последнее сообщение Juri