AutoFFT - A time-frequency analyser

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47718684%3A_____%2F23%3A10001711" target="_blank" >RIV/47718684:_____/23:10001711 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://github.com/LubosSmolik/autofft" target="_blank" >https://github.com/LubosSmolik/autofft</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

AutoFFT - A time-frequency analyser

Popis výsledku v původním jazyce

AutoFFT is a time-frequency analyser for Matlab intended for computationally intensive engineering applications that require accurate estimation of magnitudes in engineering units. Its primary purpose is to perform a quantitative non-parametric estimate of the power spectrum and power spectral density (PSD) in condition monitoring and diagnostics of machine systems, vibration measurement, and acoustics. The estimate is based on the modified periodogram, which is the average of multiple power spectra obtained by the fast Fourier transform. However, AutoFFT employs an adjusted algorithm to compute the modified periodogram, which allows it to be several times faster than built-in Matlab functions, such as pspectrum, pwelch and periodogram. AutoFFT is fully adjustable, can employ several averaging algorithms, and works with various engineering spectral units required by ISO standards, including frequency-weighted decibel scales, root mean square values and power spectral density. Moreover, the analyser can perform the short-time Fourier transform, visualise results and log all parameters and settings - even those set internally - allowing reproducible runs in multiple instances or at different platforms.

Název v anglickém jazyce

AutoFFT - A time-frequency analyser

Popis výsledku anglicky

AutoFFT is a time-frequency analyser for Matlab intended for computationally intensive engineering applications that require accurate estimation of magnitudes in engineering units. Its primary purpose is to perform a quantitative non-parametric estimate of the power spectrum and power spectral density (PSD) in condition monitoring and diagnostics of machine systems, vibration measurement, and acoustics. The estimate is based on the modified periodogram, which is the average of multiple power spectra obtained by the fast Fourier transform. However, AutoFFT employs an adjusted algorithm to compute the modified periodogram, which allows it to be several times faster than built-in Matlab functions, such as pspectrum, pwelch and periodogram. AutoFFT is fully adjustable, can employ several averaging algorithms, and works with various engineering spectral units required by ISO standards, including frequency-weighted decibel scales, root mean square values and power spectral density. Moreover, the analyser can perform the short-time Fourier transform, visualise results and log all parameters and settings - even those set internally - allowing reproducible runs in multiple instances or at different platforms.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

TNZ-56/23/189

Technické parametry

AutoFFT je časově-frekvenční analyzátor pro prostředí Matlab, který je určen pro kvantitativní neparametrický odhad frekvenčního spektra stacionárních, nestacionárních a komplexních diskrétních signálů. Tento odhad probíhá následovně: AutoFFT nejprve provede filtrování signálu v čase, poté signál segmentuje na kratší úseky, na které aplikuje váhové funkce. Vážené úseky podrobí rychlé Fourierově transformaci (FFT) metodou FFTW3. Výsledné Fourierovo spektrum může být integrováno nebo derivováno, což lze využít např. pro odhad rychlosti vibrací ze signálu měřeného snímačem zrychlení. Komplexní Fourierovo spektrum je poté převedeno na reálné spektrum a zprůměrováno přes všechny segmenty. Díky algoritmu průměrování vyžaduje AutoFFT 4x, resp. 10x méně výpočtového času než funkce pwelch a pspectrum, které jsou součástí Signal Processing Toolboxu pro Matlab. Průměrované reálné spektrum je dále škálováno dle požadavků uživatele, např. na spektrální výkonovou hustotu, do decibelové stupnice nebo na jinou amplitudovou jednotku. Škálování může zahrnovat frekvenční vážení používané zejména v akustických aplikacích. Veškeré výsledky jsou automaticky vykresleny nebo vráceny ve formě strojově čitelných dat. Využití výsledku: Na denní bázi je výsledek využíván jeho vlastníkem a přes oficiální web Matlabu si ho stáhlo více než 1700 uživatelů, viz https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/69534-frequency-and-time-frequency-analysis-in-matlab (GitHub a ResearchGate, kde je výsledek také stažitelný, neměří počet stažení). Mezi konkrétní subjekty, které použití výsledku citovaly, patří Západočeská univerzita v Plzni (kontaktní osoba doc. Ing. Michal Hajžman, Ph.D., e-mail mhajzman@kme.zcu.cz), Vysoké učení technické v Brně (kontaktní osoba Ing. Milan Omasta, Ph.D., email omasta@fme.vutbr.cz) a University of Campinas v Brazílii (kontaktní osoba Thales Peixoto, Ph.D., email thalesfp@fem.unicamp.br).

Ekonomické parametry

Ekonomické přínosy pro vlastníka výsledku: Software je šířen pod otevřenou licencí 3-clause BSD, vlastníkovi tedy neplynou žádné příjmy z licenčních poplatků. Výsledek však vlastník využívá na denní bázi při plnění zakázek i výzkumných úkolů a vztahují se na něj benefity uvedené níže. Ekonomické přínosy pro uživatele výsledku: Výsledek nahrazuje některé funkcionality Signal Processing Toolboxu pro Matlab, jehož cena je 29 980,- Kč (standardní licence s roční uživatelskou podporou bez DPH), resp. 4 980,- (roční uživatelská podpora bez DPH). Vzhledem k tomu výsledek tento Toolbox nevyužívá, může uživatel výsledku ušetřit uvedené částky. Dále má výsledek funkcionality, které nejsou zahrnuty v Signal Processing Toolboxu a které by si uživatel musel sám naprogramovat. Výsledek tedy šetří vývojový čas a také výpočtový čas (je 4x - 10x rychlejší než Signal Processing Toolbox) v objemu nižší jednotky hodin na úkol. Konkrétní úspora se liší v závislosti na složitosti řešeného úkolu a množství zpracovaných dat.

IČO vlastníka výsledku

47718684

Název vlastníka

Výzkumný a zkušební ústav Plzeň s.r.o.