頻率細化是70年代發展起來的一種新技術，其主要目的是識別譜圖上的細微結構。從通常的FFT分析方法中我們已經知道，在頻譜圖上的有效頻率分布范圍是從0HZ到奈魁斯特頻率fN為止，而譜線間隔（fs/N）決定了頻率分辨能力，N表示數據點數，這里fs表示采樣頻率，且fN=fs/2。因此，要獲得較高的分辨率可從下面兩個方面進行。第一方面：降低采樣頻率，譜線間隔減小，但這樣會降低奈魁斯特頻率fN，從而導致頻率分析范圍小；第二方面：提高FFT計算長度N值，但這樣要求較大的內存和降低運算速度。

１ 頻率細化過程介紹

細化技術是一種一定頻率范圍內提高頻率分辨率的測量技術，也叫細化傅里葉分析。而頻率細化是在信號處理和模態分析中廣泛應用的一種技術，它能夠提高頻率的分辨率，將選定的頻率域上的特性曲線放大，從而使系統的頻率特性能更清楚地顯示出來，如圖１所示。

設系統的采樣頻率為fs,采樣點數為NO,則頻率分辨率為：

Δf=fs/NO

從上式可以看出，要進行頻率細化，即提高頻率分辨率，使Δf變小，有兩種方法：增加采樣點數NO和降低采樣頻率fs,這里只介紹降低采樣頻率的方法。

這種方法主要是基于移頻原理，如圖2所示。

設想要移頻部分的頻率為fp,其角頻率為wp=2πfp,令f （t）=exp（-jwpt）。時域信號x（t）與f（t）卷積后，則在頻域上，該信號的fp頻率就移到了原點處。

信號頻率移到低頻后，經過低通濾波，就可以用低的采樣頻率進行采樣，從而達到提高頻率分辨率、頻率細化的目的。具體過程如圖3所示。

2 移頻法頻率細化過程中幾個問題的分析

（1）非細化處理的系統采樣頻率為fs,采樣點數為NO。對于細化過程，設頻率細化倍數為Nr,信號經過抗混疊濾波器后進行A/D采樣，采樣頻率應仍為原來的fs,保持不變，采樣點數則為Nr*NO,這樣就保證了細化與非細化處理的基本頻帶范圍保持不變，并且可以細化這一頻帶中的任何一段。

（2）要細化的頻率范圍為fl～fu,移頻后，低頻點fl移到原點，則高頻點變為（fu-fl）。這時數字低通濾波器的截止頻率應大于（fu-fl），并小于低頻重采樣頻率fs/Nr的一半。即截止頻率的范圍為：

（fu-fl）＜fc＜fs/2Nr

且可以得到最大細化倍數Ｎ與細化頻率范圍之間的關系為：

Nr＜fs/2（fu-fl）

這為設置細化倍數范圍提供了依據。

（3）數字低通濾波器的通帶必須平，通帶內波動要小，這樣原信號的頻率特性細化后在幅值上才不會改變；同時，最好使濾波器的帶外衰減＞-70dB,且-70dB處的頻率＜fs／2Nr,這樣就能保證低頻重新采樣時抗混疊的效果最好。

（4）細化與不細化過程占用時間的比較：由于采樣點數NO保持不變，因此細化處理的FFT時間與不細化的FFT時間一樣，都是 NOLog（NO）/2;細化過程要進行Nr*NO點的高頻采樣和NO點的低頻采樣，而不細化過程只進行NO點的高頻采樣，所以在采樣時間上，細化過程要稍長一點。

（5）移頻法頻率細化與增加采樣點數頻率細化的比較：移頻法頻率細化只進行NO個點的FFT變換，和一些數組、矩陣的運算，它所花的時間約為：NOLog（NO）/2;而采用增加采樣點數頻率細化要進行Nr*NO個點的FFT變換，它所花的時間約為：（Nr*NO）Log（Nr*No） /2。

移頻是將感興趣的頻段的下限頻率移至原來的零頻率位置，以便有可能將感興趣頻段放大到整個頻率顯示范圍上，需首先對信號進行頻率調制。這里采用的是復數調制法，如果欲將某一頻率fo移至原來的零頻處，則以原信號x1與 exp（-j2pi*f0*k*？t） 相調制得：實部為 x1cos（（2*pi*f0*k）/（N*？f）），虛部為-x1sin（（2*pi*f0*k）/（N*？f））。若令L0=f0/？f（？f---原有的頻率分辨率），即為頻率在原頻譜圖中所對應的譜線序號，則實部和虛部即可以寫為： x1cos（2*pi/N*L0*k）及 -x1sin（2*pi/N*L0*k），合并實部和虛部可以得到調制后的信號為 wn=exp（-j*2pi/N），

由于移頻使fl前面的頻段移到頻域的負軸上，而低通濾波又濾掉了fu后面的高頻部分，因此，這種方法只能進行一段頻率的細化，不能進行全頻段的細化，這是移頻法頻率細化的缺點。要進行全頻段細化，可以采用增加采樣點數的方法。

３ 用MATLAB仿真頻率細化過程

用MATLAB程序仿真圖3這個過程，主要實現A/D采樣、移頻、低通濾波、低頻重新采樣、FFT變換等，同時注意上面幾個問題的分析。

總信號由302Hz、304Hz、306Hz、308Hz四個不同頻率、不同幅值的正余弦信號合成。采樣點為512,采樣頻率為5120Hz,則頻率分辨率為10Hz,這在頻域內分辨不出這四個信號。仿真軟件在300～320Hz范圍內細化10倍，則這時頻率分辨率為1Hz,就可以逐漸看清楚這四個信號。

x（t）=sin（2*302）+2cos（2π*304）+3sin（2π*306）＋4sin（２π*308）

細化處理需要5120個采樣點，仿真時A/D采樣用對連續信號x（t）進行離散化來代替，離散化的點值就是采樣值，它們組成一個數組（矩陣），這是一個點序列。

采樣完成后，對采樣點進行移頻仿真（將300Hz移頻到原點），由以下步驟實現：

令：F1=300W1=２π*F1

f（t）=exp（-jw1*t）

ｔ取離散化時刻，Δt=1/fsTk=k*Δt

則f（t）離散化可變為：

f（k）=exp（-jw1*Tk）

=exp[（-j2π*f1*k）/fs]

這也是一個點序列。

MATLAB將上面兩個點序列進行卷積（矩陣相乘），得到一個新的點序列，就實現了移頻過程，即使F1=300Hz 在頻域上移動了0,其它頻率特性依此前移。

MATLAB語言有很方便的濾波器設計和數字濾波功能，可用它設計一個帶內波動＜0.1dB,帶外衰減＞-70dB,截止頻率為20Hz的低通濾波器，并將上面的點序列進行數字濾波，得到一個只在0～20Hz頻段上有特性曲線、其它頻段被濾掉的信號的點序列。

對上面的點序列每隔10點（細化倍數）進行抽取，實際上就是對經移頻、濾波后的信號進行重新采樣。采樣頻率為S120Hz/10,即采樣頻率降低了10倍，抽取得到512個點。

對這512個點進行FFT變換，就可以得到300Hz～320Hz頻段上已細化10倍的頻率特性曲線了，結果如圖4、圖8所示。

用仿真程序分別進行2、4、8、10倍的頻率細化，從運行結果可以看出，細化倍數越大，頻率分辨率就越高，頻域波形越看得清楚，這與理論是相符合的。