《测试技术》课件 第一章.ppt

第一章信号及其描述第一节信号的分类与描述第二节周期信号与离散频谱第三节瞬变非周期信号与连续频谱第四节随机信号 一 信号的分类1 确定信号与随机信号确定性信号 若信号可以表示为一个确定的时间关系式 因而可确定其任何时刻的量值 这种信号称为确定性信号 1 周期信号 周期信号是按一定时间间隔周而复始 无始无终 不断重复出现的信号 例 2 非周期信号将确定性信号中那些不具有周期重复性的信号称为非周期信号 准周期信号 是由两种以上的周期信号合成的 但其组成分量间无法找到公共周期 因而无法按某一时间间隔周而复始重复出现 除准周期信号之外的其他非周期信号 是一些或在一定时间区间内存在 或随着时间的增长而衰减至零的信号 并称为瞬变非周期信号 图1 1所示的振动系统 若加上阻尼装置后 随机信号是一种不能准确预测其未来瞬时值 也无法用数学关系式来描述的信号 但是 它具有某些统计特征 可以用概率统计方法由其过去来估计其未来 随机信号所描述的现象是随机过程 自然界和生活中有许多随机过程 例如汽车奔驰时产生的振动 环境噪声等 2 连续信号和离散信号连续信号 在连续的时间范围内有定义的信号称为连续时间信号 简称为连续信号或连续数据 图2 1a 这里 连续 是指函数的定义域 时间 是连续的 离散信号 在一些离散的瞬间才有定义的信号称为离散时间信号 简称离散信号或离散数据 图2 1b 这里 离散 是指函数的定义域 时间是离散的 它只取某些规定的值 即在一些离散时间tk k 0 1 2 有信号 在其余的时间 函数没定义 时刻tk和tk 1之间的间隔Tk tk 1 tk可以是常数 也可以随k而变化 一般只讨论Tk等于常数的情况 这时的离散信号也常称为序列 连续信号的幅值可以是连续的 也可以是离散的 时间和幅值均为连续的信号常称为模拟信号 对离散信号中 幅值为离散的信号 称为数字信号 在实际应用中 连续信号与模拟信号两个名词常常不予区分 离散信号与数字信号两个名词也常互相通用 一般 在研究理论问题时常用 连续 离散 二词 而讨论具体的实际问题时常用 模拟 数字 二词 连续性的周期信号可表示为x t x t nT0 n 0 1 2 2 1 离散性的周期信号可表示为x n x n mk m 0 1 2 2 2 只要给出周期信号在任一周期的函数或波形 便可确知它在任一时刻的数值 例如集中参量的单自由度振动系统 图2 3 作无阻尼自由振动时 其位移x t 就是确定性的 可用式 2 3 来确定质点的瞬时位置 非周期信号 将确定性信号中那些不具有周期重复性的信号称为非周期信号 包括准周期信号和瞬变非周期信号两种 准周期信号准周期信号是由有限个周期信号合成的 但各周期分量之间无法找到公共周期 因而无法按某一时间间隔周而复始重复出现 例如是两个正弦信号的合成 其频率比 不是有理数 不成谐波关系 瞬变非周期信号 在一定时间区间内存在 或随着时间的增长而衰减至零的信号 如有阻尼振动系统的位移信号 用锤子敲击物体时的敲击力信号 图2 4是后者的波形 其数学表达式为式 0 t 2 5 3 能量信号与功率信号能量信号 在无限时间周期内 信号的总能量是个有限的数值而非无穷大 这种信号我们称之为能量信号 例如单个方波 单个三角波功率信号 在无限时间周期内 信号的总能量为无穷大 但其平均功率不为无穷小 而为有限值 这种信号我们称之为功率信号 例如周期方波 周期三角波等 2 7 2 8 4 实信号与复信号实信号 物理可实现的信号都是时间的实函数 其在各时刻的函数值均为实数 例如 单边指数信号 正弦信号 余弦信号等 统称为实信号 复信号 虽然实际上不能产生复信号 但为了理论分析的需要 常常利用复信号的概念 在连续信号中最常用的是复指数信号 复指数信号可表示为 式中s j 复数 s的实部 常记做Re s s的虚部 常记做Re s 根据欧拉公式 上式可展开为 实部表示余弦指数 虚部表示正弦指数 复指数的一些重要性质 1 它对时间的微分和积分仍然是复指数信号 2 任何时间信号总可以表示成为复指数信号的离散和连续和 实信号示例周期方波 周期三角波 准周期信号等 信号 非确定性信号 平稳随机过程 非平稳随机过程 非周期信号 瞬变非周期信号 准周期信号 复杂周期信号 简单周期信号 周期信号 确定性信号 各态历经随机过程 非各态历经随机过程 三 信号的时域描述和频域描述 时域描述 又称为波形描述是指测量中所观测到或记录到的信号以时间为独立变量 则称为信号的时域描述 信号的时域描述一般能反映信号的幅值随时间变化状态 但不能直接反映信号中的频率信息 频域描述 又称频谱描述是指测量中所观测到或记录到的信号转换成以频率作为独立变量来描述信号称为信号的频域描述 它可表述信号的频率结构 各频率成分的幅值 相位关系 信号的时域描述和频域描述可以通过适当的方法相互转换 而且包含同样的信息量 用坐标图描述信号时 若横坐标为时间t 纵坐标为幅值的描述方式称为时域描述 若横坐标为频率f 或圆频率 则称为频域描述 这时实际上也是将信号中的各频率成分按序排列 故称之为信号的 频谱 对横坐标为频率 纵坐标为幅值的称为幅频谱 而对横坐标为频率 纵坐标为相位的称为相频谱 图2 5为一个周期方波信号的时域及幅频谱 相频谱的图形 信号时域波形 信号频域幅频谱 第二节周期信号与离散频谱一 周期信号的分解傅立叶级数 任何周期信号在有限区间上 当其满足狄里赫来条件时 都可展开成一系列正交函数的线性组合的无穷级数 傅立叶级数有多种形式三角展开式 复指数展开式是常见的形式1 傅立叶级数三角展开式 把x t 展开成下式 展开过程如下 可见 周期信号是由一个或几个 乃至无穷多个不同频率的谐波叠加而成的 其中第一项a0是常值项 它是周期信号中所包含的直流分量 第二项中称为谐波 An是n次谐波的振幅 n是其初相角 表示周期信号可以分解为各次谐波之和 通常把 0称为基频 n是整数序列 各次谐波成份的频率都是 0的整倍数 相邻频率的间隔 0 2 T0 三角展开式中 讨论 如果x t 为偶函数a0 0 an 0 bn 0傅立叶级数为常数项 余弦项 如果x t 为奇函数a0 an 0 bn 0傅立叶级数为正弦项 如果为x t x t T 2 称旋转对称函数那么a0 0 a2n 0 b2n 0 a2n 1 0 b2n 1 0 傅立叶级数为奇次谐波函数 用正交函数集来表示周期信号 另一种常用的方法是傅立叶级数的指数表示法 称为指数傅立叶级数 三角级数与指数级数并不是两种不同类型的级数 而只是同一级数的两种不同的表示方法 指数级数形式比三角级数形式更简化更便于计算 根据欧拉公式 2 傅立叶级数的复指数展开式 式 1 7 改写为 令 上式可化为 负频率说明 三 周期信号的强度表述周期信号的强度以峰值 绝对均值 有效值和平均功率来表述 1 峰值和峰 峰值 对信号的峰值和峰一峰值应有足够的估计 以便确定测试系统的动态范围 一般希望信号的峰一峰值在测试系统的线性区域内 使所观测 记录 到的信号正比于被测量的变化状态 如果进入非线性区域 则信号将发生畸变 结果不但不能正比于被测信号的幅值 而且会增生大量谐波 2 均值和绝对均值 信号的常值分量和周期信号全波整流后的均值 3 均方值和均方根值 有效值 信号的峰值 绝对均值和有效值可用三值电压表来测量 也可用普通的电工仪表来测量 峰值可根据波形折算或用能记忆瞬峰示值的仪表测量 也可以用示波器来测量 均值可用直流电压表测量 因为信号是周期交变的 如果交流频率较高 交流成分只影响表针的微小晃动 不影响均值读数 当频率低时 表针将产生摆动 影响读数 这时可用一个电容器与电压表并接 将交流分量旁路 但应注意这个电容器对被测电路的影响 值得指出 虽然一般的交流电压表均按有效值刻度 但其输出量 例如指针的偏转角 并不一定和信号的有效值成比例 而是随着电压表的检波电路的不同 其输出量可能与信号的有效值成正比例 也可能与信号的峰值或绝对均值成比例 不同检波电路的电压表上的有效值刻度 都是依照单一简谐信号来刻度的 这就保证了用各种电压表在测量单一简谐信号时都能正确测得信号的有效值 获得一致的读数 然而 由于刻度过程实际上相当于把检波电路输出和简谐信号有效值的关系 固化 在电压表中 这种关系不适用于非单一简谐信号 因为随着波形的不同 各类检波电路输出和信号有效值的关系已经改变了 从而造成电压表在测量复杂信号有效值时的系统误差 这时应根据检波电路和波形来修正有效值读数 三 周期信号的频域描述一 幅频谱幅频谱 是指周期信号各谐波分量的幅值与频率或角频率之间的关系 例如单边幅频谱图An 双边幅频谱图 Cn 实频谱图Re Cn 虚频谱图Im Cn 二 相频谱相频谱 是指周期信号各谐波分量的初相与频率之间的关系 例如 例2 1求图2 6中周期性三角波的傅立叶级数 解在的一个周期信号可表示为 例 1求图2 6中周期性三角波的傅立叶级数 解 在的一个周期信号可表示为 常值分量的幅值 余弦分量的幅值为 正弦分量的幅值为 该周期性的傅立叶级数展开为 各频率分量的幅值各频率分量的相位 从幅频图上可见谐波的幅值是以的规律收敛 例1 2画出余弦 正弦函数的频谱图 解 根据式1 15得 余弦函数只有实频谱图 且与纵轴偶对称 正弦函数只有虚频谱图 且与横轴奇对称 图是这两个函数的频谱图 四 周期信号幅频谱具有三个特点1 周期信号的频谱是离散的 离散性2 每条谱线只出现在基波频率的整数倍上 基波频率是诸分量频率的公约数 谐波性 3 各频率分量的谱线的高度表示该谐波的幅值 工程上常见的周期信号 其谐波幅值总的趋势是随谐波次数的增高而减少 收敛性有了收敛性在谱分析中就没有必要取那些阶次过高的谐波分量 时域收敛越快 则频域收敛越慢 反之亦然 第三节瞬变非周期信号极其连续频谱 一 瞬变非周期信号的谱密度与傅立叶变换一 公式推导 周期为T0的信号x t 其频谱是离散的 当x t 的周期时 则该信号就成为非周期信号了 周期信号频谱谱线的频率间隔为 当周期趋于无穷大时 其频率间隔趋于无穷小 谱线无限靠近 变量连续取值以致离散谱线的顶点最后演变成一条连续曲线 所以非周期信号的频谱是连续的 可以将非周期信号理解为由无限多个 频率无限接近的频率成分所组成的 周期信号x t 的傅立叶级数复指数形式为 当周期趋于无穷大时 有 于是有如下式子 一般X f 是实变量f的复函数 可以写成 式中 X f 为信号x t 的连续幅值谱 f 为信号x t 的连续相位谱 由于当周期无限增长时 各频率分量的幅度也都趋近于无穷小 因此 X f 不是频率为f的分量的幅值 而是f分量邻近单位频宽上的幅值 量纲是单位频率的幅值 它类似于物质的密度定义 故称 X f 为频谱密度 本书为了方便起见 在不会引起紊乱的情况下 仍称 X f 为频谱 傅立叶积分的物理意义 如信号x t 符合以下两个条件 1 在无限区间上满足狄里赫来条件 2 在无穷区间上绝对可积 则该信号可以分解为无穷多个幅值无穷小的谐波分量之和 二 瞬变非周期信号的描述1 时域描述2 频域描述a 幅频谱幅频谱 是指非周期信号频率分量的幅值密度与频率之间的关系 即 X f f b 相频谱相频谱 是指非周期信号各频率分量的相位频率之间的关系 即 f f 例2 3求矩形窗函数w t 的频谱 解 函数w t 图2 12 的表达式为 常称为矩形窗函数 其频谱为 将 代入上式得 式中T称为窗宽 其频谱见图 2 13 W f 函数只有实部 没有虚部 其幅值频谱为 其相位谱视sinc fT 的符号而定 当sinc fT 为正值时相角为零 当sinc fT 为负值时相角为 在这里我们定义了一个函数sinc sin 该信号在信号分析中很有用 它有很多名称 采样函数 抽样函数 滤波函数 内插函数等 它的图形见图2 14 有以下主要性质 1 以2 为周期 随自变量增大而做衰减振荡 2 sinc函数为偶函数3 时域有限 频域无限4 值为窗的面积 频谱的第一个过零点为窗长的倒数 三 瞬变非周期信号幅频谱具有三个特点1 瞬变非周期周期信号的频谱是连续的 连续性 2 因为基波为无穷小谱线是连续的出现在任何频率上 基波频率是诸分量频率的公约数 非谐波性 3 各频率分量的谱线的高度表示该谐波的幅值 其谐波幅值总的趋势是随谐波次数的增高而减少 收敛性 二 傅立叶变换的主要性质1 函数的奇偶虚实性2 线性叠加性3 对称性4 时间尺度改变特性5 时移 频移特性6 卷积特性7 微积分特性 奇偶虚实性 如果x t 为实偶函数 则X f 为实偶函数如果x t 为实奇函数 则X f 为虚奇函数如果x t 为虚偶函数 则X f 为虚偶函数如果x t 为虚奇函数 则X f 为实奇函数例如 矩型窗函数 线性叠加性 对称性 证明如下 时间尺度改变特性 时域扩展 比例缩小 k 1 k 1 2 则 频域宽度变窄 幅值增大 能量往低频段集中 对后续设备 仪器的频带要求低 但效率低 例如 磁带快录慢放 时域扩展 比例缩小 k1 k 2 则 频域宽度变宽 幅值降低 能量往高频段分散 对后续设备 仪器的频带要求高 但效率高 例如 磁带慢录快放 时移和频移特性 卷积特性 微积分特性 三 几种典型信号的频谱 矩形窗函数 2 函数及其频谱 1 函数的定义在 时间内激发一个矩形脉冲S t 或三角形脉冲 双边指数脉冲 钟形脉冲等 其面积为1 图1 16 当 0时 S t 的极限就称为 函数 记作 t 函数也称为单位脉冲函数 t 的特点有 从函数值极限的角度 从面积的角度来看 2 函数的采样性质如果 函数与某一连续函数f t 相乘 显然其乘积仅在 t 0处为f 0 t 其余各点 t 0 之乘积均为零 其中f 0 t 是一个强度为f 0 的 函数 也就是说 从函数值来看 该乘积趋于无限大 从面积 强度 来看 则为f 0 如果 函数与某一连续函数f t 相乘 并在 区间中积分 则有 同理 对于有延时t0的 函数 t t0 它与连续函数f t 的乘积只有在 时刻不等于零 而等于强度为f t0 的 函数 在 区间内 该乘积的积分为 1 41 和 1 42 表示 函数的采样性质 此性质表明任何函数f t 和 t t0 的乘积是一个强度为f t0 的 函数 t t0 而该乘积在无限区间的积分则是f t 在t t0时刻的函数值f t0 这个性质是连续信号离散采样的依据 3 函数与其他函数的卷积任何函数和 函数卷积是一种最简单的卷积积分 例如 一个矩形函数x t 与 占函数的卷积为 图2 16a 同理 当 函数为 t t0 时 图1 16b 可见函数x t 和 函数的卷积的结果 就是在发生 函数的坐标位置上 以此作为坐标原点 简单地将x t 重新构图 4 函数的频谱将 的傅立叶变换和逆变换为下式 其图形见图 2 17 进行傅里 故知时域的 函数具有无限宽广频带的频谱 而且在所有的频段上都是等强度的 图2 17 这种频谱常称为 均匀谱 t 的傅立叶逆变换 t 的傅立叶变换 根据傅里叶变换的对称性质和时移 频移性质 可以得到下列傅里叶变换对 3 正 余弦函数的频谱密度函数 由于正 余弦函数不满足绝对可积条件 因此不能直接应用式 2 32 进行傅里叶变换 而需在傅里叶变换时引入 函数 根据欧拉公式正 余弦函数可以写成 可认为正 余弦函数是把频域中的两个 函数向不同方向频移后之差或和的傅里叶逆变换 因而可求得正 余弦函数的傅里叶变换如下 图 1 4 周期单位脉冲序列的频谱如图2 19所示的等间隔的周期单位脉冲序列常称为梳状函数 并用comb t Ts 表示 即令 式中Ts为周期 n为整数 n 0 1 2 因为此函数是周期函数 所以可以把它表示为傅里叶级数的复指数函数形式 式中fs 1 Ts 系数Ck为 因为在 Ts 2 Ts 2 区间内 式 2 50 只有一个 函数 而当t 0时 所以 因为 这样 式 1 59 可写成 于是comb t Ts 的频谱 图2 19 comb f fs 也是梳状函数 由图1 20可见 时域周期单位脉冲序列的频谱也是周期脉冲序列 若时域周期为Ts 则频域脉冲序列的周期为1 Ts 时域脉冲强度为1 频域中强度为1 Ts 总结傅立叶积分的公式推导傅立叶变换的物理意义瞬变非周期信号的频域描述傅立叶变换的主要性质几种典型信号的频谱 本章思考题1 信号有几种常用的分类方法 2 信号频域描述有什么用处 3 频谱 频谱图 谱线 单边幅频图 双边幅频图等概念 4 在测试中如何应用傅立叶积分的性质和典型信号的频谱来对动态测试信号进行频域描述 5 周期信号 非周期信号幅值频谱的特点 6 随机信号的主要特征参数有哪些 7 描述周期信号 非周期信号所采用的数学工具分别是什么 他们的物理意义是什么 8 单边频谱与双边频谱的关系 9 信号分析的实质是什么 10 抽样函数的频谱是什么 11 幅频谱的物理意义是什么 12 矩形窗函数 Comb函数在测试中各有有什么作用 13 准周期信号是能量信号还是功率信号 它的频谱图是什么 14 如何用简谐信号合成一个周期信号 第四节随机信号一 概述 1 样本函数 对随机信号按时间历程所作的各次长时间观测记录被称为样本函数 2 样本记录 对随机信号按时间历程所作的各次有限长时间观测记录被称为样本记录 3 随机过程 在同一试验条件下 全部样本函数的集合 总体 就是随机过程 4 集合平均 随机过程的各种均值 均值 方差 均方值和均方根值 的计算是将集合中所有样本函数对同一时刻的观测值取平均 5 时间平均 随机过程的各种均值 均值 方差 均方值和均方根值 的计算如果是按某单个样本函数的时间历程进行平均的计算叫作时间平均 根据集合平均和时间平均的关系不同可对随机过程进行分类 随机过程分类 平稳随机过程和非平稳随机过程 而平稳随机信号又分为各态历经平稳随机过程和非各态历经平稳随机过程 信号 非确定性信号 平稳随机过程 非平稳随机过程 非周期信号 瞬变非周期信号 准周期信号 复杂周期信号 简单周期信号 周期信号 确定性信号 各态历经随机过程 非各态历经随机过程 二 随机信号的主要特征参数描述各态历经随机信号的主要特征参数有 1 均值 方差和均方值 2 概率密度函数 3 自相关函数 4 功率谱密度函数 1 均值 方差和均方值 1 均值 2 方差 3 均方值 均值 方差和均方值之间的关系是 对于集合平均 则时刻的均值和均方值为 式中M 样本记录总数i 样本记录序号ti 观测时间 2 概率密度函数 随机信号的概率密度函数是表示幅值落在指定区间内的概率 当样本函数的记录时间T趋于无穷大时 Ts T的比值就是幅值落在 x x x 区间的概率 即 定义幅值概率密度函数P x 为 概率密度函数提供了随机信号幅值分布的信息 是随机信号的主要特征参数之一 不同的随机信号有不同的概率密度函数图形 可以借此来识别信号的性质 图1 23是常见的四种随机信号 假设这些信号的均值为零 的概率密度函数图形 当不知道所处理的随机数据服从何种分布时 可以用统计概率分布图和直方图法来估计概率密度函数 另外两个描述随机信号的主要特征参数一自相关函数和功率谱密度函数将在第七章中讲述 三 样本参数 参数统计和统计采样误差从前面可见用时间平均法计算随机信号特征参数 需要进行T趋向无穷大的极限运算 它意味着要使用样本函数 观测时间无限长的样本记录 这是一个无法克服的困难 实际上只能从其中截取有限时间的样本记录来计算出相应的特征参数 称为样本参数 并用它们来作为随机信号特征参数的估计值 显然 样本参数将随所采用的样本记录而异的 因而它们本身也是随机变量 若把参数 的估计值记为 则随机信号的均值 均方值的估计值按下式计算 1 71 用集合平均法计算随机信号特征参数时 也同样存在这种困难 其困难表现在要求使用无限多个样本记录 即如式 2 57 式 2 58 中趋于无穷大的极限运算 实际上也只能使用有限数目的样本记录来计算相应样本参数 并作为随机信号特征参数的估计值 例如 样本均值 均方值的估计值用下式计算 其中 M i分别为所采用的样本记录总数目和样本记录序号 总之 随机信号特征参数分析无非就是由有限样本记录获取样本参数 而后以样本参数作为随机信号特征参数的估计值 显然 这样做必定带来误差 这类误差称为统计采样误差 其大小和样本记录的长度 样本记录的数目有关 设 均方差定义为其中 分析表明 用式 1 71 和式 1 72 来估计随机信号的均值和均方值时 其偏度误差为零 其随机误差 方差 则与样本记录数目M 样本记录长度了的平方根成反比 即随机误差要减小一半 M或T就必须增加4倍 对于时间平均估计来说 随机误差还与信号的频带宽度的平方根成反比 信号频带愈宽 愈容易获得误差小的估计 随机信号特征参数分析就是由有限样本记录获取样本参数 而后以样本参数作为随机信号特征参数的估计值 显然 这样做 必定带来误差 这类误差称为统计采样误差 其大小和样本记录的长度 样本记录的数目有关 1 说明信息与信号的定义及相互关系 并举例 2 测试系统的一般构成及各环节的作用 3 书后习题1 1 3 1 5 1 6 1 7 作业 周期信号傅立叶级数两种展开式之间的比较 二 周期信号的强度描述 时域描述 周期信号的强度描述主要以峰值 绝对均值和平均功率来描述 1 峰值xp 峰值xp是信号可能出现的最大瞬时值峰 峰值xp p是在一个周期中最大瞬时值与最小瞬时值之差 对信号的峰值和峰 峰值应有足够的估计 以便确定测量系统的动态范围 一般希望信号的峰 峰值在测量系统的线性区域内 使所观测 记录 到的信号正比于被测量的变化状态 如果进入非线性区域 则信号将发生畸变 结果不但不能正比于被测信号的幅值 而且会增生大量谐波 2 周期信号的均值 绝对均值 周期信号的均值表示信号的常值分量也就是信号的直流分量 周期信号全波整流后的均值就是绝对均值3 周期信号的有效值 均方根值 平均功率有效值是信号的均方根值xrms 即 有效值的平方 均方值就是信号的平均功率Pav 即 反映了信号功率的大小 表中几种典型周期信号上述各值之间的数量关系 从表中可见 信号的均值 绝对均值 有效值和峰值之间的关系随波形的不同而异 信号的峰值xp 绝对均值和有效值xrms 可用三值电压表来测量 也可用普通的电工仪表来测量 峰值 可用能记忆瞬峰示值的仪表或示波器来测量 也可根据波形折算 均值可用直流电压表测量 因为信号是周期交变的 如果交流频率较高 交流成分只影响表 针的微小晃动 不影响均值读数 当频率低时 表针将产生摆动 影响读数 这时可用一个电容器与电压表并接将交流分量旁路 但应注意这个电容器对被测电路的影响 虽然一般的交流电压表均按有效值刻度 但其输出量 例如指针的偏转角 并不一定和信号的有效值成比例 而是随着电压表的检波电路的不同 其输出量可能与信号的有效值成正比例 也可能与信号的峰值或绝对均值成比例 不同检波电路的电压表上的有效值刻度 都是依照单一简谐信号来刻度的 这保证了用各种电压表在测量单一简谐信号时都能正确测得信号的有效值 获得一致的读数 然而 由于刻度过程实际上相当于把检波电路输出和简谐信号有效值的关系 固化 在电压表中 这种关系不适用于非单一简谐信号 因为随着波形的不同 各类检波电路输出和信号有效值的关系已经改变了 从而造成电压表在测量复杂信号有效值时的系统误差 这时应根据检波电路和波形来修正有效值读数 三 周期信号的频域描述一 幅频谱幅频谱 是指周期信号各谐波分量的幅值与频率或角频率之间的关系例如单边幅频谱图An 双边幅频谱图 Cn 实频谱图CnR 虚频谱图CnI 二 相频谱相频谱 是指周期信号各谐波分量的初相与频率之间的关系 例如单边相频谱 n 双边相频谱 n 例 求图示周期方波的傅立叶级数展开式 并做相应幅频相频谱 周期方波函数表达式 有 其波形 幅值谱和相位谱分别如下图所示 方波信号的波形 幅值谱和相位谱 四 周期信号幅频谱具有三各特点1 周期信号的频谱是离散的 离散性 2 每条谱线只出现在基波频率的整数倍上 基波频率是诸分量频率的公约数 谐波性 3 各频率分量的谱线的高度表示该谐波的幅值 工程上常见的周期信号 其谐波幅值总的趋势是随谐波次数的增高而减少 收敛性 有了收敛性在谱分析中就没有必要取那些阶次过高的谐波分量 4 时域收敛越快 则频域收敛越慢 反之亦然 前三个特性为主要特性 频谱密度函数 简称频谱函数 它具有单位频带振幅的量纲 三 几种典型信号的频谱1 矩形窗函数的频谱矩形窗函数的频谱已在例2 3中讨论了 从中可见 一个在时域有限区间内有值的信号 在频域却延伸为无限频率 若在时域中截取一段长度的信号记录 则相当于原信号和矩形窗函数之乘积 因而所得频谱将是原信号频域函数和sinc函数的卷积 它将是连续的 频率无限延伸的频谱 从其频谱图 图2 13 中可以看到 在f 0 1 T 之间的谱峰 幅值最大 称为主瓣 两侧其它各谱峰的峰值较低 称为旁瓣 主瓣宽度为2 T 与时域窗宽度T成反比 可见时域窗宽T愈大 即截取信号时长愈大 主瓣宽度愈小