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第二讲 电磁兼容理论基础2 -信号的频谱分析 刘 洋 应用物理教研室 1 2.1 各种信号的频谱分析 n2.1.1 信号的分类 n信号分类多种多样,按信号函数自变量和 幅度的取值形式分,可分为连续信号和离 散信号两大类。 2 连续时间信号 n 如果信号随时间连续变 化,也就是在观测过程 的连续时间范围内信号 函数有定义,则称连续 时间信号,用 表 示,如图所示: 3 离散时间信号 n 若信号函数仅在规定的 离散时刻定义,则称离 散时间信号,用 表示, 是某特定时刻 ,右图表示每相邻两个 时刻的时间间隔相等的 离散时间信号,离散信 号的时间间隔也可以不 相等。 4 l工程中遇见的信号就其变化规律的特性来 划分,可粗略归结为确定信号和随机信号 两类,这是根据信号能否用明确的数学函 数关系描述进行分类的。 5 确 定 信 号 n如果信号的未来值可以用某个函数准确地 描述,则这类时间信号称为确定信号,如 正弦信号,它可以用正弦函数描述,给定 的某一时刻就可确定相应的函数值,所以 在相同条件下能够准确地重现。 6 随 机 信 号 n如果给定任一时刻,信号的值是随机的, 即未来值不能用精确的时间函数描述,无 法准确预测,在相同条件下也不能准确地 重现,则称该信号为不确定信号或随机信 号。 n随机信号幅度的取值在任一时刻是随机的 ,所发生的物理过程是个随机过程,可以 用实函数表示其样本函数的集合。 7 随机信号的样本函数 8 信号特征分类 信信 号号 确确 定定 信信 号号 随随 机机 信信 号号 周周 期期 信信 号号 非周期信号非周期信号 平稳随机信号平稳随机信号 非平稳随机信号非平稳随机信号 简谐周期信号简谐周期信号 复杂周期信号复杂周期信号 准周期信号准周期信号 瞬变信号瞬变信号 各态历经过程各态历经过程 非各态历经过程非各态历经过程 一般非平稳随机过程一般非平稳随机过程 瞬变随机过程瞬变随机过程 9 各态历经过程 p在随机过程的概率分布未知的情况下,如 要得到随机过程的数字特征,EX(t), DX(t),Rx(t1,t2),只有通过大量重 复的观察试验找到“所有样本函数X(t)”, 找到各个样本函数x(t)发生的概率,再对“ 所有样本函数x(t)”求统计平均才可能得 到。 p这在实际应用中不易实现。 p能否从一个样本函数x(t)中提取到整个过 程统计特征的信息? 10 各态历经过程 p19世纪俄国的数学家-辛钦,从理论上证 明:存在一种平稳过程,在具备了一定的 补充条件下,对它的任何一个样本函数 x(t)所做的时间平均,在概率意义上接近 于它的统计平均。 p对于具有这样特性的随机过程称为“各态 历经过程。 p目地-这样,可以以它的一个样本函数 x(t)的“时间平均”来代替大的“统计平均” 。 11 非各态历经过程 p在平稳随机信号中,若任一个样本函数的 时间平均值(即对单个样本按时间历程作 时间平均)不等于信号的集合均值,则称 该平稳随机信号为非各态历经信号。 12 2.2 信号的时域分析与频域分析 l 用不同的时间函数描述具有不同形式的信号波形 称为信号的时域分析。 l 频域分析是对信号在频率域内进行分析,将分析 的结果绘成以频率为坐标的各种物理量的谱线和 曲线,可得到各种幅值谱、相位谱、功率谱和各 种谱密度等。 l 信号的时域分析与频域分析既相互独立又密切相 关,可通过傅立叶变换把它们联系起来并互相转 换。 13 信号频谱 n 正弦信号是使用最为广泛的信号。 n 从数学看,无论周期信号还是非周期信号,都 可以借助傅立叶级数或傅立叶变换将其分解为“ 一系列”不同频率的正弦信号的线性组合。 n 对于周期性电磁骚扰信号,可以在时域进行波 形分析,确定其周期、峰值、上升(下降)沿 时间等主要的表征参数。 n 同时,也可以采用傅立叶级数进行频谱分析, 得到其频谱、频带宽度等特性。 n 对于非周期性电磁干扰信号,可以在时域进行 波形分析,从而确定其上升(下降)沿时间、 持续时间、峰值等主要的表征参数,也可以得 到频谱、频带宽度等特性。 14 2.3 傅立叶变换与逆变换 定义: f(t)在无限空间内绝对可积。 15 傅立叶变换 n 以T为周期的函数,满足狄里赫勒条件: n 在一个周期内只有有限个不连续点; n 在一个周期内只有有限个极大值点和极小 值点; nf(t)在一个周期绝对可积。 16 17 18 在电气工程领域,傅立叶级数如下 : 19 在电气工程领域,傅立叶级数如下 : p通常称c0为周期信号的直流分量。 pc1和1分别称为周期信号的基波分量的振幅和 初相位。 pck和k(k2)分别称为周期信号的第k次谐波 分量的振幅和初相位。 20 u傅立叶级数表明,任意一个周期信号都 可以用它的直流分量、基波分量和各次 谐波分量来表示,即这些频率分量组成 了该周期信号。频谱频率特性。 u以角频率为横坐标画出的各个频率分量 的图形称为频谱图,其中,已各个频率 分量振幅(或有效值)画出的频谱图称 为幅度频谱。-幅频特性。 u以各个频率分量初相位画出的频谱图称 为相位图相频特性。 21 22 23 周期连续信号的频谱特征: 离散性:频谱由不连续的谱线组成,每条线表示一个正弦分量; 谐波性:频谱的每一条线只能出现在基频的整数倍的频率上; 收敛性:各次谐波的幅值大小随频率的增加而减小。 24 25 周期信号的时域分析和频域分析的关系 26 2.4 傅立叶变换的应用 p傅立叶变换是信号分析和处理中将信号由 时间域转换到频率域而进行频谱分析的基 本数学工具。 p运用傅立叶反变换,可将信号由频域的频 率函数变换成时间域的时间函数。 p傅立叶正反变换给出了信号特性的时间域 和频率域的对应关系。 27 例 非周期信号矩形波 为 0 ,其余 应用傅立叶变换分析其频谱函数。 傅立叶变换在信号分析和电磁兼容工程中的应用 28 通常 的频谱函数可直接应用傅立叶变换 公式计算。根据傅立叶变换性质的线性特性和 时频展缩特性来获得 的频谱函数。其频谱 函数为: 频谱曲线如下图所示 29 基于Matlab的快速傅立叶变换(FFT) ufigure(1); uplot(a(:,1),a(:,2); ufigure(2); uts=1.00e-5; ufmax=1/ts uN=length(a(:,1); ufs=fmax/N; ufs=0:fs:(N-1)*fs uAf=abs(fft(a(:,2); uplot(fs(1:N/2),abs(Af(1:N/2)/N*2); usemilogx(fs(1:N/2),abs(Af(1:N/2)/N*2); ugrid on; 30 31 32 33 频谱密度 n 周期信号: 表明:周期信号可以分解为无限多个频率为 n0 、复振幅为 Fn 的复数分量 的离散和,其频谱是离散的。 34 频谱密度 n 非周期信号: 表明:非周期信号可以分解为无限多个频率 为 复振幅为F()d/2的指数分量ejt 的 连续和(积分),其频率是连续的,用 F() 来描述非周期信号的频谱特性。 35 频谱密度 n F()是单位频带的复振幅,具有密度概念,故 称为频谱密度函数。 36 图1闭合刀闸时域特性 闭合刀闸时域特性 37 闭合刀闸频域特性 38 某信号的时域波形 39 对应的频域波形 40 n1.连续时间周期信号分析-具有周期T的 周期信号在任意起始时刻起的一个周期内 满足狄里赫利条件,就可分解为傅立叶级 数。 n此条件下任一周期信号可以用三角函数( 正弦型函数)的线性组合来表示,称为三 角形式的傅立叶级数展开。 41 也可写成下述形式: l 该周期信号展开成傅立叶级数的物理意义-表 明一个周期信号可分解成直流分量与一系列谐 波分量之和。 l 或者说周期信号可看作是由一个直流分量和一 系列谐波分量叠加而成。 42 n三角傅立叶级数和复指数傅立叶级数实质上 是同一级数的两种表现形式,复指数形式的 傅立叶级数表示式可得: 43 l任意波形的周期信号都可以分解为由两种 基本连续时间信号,即正弦信号或复指数 信号所组成。 l都属于用时间函数表示的时域分析范畴。 l不同形状的周期信号,组成的各个谐波的 频率、幅度和初相位不同。 44 p2.5连续时间非周期信号分析 凡信号波形在区间间不再重复出现现 即信号函数不存在 该信号称为连续时间非周期信号 根据周期信号的傅立叶级数表示式 45 可以得到非周期信号的傅立叶级数 根据周期信号的傅立叶级数表示式 46 p2.6 离散时间周期信号(周期序列)分析 离散时间信号是一个在离散时刻取有限值的信号 。它可以是客观存在的信号,也可以是一个时 间连续的模拟信号 按一定时间间隔T逐点 抽取其瞬时值。 47 一个连续时间周期信号是无限多个呈谐波关系 的复指数信号的线性组合,即 考虑到周期序列在满足 为有

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