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文档简介

.,1,第五章信号处理初步,信号处理的目的是:1)分离信、噪,提高信噪比。2)从信号中提取有用的特征信号。3)修正测试系统的某些误差,如传感器的线性误差、温度影响等。,.,2,第一节数字信号处理的基本步骤数字信号处理的基本步骤如图所示。,.,3,预处理包括:1)电压幅值调理,以便适宜于采样。2)必要的滤波,以提高信噪比,并滤去信号中的高频噪声。3)隔离信号中的直流分量。4)如原信号经过调制,则应先行解调。,.,4,第二节信号数字化出现的问题一、概述,.,5,.,6,二、时域采样、混叠和采样定理如要要求不产生频率混叠,首先应使被采样的模拟信号x(t)成为有限带宽的信号。为此,在采样之前,使其先通过模拟低通滤波器滤去高频成分,使其成为带限信号,这种处理称为抗混叠滤波预处理。其次,应使采样频率fs大于带限信号的最高频率fh的2倍。即fs2fh,.,7,.,8,.,9,四、截断、泄漏和窗函数实际上,只能对有限长的信号进行处理,所以必须截断过长的信号时间历程。截断就是将信号乘以时域的有限宽矩形窗函数。即使x(t)是带限信号,在截断后也必然成为无限带宽的信号,这种信号的能量在频率轴分布扩展的现象称为泄漏。为了减小截断的影响,常采用其它的时窗函数来对所截取的时域信号进行加权处理。因而窗函数的合理选择也是数字信号处理中的重要问题之一。,.,10,.,11,五、频域采祥、时域周期延拓和栅栏效应实行频域采样。相当于在时域中将窗内的信号波形在窗外进行周期延拓。所以,频率离散化,无疑是将时域信号“改造”成周期信号。,.,12,量化和量化误差六、频率分辨力、整周期截断频率采样间隔也是频率分辨力的指标。此间隔越小,频率分辨力越高。因此,对周期信号实行整周期截断是获得准确频谱的先决条件。,.,13,七、常用的窗函数为了减小或抑制泄漏,提出了各种不同形式的窗函数来对时域信号进行加权处理,以改善时域截断处的不连续状况。所选择的窗函数应力求其频谱的主瓣宽度窄些、旁瓣幅度小些。窄的主瓣可以提高频率分辨能力;小的旁瓣可以减小泄漏。这样,窗函数的优劣大致从最大旁瓣峰值与主瓣峰值之比、最大旁瓣10倍频程衰减率和主瓣宽度等三方面来评价。,.,14,(二)三角窗,.,15,.,16,(三)汉宁窗,.,17,.,18,(四)指数窗,.,19,.,20,第三节相关分析及其应用一、两随机变量的相关系数,.,21,对于变量x和y之间的相关程度常用相关系数xy表示之,,.,22,利用柯西许瓦兹不等式知:二、信号的自相关函数假如x(t)是某各态历经随机过程的一个样本记录,是x(t)时移后的样本,而且x(t)和x(t+)具有相同的均值和标准差。它们的相关系数x(t)x(t+)简写为x(),.,23,.,24,对各态历经随机信号及功率信号可定义自相关函数Rx()为:,.,25,2)自相关函数在=0时为最大值,并等于该随机信号的均方值,.,26,3)当足够大或时,随机变量x(t)和x(t+)之间不存在内在联系了,彼此无关。故:4)自相关函数为偶函数,即5)周期函数的自相关函数仍为同频率的周期函数,其幅值与原周期信号的幅值有关,而丢失了原信号的相位信息。,.,27,.,28,.,29,.,30,三、信号的互相关函数两个各态历经过程的随机信号x(t)和y(t)的互相关函数定义为:性质:1)2)当时移足够大或时,x(t)和y(t)互不相关,xy0,Rxy()xy,.,31,3)互相关函数不是偶函数,即:4)同频相关,不同频不相关。,.,32,.,33,例5-2设有两个周期信号x(t)和y(t),.,34,.,35,.,36,.,37,.,38,第四节功率谱分析及其应用一、自功率谱密度函数(一)定义及其物理意义,.,39,.,40,(二)巴塞伐尔定理在时域中计算的信号总能量,等于在频域中计算的信号总能量,这就是巴塞伐尔定理,即:,.,41,.,42,(三)应用对于一个线性系统,若其输入为x(t),

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