labwindowscvi4 信号的产生、分析和处理.ppt

LabWindows/CVI教程(4)信号仿真与分析主讲：乔立岩Email:qiaoliyan(交作业）MSN:qiaoliyan（在线交流）Tel:86413532ext.8611（逸夫楼611）,2020/6/10,数据采集的功能,2020/6/10,信号分类,信号根据其所传递的有用信息进行分类,信号,2020/6/10,采样定理,Nyquist原理采样率2倍的最高频率需要考虑的参数：AD或DA的精度、采样率、通道数等,2020/6/10,信号产生正弦波SineWave,SinePatternAnalysisLibErrTypeSineWave(intNumber_of_ElementsdoubleAmplitude,doubleFrequency,double*Phase,doubleSine_Wave);SineWave(128,1.0,1.0/128.0,2020/6/10,锯齿波SawtoothWaveAnalysisLibErrTypeSawtoothWave(intNumber_of_Elements,doubleAmplitude,doubleFrequency,double*Phase,doubleSawtooth_Wave);SawtoothWave(128,1.0,1.0/128,2020/6/10,噪声GaussNoise,WhiteNoiseAnalysisLibErrTypeGaussNoise(intNumber_of_Elements,doubleStandard_Deviation,intSeed,doubleGaussian_Noise);GaussNoise(128,1.0,0,noiseData);AnalysisLibErrTypeWhiteNoise(intNumber_of_Elements,doubleAmplitude,intSeed,doubleNoise);WhiteNoise(128,1.0,0,noiseData);方波SquareWaveAnalysisLibErrTypeSquareWave(intNumber_of_Elements,doubleAmplitude,doubleFrequency,double*Phase,doubleDuty_Cycle,doubleSquare_Wave)SquareWave(128,1.0,1.0/128.0,2020/6/10,信号处理频域频谱分析AnalysisLibErrTypeFFT(doubleArray_X_(Real),doubleArray_X_(Imaginary),intNumber_of_Elements);FFT(data_r,data_i,1024);AnalysisLibErrTypeSpectrum(doubleArray,intNumber_of_Elements);PowerSpectrum=FFTX*2/n*2Spectrum(data,1024);时域卷积：Convolve差分：Difference积分：Integrate,2020/6/10,数字滤波,数字滤波器用于改变或消除不需要的波形。它是应用最广泛的信号处理工具之一。两种数字滤波器分别是：FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器。FIR滤波器可以被设计成线性相位滤波器。IIR滤波器有很好的幅值响应，但是无线性相位响应。滤波器种类：低通、带通、带阻、高通IIR数字滤波:Bessel,Butterworth,Chebyshev,EllipticAnalysisLibErrTypeBw_BPF(constdoubleInput_Array,intNumber_of_Elements,double_Sampling_Frequency,doubleLower_Cutoff_Freq,doubleUpper_Cutoff_Freq,intOrder,doubleOutput_Array);Bw_BPF(data,1024,10000,100,300,5,data);FIR数字滤波,2020/6/10,窗函数,窗的类型:Blackman,Hamming,Hanning,Kaiser,矩形AnalysisLibErrTypeBkmanWin(doubleArray_X,intNumber_of_Elements);BkmanWin(data,128);AnalysisLibErrTypeHamWin(doubleArray_X,intNumber_of_Elements);HamWin(data,128);,2020/6/10,统计分析直方图AnalysisLibErrTypeHistogram(constdoubleInput_Array,intNumber_of_Elements,doubleBase,doubleTop,intHistogram_Array,doubleAxis_Array,intIntervals);Histogram(data,128,0.0,1.0,hist_array,axis_array,5);平均值AnalysisLibErrTypeMean(constdoubleInput_Array,intNumber_of_Elements,double*Mean);Mean(data,128,2020/6/10,数组操作1维：排序，数组和，绝对值，线性运算AnalysisLibErrTypeMaxMin1D(constdoubleInput_Array,intNumber_of_Elements,double*Maximum_Value,int*Maximum_Index,double*Minimum_Value,int*Minimum_Index);MaxMin1D(data,128,2维：极值，线性运算矢量和矩阵实数矩阵复数矩阵,2020/6/10,波形拟合线性拟合把实验数据拟合为一条直线yi=a0+a1*Xi指数拟合把数据拟合为指数曲线yi=a0*exp(al*Xi)多项式拟合把数据拟合为多项式函数：yi=a0+a1*XI+a2*Xi2通用多项式拟合与多项式拟合相同，但可以选择不同的算法，以获得更好的精度和准确性。通用线性拟合公式为yi=a0+a1*f1(Xi)+a2*f2(Xi),这里yi是参数a0,a1,a2等的线性组合。通用线性拟合也可以选择不同的算法来提高精度和准确度。例如：y=a0+a1*sin(X)是一个线性拟合。因为y与参数a0,a1有着线性关系。同样道理，多项式拟合也总是属于线性拟合，但是它可以采用一些特殊算法以提高拟合处理的速度和精度。,2020/6/10,