机工社熊诗波《机械工程测试技术》第五章PPT课件

机械学会熊世波机械工程测试技术，熊世波，黄昌义，最新版，2，第1节中数字信号处理的基本步骤和数字信号处理的基本步骤如图5-1所示。预处理、模数转换、数字信号处理器或计算机。结果表明，模/数转换，预处理，X(t)，y(t)，图5-1，预处理包括：数字信号处理的基本步骤的第一部分，1)电压幅度调节以便适于采样。人们总是希望电压峰值足够大，以充分利用模数转换器的精度。2)必要的滤波以提高信噪比并滤除信号中的高频噪声。3)隔离信号中的DC分量(如果测量信号中不应该有DC分量)4)如果信号被调制，首先解调信号。在第二部分中，信号数字化产生的问题总结如下：1 .将模拟信号X(t)的傅里叶变换设置为X(f)，如图5-2所示。采样是将x(t)乘以具有相等时间间隔的周期脉冲序列s(t)，如图5-2所示，窗口函数w(t)的傅立叶变换W(f)如图5-5所示。在第二部分，由信号数字化引起的问题，I .概述，图5-5和ii。信号数字化引起的问题，一、概述时域乘法对应于频域卷积，所以进入计算机的信号是x(t)s(t)wx(t)，它是长度为n的离散信号，如图5-6所示。图5-6，频域采样函数及其时域函数如图5-7所示。在第2部分，信号数字化引起的问题，一、概述，图5-7，DFT频谱及其时域函数x(t)如图5-8所示。在第二部分，由信号数字化引起的问题，I .概述，图5-8和ii。第二部分信号数字化引起的问题。时域采样、混叠和采样定理。采样是将连续时间信号转换为离散时间序列的过程。采样间隔的选择是一个重要的问题。如果采样间隔过小或过大，就会出现所谓的混叠现象。长度为t的连续时间信号x(t ),从点t=0开始采样，通过采样获得的离散时间序列是x(n)，n=0，1，2，N-1，混淆现象，如图5-9所示。第二节信号数字化问题，第二节时域采样，混叠和采样定理，图5-9，第2节时域采样、混叠和采样定理中的信号数字化引起的问题，图5-10，第2节中的信号数字化引起的问题，量化和量化误差，以及采样离散信号的电压幅度，如果用二进制代码组表示，则离散信号被转换成数字信号，这个过程称为量化。第2节信号数字化引起的问题第4节截断、泄漏和窗函数，由于只能处理有限的信号，长信号时间过程必须被截断。截断是将信号乘以时域中的有限宽度窗口函数。在第二部分中，信号数字化带来的问题包括频域采样、时域周期扩展和栅栏效应。经过时域采样和截断后，频谱在频域中是连续的。如果要用数字描述频谱，这意味着必须首先对频率进行离散化，并且必须进行频域采样。这个过程相当于在时域中周期性地扩展窗口外的窗口中的信号波形。对一个函数进行采样的效果与通过栅栏缝隙观看外部场景的效果相同。这种现象被称为栅栏效应。第二部分，信号数字化带来的问题如下：6 .频率分辨率和整个周期的截断。频率采样间隔越小，频率分辨率越高，并且“阻塞”的频率分量越少。周期信号的整周期截断是获得精确频谱的前提。第三节相关分析及其应用如果一个或两个随机变量之间存在一一对应关系，那么这两个变量的相关系数就称为函数关系。当两个随机变量之间存在一定的关系时，随着一个变量的值的确定，另一个变量可能取许多不同的值，但这些值具有一定的概率和统计规律，于是这两个随机变量就被称为具有相关性。第三节关联和，图5-11，第3节相关分析及其应用，2、信号的自相关函数，信号的自相关如图5-12所示。图5-12，第三节相关分析及其应用，第二节信号的自相关函数，自相关函数的性质如图5-13所示。图5-13，第3节相关分析及其应用，第2节信号的自相关函数，图5-14显示了4个典型信号的自相关函数。图5-14，第3节相关分析及其应用，第2节信号自相关函数，图5-15a是加工表面粗糙度的波形。第三节相关分析及其应用，三、二信号的互相关函数，互相关函数的性质见图5-16。图5-16，图5-17，第3节相关分析及其应用，第4节相关函数估计，根据定义，相关函数应在无限时间内观察和计算。对于随机信号，在有限时间内从样本记录获得的相关函数值可以用作随机信号相关函数的估计。第四节功率谱分析及其应用，1。自动功率谱密度函数，1。定义及其物理意义，第4节功率谱分析及其应用，1。自动功率谱密度函数，1。定义及其物理意义。如图5-19所示，Sx(f)曲线和频率轴所包围的区域是信号的平均功率，Sx(f)是信号功率密度沿频率轴的分布，所以Sx(f)称为自动功率谱密度函数。图5-19，第4节功率谱分析及其应用，1。自动功率谱密度函数，2。巴斯瓦德定理。时域中计算的总信号能量等于频域中计算的总信号能量。这是巴斯瓦德定理。第四节功率谱分析及其应用1。自动功率谱密度函数3。功率谱估计：随机过程的功率谱不能按公式计算：只能用有限长度t的样本记录来计算样本功率，作为信号功率谱的初步估计。第四节功率谱分析及其应用，1。自动功率谱密度函数，4。应用中，自动功率谱密度反映了信号幅度的平方。因此，其频域特性更加明显。振幅谱和自功率谱如图5-20所示。图5-20，第4节功率谱分析及其应用，1 .自动功率谱密度函数，4。申请。理想的单输入单输出系统如图5-21所示。图5-21，第4节功率谱分析及其应用，第2节交叉谱密度函数，1。定义，如果互相关函数满足傅里叶变换的条件，那么Sxy(f)被定义为信号x(t)和y(t)的互谱密度函数，称为互谱。第4节功率谱分析及其应用，第2节交叉谱密度函数，第2节应用，测试系统受到外部干扰，如图5-22所示。图5-22，第4节功率谱分析及其应用，第2节交叉谱密度函数，第2节应用，第5-23节是船用柴油机润滑油泵压力管振动与压力脉冲的相关性分析。图5-23，在此模型的基础上，从观测数据中估计出模型的参数，进而得到一个较好的