第十章-分析分析.ppt

1、第10章 分析,学习目标,1 Labview中的一些分析信号和系统的功能 2 Labview中一些可用的数学分析VI, 特别是分析 Express VI,引子,LabVIEW作为自动化测试、测量领域的专业软件，其内部集成了600多个分析函数，用于信号生成、频率分析、概率、统计、数学运算、曲线拟合、插值、数字信号处理等等各种数据分析应用。 此外，LabVIEW还提供了附加工具软件专业应用于某些信号处理应用中，如声音与振动、机器视觉、RF/通信测量、瞬态/短时持续信号分析等等。,Analyze 子模板中的各功能模板,Waveform Measurements Waveform Conditioni

2、ng Waveform Monitoring Waveform Generation Signal Processing Point By Point Mathematics,Waveform Measurements,波形测量模板,有以下功能: 直流交流成分分析 振幅测量 脉冲测量 傅立叶变换 功率谱计算 谐波畸变分析 频率响应 信号提取等,Waveform Conditioning,波形调理模板,有以下功能: FIR滤波器 IIR滤波器 归一化窗函数,Waveform Monitoring,波形监测模板,有以下功能: 边界测量 尖峰捕获 触发检测,Waveform Generation,波

3、形产生模板,有以下功能: 波形产生: 正弦波,方波,三角波,锯齿波 噪声产生: 白噪声,高斯噪声,周期随机噪声 函数波形,Signal Processing,数字信号处理模块,有以下功能: 信号产生 时域分析函数 频域分析函数 滤波器 窗函数,Point By Point,逐点信号分析库 信号分析逐点进行,无需设置缓冲区,Mathematics,数学分析库,包括: 线性代数 概率统计 最优化 曲线拟合 微积分,一、线性代数,矩阵及其特殊形式 矩阵的运算 解代数方程组 举例:linaxmpl.llb,二、曲线拟合,从数据集合中提取曲线参数集合以获得数据集合的函数表达式 通过曲线拟合，可以用连续模

4、型表达离散的数据,曲线拟合的方法,基于最小平方法的曲线拟合 LabVIEW提供可自动求解Jacobian方程组的VI 数据正态分布的曲线拟合 Analyze-Signal Processing-Signal Generation Analyze-Signal Processing-Mathematics-Probability and Statistics 举例:多项式曲线拟合.vi,三、在前面板中显示公式,解析VI Mathematics-Formula-Advanced Formula Parsing 重点：Substitute Variable、Eval Single-Variable

5、Array的使用 举例:扩展公式节点.vi,四、微分方程组,不同的VI采用不同的计算方法，相应的步长用于定义求解点之间的时间间隔 符号解输出公式而非数组 VI的选择：需要等间隔的解（ODE Runge-Kutta 4th-Order VI）希望快速求解并对全局解感兴趣（ODE Cash-Karp 5th-Order VI） 重点：ODE Euler Method的使用,重难点：公式输入规范,变量及常量采用小写字母书写 采用乘号、除号、括号清楚表达方程式 调试办法,五、寻找函数零点,确定一位函数所有零点Find All Zeros of f(x) 通过导数辅助确定指定区间内一维函数零点Newto

6、n-Raphson Zero Finder 非线性函数零点，需要提供近似程度输入Nonlinear System Single Solution 非线性函数组零点NonLinear System Solver,寻找函数零点VI（2）,区间内多项式实数零点数目Polynomial Real Zero Counter 指定连续函数区间内零点，边界处函数异号Ridders Zero Finder 选着复多项式复根Complex Polynomial Roots,Finf all zeroes of f(x),例子：roots.vi,六、积分和微分,熟悉Mathematics下的VI的基本功能,例子：

7、derivative and integration.vi,七、信号生成,归一化频率倒数为每周期采样信号的次数 Wave VI内部记录了生成信号的相位，而Pattern VI没有 Wave VI使用归一化单位，而Pattern VI中仅Chirp Pattern VI使用归一化单位,Pattern VI,Wave VI,Noise VI,例子：signal generation.vi,B,八、信号处理,傅立叶变换知道信号的频率成分(DFT,FFT) 平滑窗减轻由于DTF分析中采样数的限制造成的“谱漏”，通过窗函数以最小化谱漏 窗函数 滤波,除噪,傅立叶变换,从DAQ系统中测得的采样信号是信号的

8、时域表示，我们用傅立叶变换将信号转变 成频域形式，则有些信息更利于分析，更加明显。 傅立叶变换有如下四种形式：,第四种，即DFS，在时域和频域都是离散的，且都是周期的，周期都为N点。 DFT就是由DFS引出的另一种变换形式，即离散傅立叶变换。两者主要区别就是 DFT在时域和频域都是有限长的序列。,主要有三个模块： Real FFT.vi 对输入序列进行FFT（快速傅立叶变换）和DFT （离散傅立叶变换）； Sine Wave.vi 生成包含正弦波形的数组； Complex To Polar.vi 将复数分割成用幅度和相位表示的极坐标分量。 输入可以是标量，数组或数组簇。,平滑窗,谱漏：DFT分析时，由于给定时域信号的采样数，有可能导致 一种所谓的漏谱现象。eg,对非整数个波形采样，由于 信号波形周期间的突变，在频谱中会引起很高的频率， 而原始信号中不存在这个频率.