测试信号的分析与处理.ppt

1、随机信号的时域统计分析、信号的相关分析、测试信号的分析和处理、数字信号处理、随机信号的时域统计分析、随机信号、若干茄子相关概念：1、样本函数xi(t) 2、样本唱片xi(t)t=0T 3、随机过程xi(t)即，2，随机信号的主要统计特征，3，均方值描述了随机信号的强度。这是随机信号平方的平均值。也就是说，平均平方根的正平方根称为平方根值xrms，也称为有效值。表示信号的平均能量(功率)。如果平均值为信号的常数分量0:平均值、方差和平均平方值之间存在以下关系：(2)概率密度函数随机信号的概率密度函数表示信号振幅在指定间隔内下降的概率。示例函数记录时间T变为无穷大时，Tx/T的比率是大小在间隔内下

2、降的概率。概率密度函数提供了随机信号幅度分布信息，是随机信号的主要特征参数之一。振幅概率密度函数定义：3，随机信号分类，三个茄子概念：统计特征参数，集合平均郑智薰静态随机过程，每种状态都经过随机过程，信号的相关分析。在测试工作中，有时需要研究两个或多个信号的相互关系。因此，我们引入了一个非常重要的概念相关。信号的关联性反映了一个信号徐璐其他时刻或两个信号之间的线性关系或相似性。对信号的相关分析在振动测试、雷达测距、音响发射探测、通信，甚至控制系统中也得到广泛应用。例如：相关分析已知的发送方信号和接收方信号，以确定接收方是否收到了发送方发送的信号。1，概述，在时间线上平移单位后，引入自相关函数研

3、究随机信号x(t)和原始信号x(t)之间的相关特性：对于周期信号，引入自相关函数表示：2，自相关函数，(1)概念负值表示一个变量随着另一个变量的增加而减少。接近0时，两个变量之间完全没有关系，但可能存在非线性相关关系或函数关系。相关系数：(3)自相关函数基本特性，1，自相关函数偶函数。也就是说，Rxx()=Rxx(-)，2，值不同，Rxx()不同。=0时，Rxx()的值最大。3，周期函数自相关函数如果仍具有相同频率的周期函数1函数x(t)是周期函数，则x(t)=x(t nT)，自相关函数：正弦信号的自相关函数保持相同频率的馀弦信号、振幅和频率信息，相位信息丢失(因此，如果信号包含周期成分，则相

4、关函数也具有相同频率的余弦信号、振幅和频率信息丢失)牙齿特性可用于识别随机信号的周期分量。4，随机信号的频带越宽，Rxx()衰减越快，集中在原点的函数近似。条带越窄，Rxx()衰减就越慢。5，当时，x(t)和x(t)之间没有内在关系，徐璐无关。即，6，如果信号是纯随机噪声，则随着相关函数的增加而快速衰减。(4)表示了自相关函数的物理意义，1，当前时间坐标移动后信号之间的相似性。2，设置随机信号一瞬间的振幅和另一瞬间的振幅之间的依赖性。，3，描述观测时间T内两个振幅乘积的集合平均值。4，分析了自相关函数图形中信号的构成特性，并从噪声背景中提取出有用的信号。(5)自相关函数工程应用节目，磁相关分析

5、主要用于检测随机信号中混淆的确定性信号。因为周期信号或随机决定信号在所有时间差异上都有自己的相关函数值，随机信号在值足够大的情况下成为自相关函数0牙齿。实例：加工表面粗糙度提取周期性故障源，如相关分析、测量的工件、相关分析、旋转误差等。案例2:自相关速度测量、理想信号、干涉信号、测量信号、自相关系数、周期速度分量提取、算法：x(t)、y(t)在两个信号之间产生视差，然后乘以并集成，瞬间就可以得到两个信号的相关性。*，图例，自相关函数：x(t)=y(t)，3，互相关函数，(1)互相关函数概念，2个随机信号样例x(t)和y(t)，y(t)，3，对相同频率的两个周期信号的相互相关函数也是相同频率的周

6、期信号，并且保持原始信号的相位信息。(请参阅P25范例4)，6，2个统计独立随机信号，平均为0时Rxy()=0。7，两个频率相同的正弦余弦函数没有相关。8，周期信号和随机信号的相互相关函数0。4，频率不同的周期信号没有徐璐相关。Rxy()=0，5，两个信号之间的相关程度始终小于或等于信号本身的相关程度。(c)互相关函数应用节目，工程互相关函数广泛用于传播问题。案例1:地下输油管道泄漏位置检测，T，T，案例2:光电信号互相关分析速度测量，案例3:地震位置测量，数字信号处理，当前测试技术中使用的传感器等设备输出大部分仍为模拟信号，输出信号混合了大量干扰噪音。我们可以使用相关分析、电力频谱分析等方法

7、消除噪音的影响，提取信号特征，但利用模拟信号进行这些处理往往不方便或难以实现。数字方法处理信号可以通过编程在专用信号处理装置或通用计算机上实现。计算机的快速发展为我们用数字方法处理信号提供了很大的便利，显示了很大的优越性。两个茄子问题模拟信号数字化方法处理数字序列，1，概述，2，测试信号数字化处理的基本步骤，3，数字信号处理优势，1)数学计算和电脑显示器代替复杂的电路和机械结构，2)电脑硬件和软件技术开发的强大推动，a)各种工业计算机。B)灵活便捷的电脑虚拟仪器开发系统，1，信号的数字化，(1)信号的采样，采样是通过采样脉冲序列p(t)乘以信号x(t)提取离散点x(nt)的值的过程。x (0)

8、、x (1)、x (2)、x (n)、xs(t)是每个冲击函数强度在该时间点的连续信号采样值频谱宽度乘以系数1/Ts。2，混合现象，模拟信号时间区域中的Ts离散化，频域中的1/Ts周期性。采样间隔太小，需要处理的数字序列太长，计算工作量剧增。，3，采样定理，显然，如果采样间隔太大(采样频率太低)或采样间隔太小(采样频率太高)，则不好。如果间距太大，平移距离的1/Ts太小，移动到每个采样脉冲所在的X(f)时混叠。在没有频率混叠的情况下，如有必要，首先采样的模拟信号x(t)称为有限带宽信号。不符合牙齿要求的信号在采样前通过模拟低通滤波器过滤高频成分，使其成为频带限制信号。这称为反混叠滤波字典处理。

9、然后，通过使采样频率fs大于频带限制信号的最大频率FH的两倍fs=1/Ts2fh，可以通过中心频率为0的频谱(fs/2)的理想低通滤波器准确地恢复x(t)。这是采样定理。满足采样定理，没有频率混叠，目前不能保证采样信号能够实际反映原始信号x(t)。工程的实际取样频率通常大于信号的最大频率分量的3 5倍。(3)量化和量化错误，采样信号的平坦大小除以有限的离散电平，每个量化电平对应于二进制数，离散信号附加数字信号，这称为量化。如果采样信号的实际电平落在两个相邻量化电平之间，则必须舍入到相似的量化电平。牙齿量化平坦与实际平坦的差异称为量化误差(N)。A/D转换器的位数越高，量化误差越小，但取决于要求

10、的准确性。位数越高，成本就越高，转换速度也就越低。，(1)分辨率；以输出二进制数字的位数显示。数字越多，量化误差越小，分辨率越高。一般为8、10、12、16位等。(2)转换速度；指示完成一次转换所需的时间，例如：1毫秒(1KHz)。10us(100kHz)、(4)信号阻塞、能量泄漏和窗口函数；1、剪切和泄漏；数字处理需要截断长信号时间历史，仅处理有限信号。信号乘以有限宽度的窗口函数，就能截断。窗口函数是在模块转换期间或数据处理期间对时间域信号进行采样时使用的截断函数。显示了时域余弦函数截断矩形窗口函数后的频域变化。信号在时域被截断，在频域上产生额外频率的现象称为泄漏。2，介绍几个茄子常用的窗函数，在窗函数频谱中可以看到，-2/2/之间的部分叫算盘，其馀的两边的部分，即额外的频率分量叫挡泥板。窗口宽度越大，主襟翼和侧襟翼的宽度越小，主襟翼的高度总是与窗口宽度相同。诗G()()，那么无限增加窗口宽度就没有泄漏，但如果信号没有被截断就没有意义了。因此，时间窗口函数要求是为了提高频率分辨率，频谱主瓣膜最大限度地缩小。要尽可能低，以减少旁瓣