2信号的的分析与处理.ppt

第二章 信号的分析和处理;信号分析与处理的目的： 1）剔除信号中的噪声和干扰，即提高信噪比； 2）消除测量系统的误差，修正畸变的波形； 3）强化、突出有用信息，削弱无用部分； 4）将信号加工、处理、变换，以便更容易识别和分析信号的特征，解释被测对象所表现的各种物理现象。 ;2.1 信号的时域分析;几个概念： ;总体平均方法(集合平均)—将全体样本函数在某时刻的值xi(t1)相加后再除以样本函数的总数。;0;⑤各态历经随机信号—如果平稳随机过程的任何一个样本函数的时间平均统计特征均相同，且等于总体统计特征，这样的随机信号叫各态历经随机信号。; 对于各态历经过程，其时间平均等于集合平均，因此各态历经过程的所有特性都可以用单个样本函数上的时间平均来描述。工程中绝大多数随机过程都是各态历经的或可以近似为各态历经过程进行处理。;确定性信号;随机???号的主要统计特征;2.1.2 随机信号的主要统计参数;3、方差σx2;2.1.3 概率密度(probability density)函数;式中：T＝观测时间;正弦信号;正态分布随机信号的概率密度函数 ;2.2 信号的相关分析;相关系数：用来表示两个变量 x、y之间的相关程度。;2.2.2 自相关分析 ;⑤周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号 ; 用于检测周期信号的存在。由性质知，自相关函数有助于检测混淆在随机信号中的周期成分。 ;2.2.3 互相关分析 ;① 非偶函数，也非奇函数，而是 ;⑤不同频不相关。即两个不同频率的周期信号，其互相关函数为零。 ; (1) 相关滤波，即利用相关分析原理消除信号中的干扰噪声、提取有用信息的处理方法。; (2) 相关测速 ; (3) 故障诊断 ; (4) 查找振源; (5) 传递通道的相关测定; (6) 声学应用 ;2.3.1 巴塞伐尔定理 ;定义随机信号的自功率谱密度函数（自谱）为;2、功率谱密度函数的物理意义 ;自功率谱密度函数 和幅值谱 及能谱 之间的关系 ;3、功率谱的应用 ;输入/输出自功率谱密度函数与系统频率响应函数关系 ;2）互谱排除噪声影响 ;3）功率谱在设备诊断中的应用 ;相干函数在0～1之间时，有三种可能: ①测试中有外界噪声干扰 ②输出信号y(t)是输入信号x(t)和其它输入的综合输出 ③系统是非线性的;2.4.1 数字信号处理的基本步骤 ; 信号预处理：幅值调理、滤波、隔离直流分量、解调等。 A/D转换：采样、量化为数字量。 数字信号处理器或计算机：信号分析与处理（数据截断、加窗、奇异点剔除、趋势分离、数字滤波、时域分析、频域分析等）。 结果显示：数据或图形显示、D/A、记录、打印等。 ;1、时域采样、混叠和采样定理;;混迭在时域中的表现;为避免混迭，可以采取的措施：;2、量化和量化误差;3、截断、泄漏和窗函数;x(t) ;(1) 矩形窗函数;如果窗的宽度越大，即时间序列截取的越长，其频谱的旁瓣占的比例越小，泄漏越小。;窗函数 ;(3).如何尽可能减少能量泄漏？; (4).常用的窗函数 ;3）汉宁窗;4、频域采样与栅栏效应;频域采样 　 ;经频域采样后的频谱仅在各采样点上存在，而非采样点的频谱则被“挡住”无法显示（视为0），这种现象称为栅栏效应。显然，采样必然带来栅栏效应。 在时域，只要满足采样定理，栅栏效应不会丢失信号信息 在频域，则有可能丢失重要的或具有特征的频率成分（由于泄漏，丢失频率成分附近的频率有可能存在），导致谱分析结果失去意义。 ;X(f)?S0(f) ; 频率分辨力、整周期截断 ;由于谱线是离散的，因此频谱谱线对应的频率值都是?f整数倍。对于简谐信号，为了得到特定频率f0的谱线，必须满足