3.3 数字信号的分析与处理



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1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,3.3,数字信号分析与处理基础,随着计算机技术的发展,数字信号处理技术得到越来越广泛的应用。,模拟系统中很难解决的问题,在数字信号处理中可以很容易的得到,解决。在军事上,数字信号处理技术得到了非常广泛的应用。在机,械工程中数字信号处理的应用亦得到了迅速发展。如,大型旋转机械,的检测与故障诊断系统,,是将振动、声音、位移、温度等物理量,,通过传感器转换为电信号,输入计算机系统,对信号进行数据处理,与分析,得到一系列特征参数,从而实现对系统的实时状态监测,,并可进一步的进行故障诊断,找出振动与噪声源,提出对策,
2、这对,于提高大型设备安全、可靠、安全运行等,是一种重要的科学手段。,除了在计算机上发展各种数字信号处理软件外,还发展了专用,的数字信号处理机(,DSP),,其性能和功能都很强大。如对,1024,采样,点进行,A/D,转换,仅需,45us,进行,FFT,运算仅需,250ms.,因此,数字信,号处理技术为科学技术的发展以及整个社会的技术进步起着重要的,推动作用。,数字信号处理是一门专用的技术,本节结合机械工程测试的实际,介绍信号采集及数字信号的频谱分析等相关内容。,3.3.1,数字信号处理的基本过程,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
3、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,图,3.9,数字信号处理的基本过程框图,数字信号处理的基本过程如图,3.9,所示,3.3.2,时域采样和采样定理,采样:连续时间信号离散化的过程,采样时间间隔为,T,s,,或采样频率为,则,x,(,t,),经采样后的离散序列为,x,(,n,),。那么采样频率应该多大,才能使采样后的序列信号不丢失信息?这由采样定理给,出结论:若使采样后的信号不丢失原信号信息,则应有,,为原信号的最高频率。这就是采样定理。,下面以图,3.10,说明采样
4、定理,图,3.10,采样信号的频混现象,在实际应用中,采样频率一般取被采样信号最高频率的,34,倍,甚至十倍以上,以提高信号的分析精度。,无论采样频率多高,信号不可避免地出现,混叠,3.3.3,量化及量化误差,模拟信号在时域经抽样离散化,然后量化变为数字量。,抽样,量化,数字量,在量化过程中,要把离散的模拟量值转化为二进制数,由于,计算机字长的限制,必然会产生量化误差。,例如,模拟量幅值为,10V,,计算机寄存器的字长为,8,位,最大,存储数据为 ,则量化误差为,量化误差为小于,3.3.4,信号的截断、能量,泄漏及,窗 函数,计算机处理的数据长度是有限的,进行数字信号处理必须对过长时间历程的信
5、号进行截断处理。截断相当于对信号进行,加窗处理,,截断即是将信号乘以时域的有限宽矩形窗函数:,即:采样后信号,x,(,t,),g,(,t,),经截断成为,x,(,t,),g,(,t,),w,(,t,),。,1,)信号的截断与能量,泄漏,矩形窗函数的频谱为,无限带宽,的,sinc,函数即使,x,(,t,),为带限信号,经截断后必然成为,无限带宽,信号,这种信号的能量在频率轴分布扩展的现象称为,泄漏,。,用图形表示信号的截断、能量,泄漏现象,泄漏,采用其它窗函数。一个好的窗函数应当:,主瓣尽可能窄,(提高频率分辨力)、,旁瓣相对于主瓣尽可能小,,且,衰减快,(减小泄漏)。,2,)几种常用窗函数,(
6、,1,)矩形窗,减小泄漏的措施,。提高截断信号长度,即提高矩形窗宽度,此时,sinc,函数,主瓣变窄,旁瓣向主瓣密集,由于旁瓣衰减较快,故可,减小泄漏,但显然采样点数随之提高,增加计算负担。,(,2,)三角窗,W,(,f,),2,T,w,(,t,),1,0,T,/2,T,/2,t,T,/2,0,2,T,f,(,3,)汉宁窗(升余弦窗),w,(,t,),1,0,t,W,(,f,),0,f,几种典型窗函数的技术指标,3.3.5,频域采样与栅栏效应,(a),加窗后的图形,(b),频域采样函数,(c),频域采样后的图形,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,则有可能丢失的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。解决的办法是加大窗的宽度,或利用频率细化技术。,
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