机械工程测试技术基础PPT(1)复习过程.ppt

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1、机械工程测试技术基础PPT(1)3)数字信号处理的优势(1)用数学计算和计算机显示代替复杂的电路和机械结构(2)计算机软硬件技术发展的有力推动a)多种多样的工业用计算机。b)灵活、方便的计算机虚拟仪器开发系统2模数(A/D)1)A/D转换过程采样――利用采样脉冲序列p(t)，从连续时间信号x(t)中抽取一系列离散样值，使之成为采样信号x(nTs)的过程．编码――将离散幅值经过量化以后变为二进制数字的过程。量化――把采样信号x（nTs）经过舍入变为只有有限个有效数字的数，这一过程称为量化．如4位码，只表示24=16种不同的信号幅度，这些幅度称为量化电平。当离散时间信号幅度与

2、量化电平不相同时，就要以最接近的一个量化电平来近似它。所以经过A/D变换器后，不但时间离散化了，而且幅度也量化了，产生一个二进制流。2)A/D转换器的技术指标分辨率用输出二进制数码的位数表示。位数越多，量化误差越小，分辨力越高。常用有8位、10位、12位、16位等。转换精度转换精度LSB/2LSB:LeastSignificantBit最低有效位转换速度完成1次转换所用的时间,如100ms(10Hz);10us(100kHz)模拟信号的输入范围;如5V，+/-5V，10V，+/-10V等。3采样定理1)采样信号的频谱采样过程是将采样脉冲序列p(t)与信号x(t)相乘来．

3、2)频混现象频域解释时域解释3)采样定理为保证采样后信号能真实地保留原始模拟信号信息，信号采样频率必须至少为原信号中最高频率成分的2倍。这是采样的基本法则，称为采样定理。fs＞2fmax需要注意的是，在对信号进行采样时，满足了采样定理，只能保证不发生频率混叠，只能保证对信号的频谱作逆傅立叶变换时，可以完全变换为原时域采样信号xs(t)，而不能保证此时的采样信号能真实地反映原信号x(t)。工程实际中采样频率通常大于信号中最高频率成分的3到5倍。频混现象实验：频混计算：FsFsFsFs频混正常Fs/2工程处理：混迭频率=Fs-信号频率A/D采样前的抗混迭滤波：物理信号对象传感

4、器电信号信号调理电信号A/D转换数字信号计算机显示展开低通滤波(0-Fs/2)放大4信号的截断、能量泄漏为便于数学处理，通常对截断的信号做周期延拓，得到虚拟的无限长的信号。当运用计算机进行测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析，这个信号截取过程成为信号的截断。周期延拓后的信号与真实信号是不同的，下面我们就从数学的角度来看这种处理带来的误差情况。设有余弦信号x(t),用矩形窗函数w(t)与其相乘，得到截断信号:y(t)=x(t)w(t)将截断信号谱XT(ω)与原始信号谱X(ω)相比较可知，它已不是原来的两条谱线，而是两段振荡的连续

5、谱.原来集中在f0处的能量被分散到两个较宽的频带中去了，这种现象称之为频谱能量泄漏。能量泄漏实验：6.5DFT与FFT1)离散傅立叶变换离散傅里叶变换（DiscreteFourierTransform）一词是为适应计算机作傅里叶变换运算而引出的一个专用名词。x(t)截断、周期延拓xT(t)周期信号xT(t)的傅里叶变换：对周期信号xT(t)采样，将离散序列xT(n),将积分转为集合：傅里叶变换公式按上式，用计算机编程很容易计算出指定频率点的值：f=？//计算的频率点Fs=5120N=1024dt=1.0/Fspi=3.1415926XR=0XI=0Forn=0ToN-1X

6、R=XR+x(n)*cos(2*pi*f*n*dt)*dtXI=XI+x(n)*sin(2*pi*f*n*dt)*dtNextA=sqr(XR*XR+XI*XI)Q=atn(XI/XR)VBScript样例展开，得连续傅立叶变换计算公式：连续傅立叶变换编程计算实验：采样信号频谱是一个连续频谱，不可能计算出所有频率点值，X(f)只能离散取值，频率取样间隔定义为：Δf=fs/N频率取样点为｛0,Δf,2Δf,3Δf,....｝，有：该公式就是离散傅立叶计算公式(DFT)2)快速傅立叶变换(FFT)FFT是实施DFT的一种有效算法，通过仔细选择和重新排列中间结果，速度上较DFT

7、有明显的优点。展开各点的DFT计算公式：XR(1)=x(0).cos(2pi*0*1/N)+x(1).cos(2pi*1*1/N)+x(2).cos(2pi*2*1/N)…..XR(2)=x(0).cos(2pi*0*2/N)+x(1).cos(2pi*1*2/N)+x(2).cos(2pi*2*2/N)…..其中有大量cos、sin项的重复计算，FFT就是用技巧减少这些重复计算。当采样点数为1024点,DFT要求一百万次以上计算量，而FFT则只要求10240次。FFT的Matlab实现fs=1000t=0:1/fs:0.6