第二章 测试信号的分析与处理1
信号分析与处理1-2
-2
-1
O
t
O
1
10
2
t
O 0.5 1
t
信号与系统分析电子教案
1.2 信号的自变量变换与运算
一、信号的自变量变换
x(t) 1
-1
O
1
t
顺序② 顺序②
尺度变换、平移、 尺度变换、平移、反转
顺序③ 顺序③
x(-t) 1
反转、尺度变换、 反转、尺度变换、平移
x(-2t) 1 1 x(-2t+1)
-1
O
1
x(t) → x(at)
若 a > 1 ,波形
x(t) x[n]
沿横坐标压缩, 沿横坐标压缩,0 < a < 1 ,则为扩展
相当于改变观察时间的量度 例3:
1
x(t) 1
x(2t) 1
x(t/2)
-1
O
1
t
-0.5 O 0.5
t
-2
O
2 t
原信号
信号与系统分析电子教案
信号压缩
8
信号扩展
1.2 信号的自变量变换与运算
1.2 信号处理的概念
1.2.1 信号的简单处理 1.2.2 系统的概念 1.2.3 系统的性质
信号与系统分析电子教案
1
在我们的周围存在着为数众多的“信号” 在我们的周围存在着为数众多的“信号”。如从茫茫宇宙中 的天体发出的微弱电波信号,移动电话发出的数字信号等, 的天体发出的微弱电波信号,移动电话发出的数字信号等,这些 都属于我们直接感觉不到的信号,还有诸如交通噪音、 都属于我们直接感觉不到的信号,还有诸如交通噪音、人们说话 声以及电视图象等人们能感觉到的各种各样的信号。 声以及电视图象等人们能感觉到的各种各样的信号。这些众多的 信号中,有的是含有有用信息的信号,有的只是应当除掉的噪音。 信号中,有的是含有有用信息的信号,有的只是应当除掉的噪音。 所谓“信号处理” 所谓“信号处理”,就是要把记录在某种媒体上的信号进行 理,以便抽取出有用信息的过程,它是对信号进行提取、变换、 以便抽取出有用信息的过程,它是对信号进行提取、变换、 分析、综合等处理过程的统称。 分析、综合等处理过程的统称。 信号处理的目的是:( :(1)去伪存真。 信号处理的目的是:( )去伪存真。去除信号中冗余和次要 的成分,包括不仅没有任何意义反而会带来干扰的噪音;( ;(2) 的成分,包括不仅没有任何意义反而会带来干扰的噪音;( )特 征提取。把信号变成易于进行分析、识别的形式, 征提取。把信号变成易于进行分析、识别的形式,以便后续的其 它处理;( ;(3)编码与解码(或调制与解调)。 )。将信号变换成容易 它处理;( )编码与解码(或调制与解调)。将信号变换成容易 传输、交换与存储的形式(编码), ),或从编码信号中恢复出原始 传输、交换与存储的形式(编码),或从编码信号中恢复出原始 信号(解码) 信号(解码)等。
《测试信号分析与处理》(附实验结果).doc
《测试信号分析与处理》实验指导书实验一差分方程、卷积、z变换一、实验目的通过该实验熟悉 matlab软件的基本操作指令,掌握matlab软件的使用方法,掌握数字信号处理中的基本原理、方法以及matlab函数的调用。
二、实验设备1、微型计算机1台;2、matlab软件1套三、实验原理Matlab 软件是由mathworks公司于1984年推出的一套科学计算软件,分为总包和若干个工具箱,其中包含用于信号分析与处理的sptool工具箱和用于滤波器设计的fdatool工具箱。
它具有强大的矩阵计算和数据可视化能力,是广泛应用于信号分析与处理中的功能强大且使用简单方便的成熟软件。
Matlab软件中已有大量的关于数字信号处理的运算函数可供调用,本实验主要是针对数字信号处理中的差分方程、卷积、z变换等基本运算的matlab函数的熟悉和应用。
差分方程(difference equation)可用来描述线性时不变、因果数字滤波器。
用x表示滤波器的输入,用y表示滤波器的输出。
a0y[n]+a1y[n-1]+…+a N y[n-N]=b0x[n]+b1x[n-1]+…+b M x[n-M] (1)ak,bk 为权系数,称为滤波器系数。
N为所需过去输出的个数,M 为所需输入的个数卷积是滤波器另一种实现方法。
y[n]= ∑x[k] h[n-k] = x[n]*h[n] (2) 等式定义了数字卷积,*是卷积运算符。
输出y[n] 取决于输入x[n] 和系统的脉冲响应h[n]。
传输函数H(z)是滤波器的第三种实现方法。
H(z)=输出/输入= Y(z)/X(z) (3)即分别对滤波器的输入和输出信号求z变换,二者的比值就是数字滤波器的传输函数。
序列x[n]的z变换定义为X (z)=∑x[n]z-n (4) 把序列x[n] 的z 变换记为Z{x[n]} = X(z)。
由X(z) 计算x[n] 进行z 的逆变换x[n] = Z-1{X(z)}。
工程测试与信号处理第二章信号分析基础1
(a) 拉氏变换:
(s) (t)est dt 1
(b) 傅氏变换:
( f ) (t )e j2ft dt 1
第二章 信号分析的基础
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2.sinc函数
sinc(t)函数又称为抽样函数、滤波函数或内插函数,在许多场合
下频繁出现.其定义为
sin c(t) sin t , or, sin t , ( t )
离散时间信号:在若干时间点上有定义
采样信号
第二章 信号分析的基础
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离散时间信号可以从试验中直接得到,也可能从连续时间信 号中经采样而得到。
典型离散时间信号有单位采样序列、阶跃序列、指数序列等.
单位采样序列用δ(n)表示,定义为:
(n)
0, n 0 1, n 0
此序列在n=0处取单位值1,其余点上都为零(图2-3 (a ) ).单位采样序
物理信号具有如下性质: (1)必然是能量信号.即时域内有限或满足可积收敛条件; (2)叠加、乘积、卷积运算以后仍为物理信号.
第二章 信号分析的基础
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六、信号分析中常用的函数
1. 脉冲函数—函数
函数表示一瞬间的脉冲. 狄拉克(Dirac)于1930年在量子力学中
引入了脉冲函数.从数学意义上讲,脉冲函数完全不同于普通函数,
第二章 信号分析的基础
二、能量信号与功率信号 1.能量信号
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在所分析的区间(-∞,∞),能量为有限值的信号称为 能量信号,满足条件:
x 2 (t )dt
一般持续时间有限的瞬态信号是能量信号。
第二章 信号分析的基础
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2. 功率信号
测试信号分析与处理(正式)
•
•
•
• • • •
。 ) 析 分 域 值幅 为 称 又 者 后 (况 情布分率概及率概的值取小大值幅号信解了 �态状布分的值取值幅的号信究研 � 度程 似 相 的 间 之 互 相 或 身 本 号信 究 研 以 可 � 析分 关 相 的 号 信 对 �量分动 波与量分态稳其究研�析分域时的号信过通 � 等 值 根方 均 、 值 均 、 值小 最 、 值 大 最 或 值 时 瞬 的 号信 刻 时 一 任 到 得以 可 � 析 分 行 进 来 式 达 表 或形 图 的 化 变 间 时随 值 幅 的 号 信 用
.4
.3
.2
术 技 试 测 术 技 子 电 � 代 年 05 纪 世0 2 • 界世对们人来带会都步进个一每的术技试测 • 。步进的识认
据依要重的界世识认是等列序、线曲、据数 •
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。 )点观学理物从 (征待的态状动 运或在存观客其是�的有固所质物 -息信 ;息信物生 -码密传遗 �息信济经 -道报品商 �息信会社 -字文言语 识知或报情、息消 -息信 •
*程过化变的量理物了述描�量能有具号信
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测试信号的分析与处理
编码―将离散幅值经 过量化以后变为二进制数的过程 4位A/D: XXXX
X(1) 0101 X(2) 0011 X(3) 0000
信号数字化过程及主要问题 1、概述
信号截断
采样和保持
量化
模拟信号
编码
数字信号
截断
采样保持
量化
编码
信号数字化过程及主要问题 2、采样、混叠和采样定理 采样
1、数字信号处理主要内容
数字信号处理主要研究用数字序列来表示测试信 号,并用数学公式和运算来对这些数字序列进行处理。 内容包括数字波形分析、幅值分析、频谱分析和数字 滤波。
A 0
X(0)
X(1)
t
X(2) X(3) X(4)
1 E N
X i
2、测试信号数字化处理的基本步骤
物理信号
对象
传 感 器
由于采样信号频谱发生变化,高、低频率成分发生混淆的 一种现象。
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,亦称仙农(香农)定理。
f s 2 f max
注意:满足采样定理时,只保证不发生混叠,而不 能保证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最高频率成分的3~5倍。
依然存在能量泄漏
量化―把采样信号经过舍入或截尾的方法变为只有有
5 4
3
2 1 00
限个有效数字的数,称为量化。 x(1)=5 x(2)=4 x(3)=0 x(4)=0 1 2 3 4 5 6 7 8
x(5)=4 x(6)=5 x(7)=1 x(8)=0
编码―将离散幅值经 过量化以后变为二进制数的过程 4位A/D: XXXX
第二章 测试信号的分析与处理(1)
它不含静态分量且仅含奇次谐波。它的两个序列为 它不含静态分量且仅含奇次谐波。它的两个序列为:
An = bn = 4 nπ ,ϕn = − arctan bn = −900 an
该方波的幅值与相位频谱图如下图所示: 该方波的幅值与相位频谱图如下图所示:
周期方波的频谱图
20
由频谱图可以得出周期方波信号的频谱具有三个特点: 由频谱图可以得出周期方波信号的频谱具有三个特点: 频谱是非周期性离散的线状频谱, ① 离散性 频谱是非周期性离散的线状频谱,称它们为 谱线; 谱线; 谱线以基波频率ω 为间隔等距离分布, ② 谐波性 谱线以基波频率 ω0 为间隔等距离分布 , 任 意两谐频之比都是整数或整数比即为有理数。 意两谐频之比都是整数或整数比即为有理数。 各次谐波的频 率都是基频ω 的整数倍, 相邻频率的间隔为ω 率都是基频 ω0 的整数倍 , 相邻频率的间隔为 ω0 或它的整数 倍; 周期信号的幅值频谱是收敛的。 ③ 收敛性 周期信号的幅值频谱是收敛的。即谐波的频 率越高,其幅值越小,在整个信号中所占的比重也就越小。 率越高,其幅值越小,在整个信号中所占的比重也就越小。
14
傅里叶级数的复数表达形式: 傅里叶级数的复数表达形式:
x (t ) =
其中 Cn 为
n =−∞
Cn e jnω 0t ,(n = 0,±1,±2,...) ∑
∞
1 1 T Cn = (an − bn ) = ∫ 2T x(t )e − jnω0t dt 2 T −2
Cn =
2 2 an + bn
0 0
10
1.周期信号的频谱分析
(1)周期信号的傅立叶级数展开式 ① 三角形式的傅立叶级数 的周期信号, 一个周期为 T = 2π 的周期信号,只要满足狄里赫利 ω Dirichlet)条件,都可以分解成三角函数表达式, (Dirichlet)条件,都可以分解成三角函数表达式,即
测试信号的分析与处理
温度测试
温度信号分析
01
通过对温度信号的采集和分析,可以了解物体的温度特性和变
化情况。
温度监测
02
在工业生产过程中,对设备、环境等进行温度监测,确保设备
正常运行和产品质量。
温度控制
03
通过对温度的调节和控制,可以优化设备的运行性能和稳定性,
提高生产效率和产品质量。
06 测试信号处理的发展趋势 与挑战
信号源选择
根据测试需求选择合适的信号源,如传感器、激 励器等。
采样频率确定
根据信号的特性和测试要求,确定合适的采样频 率,确保信号采样的准确性和完整性。
采样方式选择
根据实际情况选择单通道采样或多通道采样,以 满足测试需求。
信号调理
信号放大
对微弱的信号进行放大, 提高信号的幅度,便于后 续处理。
信号滤波
频域特征
通过傅里叶变换将信号转换为频域,提取频 率成分作为特征。
小波变换特征
利用小波变换提取信号在不同尺度上的特征。
05 测试信号处理的应用
振动测试
振动信号分析
振动控制
通过采集和分析物体的振动信号,可 以了解物体的动态特性和运行状态。
通过控制物体的振动,可以优化设备 的运行性能和稳定性,提高生产效率 和产品质量。
时频域分析
小波变换
小波变换是一种时频分析方法,能够同时分析信号在时域和频域的特性,对于非 平稳信号的分析非常有效。
经验模式分解
经验模式分解是一种自适应的信号分解方法,可以将信号分解成若干个固有模态 函数,有助于了解信号的内在结构和变化规律。
04 测试信号处理技术
滤波技术
01
02
03
04
测试信号分析与处理-第1章(浏览版)
N −1
-13-
三. 方差 (二阶中心矩)
2 定义: σ x (t1 ) = E[[ X (t1 ) − μ x (t1 )]2 ]
σ x2 (t1 ) = Ψ x2 (t1 ) − μ x2 (t1 ) σ x2 = E[( X − μ x ) 2 ] = Ψ x2 − μ x2
1 σ = lim T →∞ T
对平稳随机过程: F ( x1 ) = p[ x ≤ x1 ]
-6-
概率密度函数
随机过程 x(t)在 t1时刻落入 [x1 , x1 + Δx ]区间的概率。
p[ x1 ≤ x(t1 ) ≤ x1 + Δx] ∂ F ( x1 , t1 ) p( x1 , t1 ) = lim = Δx →0 Δx ∂ x1
(Ergodic Process)
平稳随机过程集合的数字特征(均值, 均方值, 方差, 相关函数, 功率谱密度函数等)可以用任 何一个样本全部时间历程的数字特征来代替。
-4-
各态历经(遍历)随机过程的特点
1 lim ● 一个样本的时间平均 T → ∞ T
N k =1
∫
T
0
x ( t ) d t 等同于
−∞
-26-
小 结
遍历随机过程的数字特征:
1 T lim 一. 均值: μ x = T →∞ ∫0 x(t )dt T 1 T 2 2 二. 均方值:ψ x = lim ∫0 x (t )dt T →∞ T 1 T 2 2 lim 三. 方差: σ x = T →∞ ∫0 [ x(t ) − μ x ] dt T 1 T lim 四. 自相关函数:Rxx (τ ) = T →∞ ∫0 x(t ) x(t + τ )dt T
测试信号的分析与处理
(
)
1 T
T
x(t) y(t )dt
0
(二) 互相关函数的基本性质
1、互相关函数并非偶函数,也并非奇函数,而是:
Rxy(τ)= Ryx(-τ)
Rxy
(
)
lim
T
1 T
T
x(t) y(t )dt
0
lim 1
T T
T x(t ) y(t)dt lim 1
0
T T
T
0 y(t)x(t )dt Ryx ( )
的周期成分。此性质可用来鉴别随机信号中的周期成分。
4、随机信号的频带越宽,Rxx(τ)衰减越快,且近似于集中 在原点的δ函数。频带越窄, Rxx(τ)衰减越慢。
5、当τ ∞时,x(t)与x(t+τ)之间不存在内在联系,彼此无 关。即:
Rxx ( ) x2 xx ( ) 0
6、如果信号是纯随机噪声,其自相关函数将随 的增大快 速衰减。
若要求不发生频率混叠,首先需要使被采样的模拟信
号x(t)称为有限带宽信号。不满足此要求的信号,在采样 之前使其先通过模拟低通滤波器滤去高频成分,使其成
为带限信号,称为抗混叠滤波预处理。
然后使得采样频率fs大于带限信号最高频率fh的两 倍,即:fs=1/Ts>2fh, 把该频谱通过一个中心频率为零, 带宽为±(fs/2)的理想低通滤波器就可能准确恢复x(t)。 这就是采样定理。
测试信号的分析与处理
随机信号的时域统计分析 信号的相关分析 数字信号处理
随机信号的时域统计分析
一、概述
随机信号:不能用确定的数学关系式来描述,不能预测其
未来任何瞬时值,任何一次观测值只代表在其变动范围中 可能产生的结果之一,但其值的变动服从统计规律。
测试信号分析与处理
S v
m
2
• 式中,S——两传感器的中心至漏报处的 距离; V——声波通过管道的传播速 度.
• 2.3信号的频谱分析 • 用频率作为独立变量来描述信号称为信 号的频域描述。 • 作为时间函数的激励和响应,可通过傅 立叶变换将时间变量变换为频率变量去 进行分析,这种利用信号频率特性的方 法称为频域分析法。频域是最常用的一 种变换域。 • 频域分析的基本工具是傅立叶分析,包 括傅立叶级数和傅立叶变换。
• 2.1.1确定性信号与非确定性信号(随机 信号) • a)确定性信号 可以用明确的数学关系式描述的信 号称为确定性信号。它可以进一步分为 周期信号、非周期信号与准周期信号等, 如下图所示。
• 周期信号是经过一定时间可以重复出现 的信号,满足条件: x ( t ) = x ( t + nT )
E
T /2 T / 2
| f (t ) | dt
2
– 把该能量值对于时间间隔取平均,得 到该时间内信号的平均功率。
1 T /2 2 P lim | f (t ) | dt T T T / 2
– 如果时间间隔趋于无穷大,将产生两 种情况。 • 信号总能量为有限值而信号平均功率为 零,称为能量信号;信号平均功率为大 于零的有限值而信号总能量为无穷大, 称为功率信号,周期信号就是常见的功 率信号。
式中,T——周期,T=2π/ω0; • ω0——基频; • n=0,±1, …
• 非周期信号是不会重复出现的信号。例 如,锤子的敲击力;承载缆绳断裂时应 力变化;热电偶插入加热炉中温度的变 化过程等,这些信号都属于瞬变非周期 信号,并且可用数学关系式描述。
• b)非确定性信号(随机信号) 非确定性信号不能用数学关系式描 述,其幅值、相位变化是不可预知的, 所描述的物理现象是一种随机过程。例 如,汽车奔驰时所产生的振动;飞机在 大气流中的浮动;树叶随风飘荡;环境 噪声等。
测试技术2信号的分析与处理
信号的相关分析 4)互相关函数的限制范围为
x y x y ≤ Rxy ( ) ≤ x y x y
5)两个统计独立的随机信号,当均值为零时,则
Rxy ( ) 0
证明
Rxy
(
)
lim
T
1 T
T
x(t) y(t )dt
0
lim 1 T T
T 0
[x
x' (t)][ y
y' (t
)]dt
因此,有
Sx
lim 1 T T
Xf 2
信号的频域分析
自功率谱密度函数是偶函数,它的频率范围
(,,)
又称双边自功率谱密度函数。它在频率范围
的函数值是其在
频率范围函数值的对称映射,(因,0)
此
(0, ) 。
Gx ( f ) 2Sx ( f )
Sx ( f ), Gx ( f )
Gx ( f )
Sx( f )
f f
) )
Sxy ( Sxx(
f f
) )
Gxy ( Gxx (
f f
) )
若
X ( f ) X R ( f ) jX I ( f )
X ( f ) X R ( f ) jX I ( f ) X( f )X ( f ) X 2R( f ) X 2I ( f ) X( f ) 2
H(
f
通过输入、输出自谱的分析,就能得出系统的幅频特性。但这样的谱分析 丢失了相位信息,不能得出系统的相频特性。
•单输入、单输出的理想线性系统
Sxy ( f ) H ( f )Sx ( f )
2)互谱排除噪声影响
信号的频域分析
x(t) + + X(f) +
17374《测试信号分析与处理》宋爱国 第2章 连续信号处理
第一节 周期信号分析 一个信号也可以对于某一基函数集找出此信号在 各基函数中的分量; 各基函数中的分量; 一个基函数集即可构成一个信号空间, 一个基函数集即可构成一个信号空间,常用的则 是正交函数集 . 从数学上可以证明, 从数学上可以证明,任何一个连续函数都可以在 定义域里用某个正交函数集来表示. 定义域里用某个正交函数集来表示. 若此函数集不仅是正交而且完备,则用他来表示 若此函数集不仅是正交而且完备, 正交而且完备 信号时将没有误差. 信号时将没有误差.
《测试信号分析与处理》课程 测试信号分析与处理》
第二章
连续时间信号分析
介绍周期信号的分解和傅立叶级数, 介绍周期信号的分解和傅立叶级数,从频域来描述和 分析连续时间信号. 分析连续时间信号.
第一节 第二节 第三节 第四节
周期信号分析 非周期信号的频域分析 周期信号的傅里叶变换 采样信号分析
第一节 周期信号分析 如何求解复杂信号作用于线性系统后的响应? 如何求解复杂信号作用于线性系统后的响应?由 此分析,要解决什么样的关键问题?--信号分解 信号分解. 此分析,要解决什么样的关键问题?--信号分解. 信号分析就是要研究信号如何表示为各分量的叠 并从信号分量的组成情况去考察信号的特性. 加,并从信号分量的组成情况去考察信号的特性. 只要知道周期信号在一个周期内的特性, 只要知道周期信号在一个周期内的特性,也就可 以了解到它所具有的全部特性.所以, 以了解到它所具有的全部特性.所以,对周期信 号的研究往往是在一个周期内进行. 号的研究往往是在一个周期内进行.
n =∞
∑
∞
Fn
2
第一节 周期信号分析 四,周期信号频谱的基本性质 线性 延时性 频移特性
第二节 非周期信号的频域分析 一,信号的卷积 任意一个函数都可以分解为一系列矩形窄脉冲分量 任意一个函数 之和. ∞
测试技术课件:第2章 测试信号分析与处理
(t)
a0
[ an
n1
2
jbn
e jnw0t
an
2
jbn
e ] jnw0t
a0
n1
an
jbn 2
e jnw0t
a n n1
jbn 2
e jnw0t
an
n
jbn 2
e jnw0t
c e jnw0t n
n
(令Cn an 2 jbn ,C0 a0 )
2021/3/6
8
信号及其描述
x(t) Asin(t )
2021/3/6
4
信号及其描述
复杂的周期信号是由频率比为有理数的不同频率的正弦信号迭加而成.
f
(t)
sin
0t
1 2
sin
20t
其频率的比为有理数,所以,是周期函数,周期的确定根据各频率值的 最大公约数的倒数来确定。
x(t) sin t 1 sin 3t 1 sin 5t
1 t2 x2 (t)dt t2 t1 t1
3.按信号的变化规律分:
确定性信号:可用明确的数学关系式来描述,可知其过去,现在及将来 的变化。
随机信号:无法用明确的数学关系式来描述,具有不确定性和事先不可 预知性,只能通过统计观测加以描述.
2021/3/6
3
信号及其描述
2.2 周期信号的描述
1. 时域描述 f(t)=f(t±nT0) T0:最小重复时间,称周期, T0=2π/ ω0,ω0:角频率。 简单的周期信号,如正弦信号、其有单一的频率,又称为简谐周期信号。
2
令变量t和w互换,有: 2 f (w) F(t)e jwt dt
F[F(t)] 2 f (w) 若f(t)为偶函数,则 F[F(t)] 2 f (w)
信号分析与处理1信号概述综述
信号分析与处理1信号概述综述信号是通过改变其中一种物理属性或电磁波传输而传递信息的载体。
在日常生活中,我们遇到的许多现象和现象都有信号的存在,比如声音、图像、视频、电流等。
信号分析与处理是一门研究信号的特性和行为的学科,其目的是从信号中提取有用的信息,并对信号进行处理,以满足特定的需求。
在信号分析与处理过程中,需要对信号进行采样、滤波、变换和重构等操作。
采样是将连续时间的信号转换为离散时间的信号,滤波是通过滤波器对信号进行频率选择,变换是对信号进行数学变换,如傅里叶变换和小波变换,重构是将离散时间的信号转换为连续时间的信号。
通过这些操作,我们可以将信号从时域、频域、时频域等不同的角度进行分析和处理,以满足不同的应用需求。
在信号分析与处理中,时域分析是最常用的方法之一、时域分析是对信号在时间上的变化进行分析,常用的时域分析方法有幅度谱分析、自相关分析和互相关分析等。
频域分析是对信号在频率上的变化进行分析,其基础是傅里叶变换。
傅里叶变换可以将信号从时域转换为频域,得到信号的频谱信息。
时频分析是对信号在时间和频率上的同时变化进行分析,它可以揭示信号的瞬时频率、瞬时幅度和相位等信息,常用的时频分析方法有短时傅里叶变换和小波变换等。
信号处理是对信号进行数学和算法处理的过程。
信号处理的目的是提取有用的信息,并降低信号中的噪声和干扰,以改善信号的质量和准确度。
常用的信号处理方法包括滤波、降噪、特征提取、模式识别等。
滤波是对信号进行频率选择的处理,可以去除干扰和噪声,保留感兴趣的频率成分。
降噪是对信号进行去噪的处理,常见的降噪方法有均值滤波、中值滤波和小波降噪等。
特征提取是从信号中提取有用的信息以描述信号的特性,常用的特征提取方法有能量、频率、时长等。
模式识别是通过对信号的特征进行分析和匹配,判断信号所属的类别或类别。
常见的模式识别方法有人脸识别、语音识别和指纹识别等。
信号分析与处理在很多领域都有广泛的应用,如通信、图像处理、音频处理、生物医学、自动控制等。
第二章 测试信号的分析与处理
1 x(t ) 2
X ( )e
d
傅里叶变换对
x(t ) X ( )
傅里叶逆变换 傅里叶(正)变换
(二)、瞬态信号的频谱分析
1.物理概念
当周期信号的 T 时, 0 2 T 0
周期信号
离散频谱
非周期信号
连续频谱
傅里叶级数
傅里叶变换
1 1 Cn (an jbn ) 2 T 当 T Cn 0
问题提出:
能否用正弦信号描述方波信号? 简谐信号 解决办法: 复杂周期信号
利用数学工具傅里叶级数。
(一)傅里叶级数
一个周期为T的周期函数x(t),如果满 足狄里赫利条件,则此函数x(t)可以展开为 傅里叶级数 。
狄里赫利条件: 1) 在一个周期内,处处连续或只存在有限个间断点; 2) 在一个周期内,极值点的个数是有限的; 3) 在一个周期内,函数是绝对可积。
T 2 0
4 T2 0 sin n 0tdt T
4 1 cos n 0t T n 0 0
T 2
( 0 2 T )
0 2 n (1) 1 4 n n
2 cos n 1 n
,n 2, (偶数) 4, , n 1,3, (奇数)
n
频谱图
幅值频谱图
相位频谱图
2.周期信号的频谱实例 例2 做出例1中周期方波的频谱图 解: 该方波的傅里叶级数式:
4 1 1 f (t ) sin 0 t sin 3 0 t sin 5 0 t 3 5
4 An an bn bn n b arctg ( )
测试信号分析与处理
“测试信号分析”课程思考题1. 信号分析与信号处理的内容和任务是什么?信号分析就是将一复杂信号分解为若干简单信号分量的叠加,并以这些分量的组成情况去考察信号的特性。
信号处理是指对信号进行某种变换或运算(如滤波、变换、增强、压缩、估计、识别等)。
广义的信号处理可把信号分析也包括在内。
信号处理包括时域和频域的处理,时域处理中最典型的是波形分析。
信号处理另一个重要内容是滤波,将信号中感兴趣的部分(有效信号)提取出来,抑制(削弱或滤波)不感兴趣的部分(干扰或噪声)。
2. 简要说明什么是模拟信号处理系统,什么是数字信号处理系统?系统的输入输出信号都是模拟信号的处理系统,称为模拟信号处理系统.系统的输入输出信号都是数字信号的处理系统,称为数字信号处理系统.3. 离散信号的表示方法是什么?离散信号变量的物理概念是什么?离散时间信号常用序列x(n)来表示,其中n 为整数,表示序号。
序列就是按一定次序排列的一组数,可用函数、数列、图形表示。
离散信号变量代表的是离散的时间,即采集间隔的几倍。
4. 周期序列与非周期序列是如何定义的?试举一周期序列的例子。
具有)()(mN n x n x p p +=形式的序列称为周期序列,其他形式的称为非周期序列。
例如:正弦序列)sin(][ϕ+Ω=n n x (当Ω/2π为非无理数时)5. 根据傅里叶变换性质,当将磁带慢录快放将产生什么样的声音效果?根据傅立叶变换的时间长度变化性质,磁带快放相当于信号在时域中的时间函数压缩了N 倍,则它在频域中的频域函数就扩展N 倍。
因此声音失真.6. 讨论周期为1T 的矩形脉冲信号)(t f T 与它一个周期内的信号)(t f 0的傅里叶变换间的关系.根据时域采样定理说明采样过程中如何减小信号失真。
周期矩形脉冲信号的傅立叶级数的系数等于其单位脉冲信号的傅立叶变换后(w)在1nw w =频率点的值乘以1/1T .连续信号必须是带限信号,采样频率必须大于或等于信号所具有的最高频率的2倍,即hw s w ≥。
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第一节 信号的分类与描述
信号与信息的关系
信号
红灯 亮
信息
交通信号灯
停止
黄灯 亮 绿灯 亮
注意
通行 信息的载体是光信号
信号与信号所携带的信息
信号的概念: 信号是随时间变化的某种物理量。 一般是以时间为变量的函数 信号携带的信息 开关指示——灯:交通灯 数值 温度、长度等 复杂信息 声音等 怎么办 信号分析
傅里叶级数把一个复杂周期信号 表示成为许多正(余)弦信号之和的 形式,级数中的每一项对应一个频率 分量,即是该分量的时域描述又是频 域描述。
* 傅里叶级数是复杂周期信号的频域描述。
(二).周期信号的频谱分析
1.物理概念 由傅里叶级数得到周期信号的频谱
x(t ) a 0 An cos(n 0 t n )
主讲:曹现刚
本章学习目的
了解掌握信号的分类和描述方法; 通过不同信号处理方法的学习,了解 它们在工程试测中,如何从信号中提 取和表现有用信息。
本章内容及要求
主要内容:
周期信号和非周期信号的频谱分析方法和 频谱特征。 随机信号统计特征参数的概念及在工程中 的应用; 相关分析的概念及在工程中的应用; 数字信号处理的基本概念、存在的问题 与对策、离散傅氏变幻的有关基本内容。
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
傅里叶级数的复指数展开式
பைடு நூலகம்
用正交函数集来表示周期信号另一种更常用的方 法是傅立叶级数的复指数表示法 三角傅里叶级数与复指数傅里叶级数并不是两种 不同类型的级数,而只是同一级数的两种不同的 表示方法。复指数级数形式比三角级数形式更简 化更便于计算。 e j t cos t j sin t 根据欧拉公式
各态历经信号
非各态历经信号
1 概述
一.确定性信号
复杂周期信号是由若干频率为基频整数倍信号组合而成的信号
1 概述
1 概述
1 概述
1 概述
二.随机信号
1 概述
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
第二节 信号的频域分析
一.周期信号的频谱分析 周期信号
x(t ) x(t nT ) (n 1, 2, )
T 2 T 2
jn 0 t
dt
0 jt
x(t )e dt X ( )
频谱密度函数
傅里叶变换
通常X(ω)是复变函数,可以写成: 频谱函数:
X ( ) X ( ) e
X ( )
X ( ) Re( ) Im( )
幅值密度频谱:
X ( ) Re Im ( )
语音信号:
空气压力随时间变化的函数
语 音 信 号 “ 你 好 ” 的 波 形
为了从信号中提取有用的信息,需要进行信号分析 为更好的提取信息,需进行信号处理 信号分析和信号处理是密切相关的,二者并没有明确的界限。
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;
jn 0t dt e
当T→∞,上式有两个变化: • 积分限从(-T/2,T/2) (-∞,∞)。 • 由于1/T=Δω/2π,Δω dω, nω0 ω,
1 x (t ) n T
T 2 T 2
x (t )e
jn 0 t
jn 0t dt e
2.周期信号的频谱实例 例2 做出例1中周期方波的频谱图 解: 该方波的傅里叶级数式:
4 1 1 f (t ) sin 0 t sin 3 0 t sin 5 0 t 3 5
4 An an bn bn n b arctg ( )
简谐信号
x(t ) Asin(0t )
复杂周期信号
A, 0 t T 2 x(t ) A, T 2 t 0
•正弦信号
x(t ) Asin(0t )
时域描述 频域描述
•方波信号
A, 0 t T 2 x(t ) A, T 2 t 0 时域描述
* 确定性信号频谱分析总结
理论上: 1) 以时域描述为依据,运用傅氏级
数(对周期信号)或傅氏变换 (对非周期信号)进行时域至频 域的转换,得到频域描述; 2) 对频域描述做数学处理,从中提 取幅值与相位频谱函数; 3) 作出两者的图形即获得频谱图。
2 2
T 2 T 2
x(t )e
jn 0t
dt
an bn An Cn 0 2 2
无法用周期信号的频谱来描述非周期信号,但从 物理概念上考虑,信号必然含有一定的能量,无论信 号如何分解,其所含能量不变,所以不论周期增大到 什么程度,频谱分布依然存在。
2.频谱密度函数
1 T jn t Cn 2T x (t )e dt T 2
1 x(t ) 2
X ( )e
d
傅里叶变换对
x(t ) X ( )
傅里叶逆变换 傅里叶(正)变换
(二)、瞬态信号的频谱分析
1.物理概念
当周期信号的 T 时, 0 2 T 0
周期信号
离散频谱
非周期信号
连续频谱
傅里叶级数
傅里叶变换
1 1 C n (a n jb n ) 2 T 当 T Cn 0
sin cf 0; ( f ) ;
图形表示如图1-12(c)所示。
矩形脉冲的频谱函数X(f)的波形如图(d)所示。
4.小结
• 非周期信号的频谱是连续的.
• 非周期信号中含有从0 ∞的所有频率 成分,是无穷多不可列的。 • 非周期信号的幅值频谱具有收敛性。 非周期信号的频谱分析
本章要求:
掌握将确定信号的时域变换为频域的数学 方法及频谱分析的步骤与作图方法,熟知 其频谱特点。 了解随机信号的分类,统计特征参数; 相关分析函数的定义、功能及应用; 了解信号数字化中的基本概念与步骤、基 本问题与原因,掌握数字信号处理的有关定 理与方法。
本章重点:确定性信号的频谱分析方法, 不同信号分析方法的工程应用。 本章的难点:频域概念的建立与理解。
0
两边同乘T得:
Cn T
当T
T 2 T 2
x(t )e
0
jn 0 t
dt Cn
n
2
0 C 0
0
Cn
2
有限值,且为一连续函数
0
n 0 处的谐波幅值
0 0
Cn
0
单位频带上的幅值
lim Cn
2
谱线间隔
T Cn T T x(t )e lim lim
问题提出:
能否用正弦信号描述方波信号? 简谐信号 解决办法: 复杂周期信号
利用数学工具傅里叶级数。
一.傅里叶级数
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
二.周期信号的频谱分析
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
cos n1t 1 e jn1t e jn1t 2 1 j sin n1t e jn1t e jn1t 2
2 周期信号及其描述
2 周期信号及其描述
偶函数和奇函数的傅里叶级数定理:
当偶函数x(t)在区间[-T/2,T/2]上展开时, 其系数:
2 T2 a0 0 x(t ) dt T 4 T2 an 0 x(t ) cos n0t dt T bn 0
x(t ) A1 sin 2t 1 A2 sin 3t 2
x(t ) 0
E
t t
问题提出:周期信号的频域描述
非周期信号的频域描述
当周期信号的 T 时, 0 2 T 0
周期信号 离散频谱 非周期信号 连续频谱
傅里叶级数
傅里叶积分
(一)、傅里叶积分与变换
周期信号傅里叶级数的复指数表达式为:
x(t )
n
Cn e
jn 0t
1 Cn T
jn 0 t
T 2 T 2
x(t )e
jn 0 t
dt
1 x (t ) n T
T 2 T 2
x (t )e
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。
一. 信号的分类
•
按其随时间变化的特点分:
周期信号 确定性信号 信号 非周期信号
简谐信号 复杂周期信号 准周期信号 瞬变信号
平稳随机信号 非确定性信号 (随机信号) 非平稳随机信号
sin f h sin cf h f 抽样函数
X ( f ) x(t )e
j 2ft
幅值频谱函数为:
X ( f ) h sin cf
相位频谱函数为:
0 ( f ) arctg hc sin cf
当 当
sin cf 0; ( f ) 0;
d jt jt x(t ) x(t )e dte 2 1 jt jt x(t )e dt e d 2
Cn