测量信号处理讲解
测绘技术中的相位测量与干涉信号处理方法详解
测绘技术中的相位测量与干涉信号处理方法详解近年来，测绘技术在各个领域得到广泛应用，推动了地理信息系统、无人驾驶、虚拟现实等领域的发展。
其中，相位测量和干涉信号处理是测绘技术中至关重要的环节。
本文将详细介绍相位测量和干涉信号处理的原理及方法，以期为相关领域的从业人员提供一些启发和参考。
一、相位测量的原理和方法相位测量是利用测量波的相位差来确定距离或形状的一种方法。
在测绘技术中，相位测量被广泛应用于激光测距、雷达测距以及光学成像等领域。
1. 光学相位测量光学相位测量是一种基于光学原理的测量方法，在该方法中，光波的相位信息用来确定被测物体的形状或位置。
光学相位测量方法主要包括两个步骤：相位计算和相位解调。
相位计算是将光波的相位信息转化为有用的测量结果的过程。
其中，常用的相位计算方法有波前重建法、多频频率扫描法和余弦定理法等。
这些方法能够通过测量不同位置或时间点的相位差来获得被测物体的形状或位置信息。
相位解调是将原始的干涉信号进行处理，提取出有用的相位信息的过程。
常见的相位解调方法有Fourier变换法、Hilbert变换法和小波变换法等。
这些方法能够将干涉信号从时域转化到频域，从而提取出相位信息。
2. 激光干涉法激光干涉法是一种基于激光干涉原理的相位测量方法，该方法通过分析激光干涉图案得到被测物体的形状或位置信息。
激光干涉法的原理是将激光束分为两束，分别照射到被测物体上并经过反射或透射后再次叠加，形成干涉图案。
通过对干涉图案的分析，可以获取被测物体的相位差，从而得到形状或位置信息。
激光干涉法中常用的相位解调方法有像素平均法、调制解调法和时间平均法等。
这些方法能够通过对干涉图案的分析，提取出相位信息，进而获得被测物体的形状或位置。
二、干涉信号处理的原理和方法干涉信号处理是在干涉仪中对接收到的干涉信号进行处理，以提取出所需的信息的过程。
在测绘技术中，干涉信号处理被广泛应用于雷达、光学成像和声波测量等领域。
电视信号传输和处理延时的测量方法
电视信号传输和处理延时的测量方法一、引言电视信号传输和处理延时是电视技术中的一个重要问题。
在电视直播、电视剧制作、电影制作等领域中，延时问题会直接影响到观众的观感和体验。
因此，如何准确地测量电视信号传输和处理延时，成为了电视技术研究的一个重要方向。
二、传输延时的测量方法1. 时域法时域法是一种常用的传输延时测量方法。
该方法通过测量信号在传输过程中的时间差，来计算传输延时。
具体操作步骤如下：（1）在信号源端和接收端分别设置一个时钟，用于记录信号的发送和接收时间。
（2）在信号源端发送一个特定的信号，如一个脉冲信号。
（3）在接收端接收到信号后，记录下接收时间。
（4）计算信号的传输延时，即接收时间减去发送时间。
2. 频域法频域法是另一种常用的传输延时测量方法。
该方法通过测量信号在传输过程中的相位差，来计算传输延时。
具体操作步骤如下：（1）在信号源端和接收端分别设置一个正弦波发生器。
（2）在信号源端发送一个正弦波信号。
（3）在接收端接收到信号后，记录下信号的相位差。
（4）计算信号的传输延时，即相位差除以正弦波频率。
三、处理延时的测量方法1. 时域法时域法是一种常用的处理延时测量方法。
该方法通过测量信号在处理过程中的时间差，来计算处理延时。
具体操作步骤如下：（1）在信号源端和处理器端分别设置一个时钟，用于记录信号的发送和接收时间。
（2）在信号源端发送一个特定的信号，如一个脉冲信号。
（3）在处理器端接收到信号后，记录下接收时间。
（4）计算信号的处理延时，即接收时间减去发送时间。
2. 频域法频域法是另一种常用的处理延时测量方法。
该方法通过测量信号在处理过程中的相位差，来计算处理延时。
具体操作步骤如下：（1）在信号源端和处理器端分别设置一个正弦波发生器。
（2）在信号源端发送一个正弦波信号。
（3）在处理器端接收到信号后，记录下信号的相位差。
（4）计算信号的处理延时，即相位差除以正弦波频率。
四、总结电视信号传输和处理延时的测量方法有时域法和频域法两种。
浅谈暂态信号测量与处理
本文 以泰 克 （ ｋ Ｔｅ ）公 司 的 数 字 实 时 示 波 器 Ｔ ￣ ８ Ｂ为倒 介 绍 了一 种 暂 态信 号 测 量 分 析 系 统 ， Ｄ ６４ 数 字实 时示 渡 器 采 用 数 字 实 时 （ Ｔ） 术 ， 时 采 样 率 ＤＲ 技 实
大器 的带 宽 在 １ ０ Ｉ 上 。 ０．－ Ｍ ｋ
现 为连 续 频谱 ， 以 对 信 号 测 量 系 统 提 出 了 更 高 的 要 所 求 ， 仅要 求灵 敏 度 和分 辨率 高 、 减 小 、 应 时 同短 、 不 衰 响
匹 配性 好 ， 且 还 要 具 有 很 强 的抗 电 磁 干 扰 的 能 力 ＝ 而
及 丰 富 的测 量 和 波 形处 理 功能 ＝ ＴＤＳ ４ Ｂ最 大输 入 电压 为 ±２ Ｖ（ 流 ＋交 流 峰 ６８ ０ 直
值 ）一 般 探头 衰 减 １ ， ０倍 ， 此 为 完成 高 电压 的 测 量需 因 加 人 衰减 器 。 衰减 器耍 有 较 高 的 输 人 电压 范 围 和 通频 带、 方渡 响应 好 、 衰减 率 连续 可 调 ： 加 人放 大 器是 为 了 更 好 地 测 量 微 弱 信 号 ， 求 放 要
的 Ｉ Ｔ示 渡 器 必 须有 两个 单 独 的 １ ／ ３ Ｒ ＧＳ Ｓ的采 样器 ， 这
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二 、 量 系 统 测
暂 态 信号 的测 量如 图 １所示 ：
【 键词 】 暂 态 信 号 美
一
信 号处 理
数 字实 时 技 术
测绘技术中常见的GPS测量误差及其处理方法
测绘技术中常见的GPS测量误差及其处理方法GPS测量误差是测绘技术中常见的一个问题，它会对测量结果的准确性和可靠性产生一定的影响。
本文将从几个方面讨论GPS测量误差及其处理方法，以帮助读者更好地理解和运用GPS测量技术。
一、GPS测量误差的来源GPS测量误差主要来自以下几个方面：1. 星历误差：GPS卫星的轨道预报存在一定的误差，这会导致卫星位置的偏差。
从而引起接收器测量结果的不准确。
2. 电离层延迟：GPS信号在通过电离层时会发生传播速度变化，从而产生延迟。
这种延迟会导致测量结果的偏移。
3. 对流层延迟：GPS信号在通过对流层时也会发生传播速度变化，引起延迟。
这个延迟主要受天气条件的影响，如温度、湿度等，会导致测量误差的增大。
4. 多径效应：GPS信号在传输过程中可能会被建筑物、树林等障碍物反射，形成多个信号路径。
这些反射信号会与直达信号叠加，导致测量结果的偏差。
二、GPS测量误差的处理方法针对GPS测量误差，我们可以采取以下几种方法进行处理：1. 差分GPS测量：差分GPS测量是一种通过同时测量参考站和待测站的方式，消除大部分GPS测量误差的方法。
通过获取参考站与待测站之间的差异，可以得到相对准确的测量结果。
2. 排除异常值：在大量的GPS测量数据中，可能存在一些异常值，这些异常值可能是由于设备故障或环境因素引起的。
通过统计学方法，可以识别和排除这些异常值，提高测量数据的可靠性。
3. 数据平滑处理：由于GPS测量误差的存在，测量数据可能存在一定的波动和不稳定性。
通过对数据进行平滑处理，可以减小误差对结果的影响，得到更加平稳的测量结果。
4. 多基线处理：对于需要测量较大区域的工程，使用多个基准站进行GPS测量可以提高精度和可靠性。
通过基线向量之间的相互比较和校验，可以减小误差的累积效应。
5. 校正模型：根据GPS测量误差的特点，可以建立相应的校正模型。
通过对误差进行建模和拟合，可以对测量结果进行修正，提高准确性。
模态分析与综合技术第8章 测量信号后处理
第8章 信号处理
8.5 小波变换
1 小波
Haar小波是一种构造形式极为简单的小波， 是Haar于1910年提出来的。
Haar小波函数定义为：
1
1 0 t 1/ 2
(t) 1 1/ 2 t 1
0 其它
0 1/2 1
-1
第8章 信号处理
8.5 小波变换
1 小波 这里给出另一个著名的小波──墨西哥帽状 小波(Mexican Hat Wavelet)，其时域表达式为：
由于矩形窗的作用，使截断后信号的频谱出 现所谓的“皱波现象”。
第8章 信号处理
8.3 泄露和窗函数
由上述分析可知，泄漏是由于对无限长信 号的突然截断造成的。因此，自然想到，如果 能改变这种突然截断方式，泄漏会得到改善。 改善方案：
对于周期信号采用整周期采样（矩形 窗）；
选择异于矩形窗的适当窗函数，对所取 样本函数进行不等权处理，便是一种有效的措 施。
8.4 小波变换概述
小波分析在理论与应用上得到不断补充 与拓展，现在已经和正在被广泛应用于众多 的科学技术领域：
信号分析与处理方面的信号的分解与重 构、去噪、滤波等；*****
图像分析与处理方面的图像压缩、去污 染、CT成像、彩色复印等；****
机械状态监测与故障诊断;音乐、语音识 别与合成；雷达、电子对抗；量子场论与量 子力学；地震勘探数据处理；边缘检测；机 器视觉、纹理识别；数字电ห้องสมุดไป่ตู้；流体湍流； 天体识别。
第8章 信号处理
8.2 信号离散化
fs
1 t
称为采样频率或采样速率。
s
2fs
2
t
称为采样圆频率。
离散后的数字信号如图所示：
光栅尺差分信号处理
光栅尺差分信号处理
光栅尺差分信号处理是一种常见的信号处理技术，它主要用于测量物
体的位移、速度和加速度等参数。
光栅尺是一种高精度的测量设备，
它可以将物体的位移转化为光学信号，然后通过差分信号处理技术进
行信号处理，最终得到精确的测量结果。
光栅尺差分信号处理的原理是将两个光栅尺的信号进行差分处理，从
而消除光栅尺本身的误差，提高测量精度。
差分信号处理技术可以消
除信号中的共模噪声，提高信号的信噪比，从而得到更加准确的测量
结果。
在光栅尺差分信号处理中，需要使用一些专门的信号处理器件，如差
分放大器、滤波器、放大器等。
这些器件可以对信号进行放大、滤波、放大等处理，从而得到更加准确的测量结果。
光栅尺差分信号处理技术具有高精度、高稳定性、高可靠性等优点，
因此在工业自动化、机械加工、航空航天等领域得到了广泛的应用。
光栅尺差分信号处理技术可以实现对物体的微小位移进行测量，从而
提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。
总之，光栅尺差分信号处理技术是一种高精度、高稳定性、高可靠性
的信号处理技术，它可以实现对物体的微小位移进行测量，从而提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。
在未来的发展中，光栅尺差分信号处理技术将会得到更加广泛的应用和发展。
《测试技术与信号处理》课程教学大纲
《测试技术与信号处理》课程教学大纲课程代码：0806315008课程名称：测试技术与信号处理英文名称：Testing Technology and Signal Processing总学时：48 讲课学时：40 实验学时：8学分：3适用专业：机械设计制造及其自动化专业（汽车、城轨）先修课程：高等数学、工程数学、工程力学、机械设计基础、电工电子技术一、课程性质、目的和任务《测试技术与信号处理》是机械类专业的专业基础课和必修课程，也是机械大类专业的平台课程。
通过本课程的学习，要求学生初步掌握动态测试与信号处理的基本知识与技能，培养正确选用和分析测试装置及系统的能力，并掌握力、压力、噪声、振动等常见物理量的测量和应用方法，为进一步学习、研究和处理车辆工程技术中的测试问题打下基础。
二、教学基本要求本课程分为概论、信号描述、测试系统特性、常见传感器、信号的调理处理和记录、信号分析基础、常见物理量测量和计算机辅助测试几部分。
学完本课程应具有下列几方面的知识：(1) 掌握测量信号分析的主要方法，明白波形图、频谱图的含义，具备从示波器、频谱分析仪中读取解读测量信息的能力。
(2) 掌握测试系统的静态特性、动态特性，不失真测量的条件，测试系统特性的评定方法，减小负载效应的措施。
(3) 掌握传感器的种类和工作原理，能针对工程问题选用合适的传感器。
(4) 掌握信号的调理、处理和记录的方法和原理。
(5) 掌握信号的相关分析、频谱分析原理与应用。
(6) 掌握温度、压力、位移等常见物理量的测量方法，了解其在工业自动化、环境监测、楼宇控制、医疗、家庭和办公室自动化等领域的应用。
(7) 了解计算机测试系统的构成，用计算机测试系统进行测量的方法、步骤和应该注意的问题。
三、教学内容及要求1. 绪论介绍测试系统的基本概念，测试系统的组成。
及测试技术的工程意义：在工业自动化、环境监测、楼宇控制、医疗、家庭和办公室自动化等领域的应用情况和测试技术的发展趋势。
激光测量技术及信号处理方法
激光测量技术及信号处理方法激光测量技术是一种高精度测量和距离测量的方法，被广泛应用于各个领域。
本文将从原理、应用和信号处理方法等方面进行论述。
一、激光测量技术的原理激光测量技术是利用激光束特性进行距离测量的方法。
激光光束具有高方向性、高单色性和高亮度的特点，可以在较远距离上准确测量目标物体的距离。
通常，激光测量技术主要基于两种原理：时间测量原理和相位测量原理。
时间测量原理是利用光子在介质中传播的速度恒定不变，通过测量光线往返的时间来计算物体的距离。
这种方法常用于测量较远距离的目标物体，例如卫星测距和天文测量。
相位测量原理基于激光的相干性，通过测量光波在一段时间内的相位变化来计算物体的距离。
相位测量方法具有更高的精度和分辨率，广泛应用于精密测量领域，如工业制造、建筑测量和测绘等。
二、激光测量技术的应用激光测量技术在工程领域有着广泛的应用，涉及到距离测量、形状测量、位移测量等多个方面。
在距离测量方面，激光技术可以精准测量物体与仪器之间的距离，用于建筑测量、地质测量、航天测距等领域。
例如，高度测量中常用的全站仪和激光测距仪，就是基于激光测量原理设计的。
在形状测量方面，激光扫描仪是常见的设备之一。
通过扫描物体表面，激光扫描仪可以快速获取物体的三维形状信息，应用于工业设计、文物保护和医学影像等领域。
在位移测量方面，激光干涉仪是一种常用的设备。
通过在物体表面引入激光光束，利用光的干涉原理测量物体的微小位移，可应用于精密加工和机械工程等领域。
三、激光测量信号的处理方法对于激光测量所得到的信号，为了提取有效的信息，需要进行一系列的信号处理。
首先，信号预处理是非常重要的一步。
由于测量环境的噪声和干扰，测量信号可能含有许多干扰成分。
通过滤波、降噪等处理手段，可以提高信号的质量和可靠性。
其次，信号提取是测量结果的关键步骤。
距离测量基于光的传播时间或相位变化，需要对信号进行有效提取。
通过采用特定的算法，如峰值识别、功率谱分析等方法，可以提取出所需的测量信息。
信号处理的基本知识
传感器类型：根据传感器各构成部分工作方式的不同，可将传感器分成不同的类型；依据接收方式不同，有相对式和绝对式（惯性式）之分；依据机电转换输出量的不同又有发电机型和参数型两种类型。
测量电路可输出不同的关系特性，以适应不同的测试要求。
如位移（间隙）电压特性、速度电压特性、加速度电压特性等等。
所谓相对接收方式，是指以传感器外壳为参考坐标，借助于顶杆或间隙的变化来直接接收机械振动量的一种工作方式。
获得的结果是以外壳为参考坐标的相对振动值。
惯性接收方式通过质量-弹簧单自由度振动系统接收被测振动量，工作时，其外壳固定在振动物体上，整个传感器（包括质量块在内）跟着振动物体一起振动，但其中的机电转换环节---线圈由于是用极为柔软的弹簧片固定在外壳上的，它的自振频率比振动体的振动频率低的多，因而对振动体而言便处于相对静止的状态，换句话说，线圈是固定不动的，是一个绝对参考坐标系统，所以测得的结果是绝对振动值。
惯性接收方式有时也称为地震式。
传感器的性能指标灵敏度：指沿着传感器测量轴方向对单位振动量输入x可获得的电压信号输出值u，即s=u/x。
与灵敏度相关的一个指标是分辨率，这是指输出电压变化量△u可加辨认的最小机械振动输入变化量△x的大小。
为了测量出微小的振动变化，传感器应有较高的灵敏度。
使用频率范围：指灵敏度随频率而变化的量值不超出给定误差的频率区间。
其两端分别为频率下限和上限。
为了测量静态机械量，传感器应具有零频率响应特性。
传感器的使用频率范围，除和传感器本身的频率响应特性有关外，还和传感器安装条件有关（主要影响频率上限）。
动态范围：动态范围即可测量的量程，是指灵敏度随幅值的变化量不超出给定误差限的输入机械量的幅值范围。
在此范围内，输出电压和机械输入量成正比，所以也称为线性范围。
动态范围一般不用绝对量数值表示，而用分贝做单位，这是因为被测振值变化幅度过大的缘故，以分贝级表示使用更方便一些。
相移：指输入简谐振动时，输出同频电压信号相对输入量的相位滞后量。
智能控制、测量与信号处理
智能控制、测量与信号处理智能控制、测量与信号处理是现代电子技术领域的重要组成部分。
在科技发展和社会进步的背景下，智能控制、测量与信号处理技术的应用越来越广泛，已经深入到了生产、生活的各个领域。
智能控制是指通过对系统的感知、识别、学习和决策，达到自动调节和优化系统的控制效果。
智能控制技术的发展，使得各种设备和系统可以更加智能化，更加自动化，更加智能地适应不同的工作环境和工作任务。
智能控制技术的应用，可以大大提高生产效率和工作效率，降低生产成本和工作风险。
测量是指通过各种传感器和测量设备对物理量进行检测和测量。
测量技术的发展，使得各种物理量可以更加准确地被测量和检测，从而更好地反映出物体或系统的真实状态。
测量技术的应用，可以帮助人们更好地了解物体或系统的状态，从而更好地进行控制和优化。
信号处理是指对各种信号进行处理和分析，以获取有用的信息和知识。
信号处理技术的发展，使得各种信号可以更加准确地被处理和分析，从而更好地反映出事物的真实状态和特征。
信号处理技术的应用，可以帮助人们更好地了解事物的状态和特征，从而更好地进行控制和优化。
智能控制、测量与信号处理技术的应用，已经深入到了各个领域。
在工业生产中，智能控制技术可以帮助企业实现自动化生产和智能制造，提高生产效率和产品质量。
在医疗健康中，测量技术可以帮助医生更加准确地了解病人的身体状况和健康状况。
在环境监测中，信号处理技术可以帮助人们更好地了解环境的污染程度和变化趋势，从而更好地进行环境保护和治理。
智能控制、测量与信号处理技术的应用，已经深入到了各个领域，对我们的生产、生活和社会发展都有着重要的影响。
未来，随着技术的不断发展和应用的不断推广，智能控制、测量与信号处理技术的应用前景将会更加广阔。
我们需要不断地学习和研究，不断地推陈出新，为实现更加智能、更加自动、更加高效的生产和生活而努力。
光电探测器中的信号预处理技术
光电探测器中的信号预处理技术光电探测器是一种通过光电转换实现对光信号的探测和测量的设备，广泛应用于光通信、光电子、光子学等领域。
在光电探测器中，信号预处理是一项重要的技术，它可以提高检测灵敏度、降低系统噪声和误差。
本文将从信号预处理的基本原理、实现方法及其应用等方面对光电探测器中的信号预处理技术进行探讨。
一、信号预处理的基本原理信号预处理的基本原理是将原始信号进行一定的处理，使其更适合后续处理和分析，以提高信号质量。
在光电探测器中，信号预处理的主要目的是除去光源的影响，降低系统噪声和误差，同时提高信号的检测灵敏度。
常见的信号预处理方法有滤波、放大、采样、平滑、数字化、去噪等。
这些方法可以根据实际需要进行组合和应用，以满足不同的信号处理需求。
二、信号预处理的实现方法光电探测器中的信号预处理方法主要有模拟信号处理和数字信号处理两种方式。
1. 模拟信号处理模拟信号处理方法是指在信号进行数字化转换之前，对其进行模拟信号处理，例如滤波、放大、灵敏度调节等。
其中滤波是模拟信号处理中的重要方法，可以通过滤波器实现。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，其选择和设计取决于所需信号的频率分布和噪声特性。
此外，放大器也是模拟信号处理中的一种重要手段，可以放大信号并调整放大倍数，使信号更适合后续数字化处理。
2. 数字信号处理数字信号处理方法是将信号进行数字化转换，通过数字信号处理器（DSP）等设备进行处理，例如滤波、去噪、谱分析等。
数字信号处理具有处理速度快、精度高、可编程等优势，适用于各种不同类型的信号处理。
数字信号处理中，滤波和去噪是两个重要的方法。
滤波可以通过FIR滤波器、IIR滤波器、小波变换等实现。
去噪是指去除数字信号中的随机噪声，常见的方法有小波去噪、Kalman滤波、基于正则化的拟合等。
三、信号预处理的应用光电探测器中的信号预处理技术在光通信、光电子、光子学等领域有着广泛的应用。
1. 光通信中的应用在光通信系统中，信号预处理技术可以有效降低系统噪声和误差，提高信号的灵敏度和传输距离。
如何使用GNSS测绘仪进行快速静态测量与数据处理
如何使用GNSS测绘仪进行快速静态测量与数据处理引言：GNSS测绘仪是全球导航卫星系统（GNSS）与测绘仪器的结合，它不仅能够定位、导航和测量，还可以进行快速静态测量与数据处理。
本文将介绍如何使用GNSS测绘仪进行快速静态测量，并展示相应的数据处理方法。
一、快速静态测量的基本原理和步骤GNSS测绘仪通过接收多颗卫星发射的无线电信号，利用信号传输时间差来测量所处位置的三维坐标。
快速静态测量的基本原理是同时接收多颗卫星的信号，通过测量信号传输时间差来计算位置坐标。
快速静态测量的步骤如下：1. 设置基准站：选择一个已知坐标的地点，设置为基准站，将基准站的坐标输入到GNSS测绘仪中。
2. 设置移动站：将另一台GNSS测绘仪设置为移动站，与基准站通过无线电信号进行通信。
3. 数据采集：在设定好的测量时间段内，基准站和移动站都接收卫星信号，同时记录信号传输时间差及其他相关信息。
4. 基线处理：将基准站和移动站的数据进行基线处理，计算移动站相对于基准站的坐标。
二、快速静态测量中的误差来源及处理方法快速静态测量中可能存在的误差包括电离层延迟、多路径效应、大气延迟等。
为了提高测量精度，需要对这些误差进行处理。
1. 电离层延迟：电离层是射电波在进入大气层时，由于不同频率信号的传播速度不同而引起的时间延迟。
处理电离层延迟的方法之一是使用双频测量，通过同时接收L1和L2频率的信号来消除电离层延迟。
2. 多路径效应：多路径效应是由于信号在传播过程中被地面、建筑物等物体反射或绕射而导致的误差。
处理多路径效应的方法之一是使用多路径消除技术，通过对信号进行滤波和差分处理来减小多路径效应的影响。
3. 大气延迟：大气延迟是由于大气层对信号的传播产生的时间延迟。
处理大气延迟的方法之一是使用GNSS测绘仪内置的大气延迟模型，根据不同卫星的观测数据来计算大气延迟的影响，并对测量结果进行修正。
三、数据处理方法及常用软件推荐完成快速静态测量后，需要进行数据处理，计算出最终的测量结果。
心音信号的测量与处理
人文社会科学学 刊
心 音 信 号 的 测 量 与 处 理
郭腾飞
（ 四川大学电气信息学院， 四川 成都
摘
６ ０６ ） １ ０５
要： 本文阐述 了心音信号的产生机制及成分 ， 分析 了心音信号的采集和预处理 ， 最后对近年 来心音信
号 的识别和分类进 行 了简要 的说明。
关键字 ： 心音； 心音信号 ； 音的识别 心 中图分类号： ４ Ｒ 文献标识码 ： Ａ Ｄ ：Ｏ３ ６ ／ｉ ｎ１ ７ — ４ ７２ １ ．９０ ０ ＯＩ１ ．９ ９ ．ｓ ．６ ２ ０ ０ ． ００ ．２ ｊｓ ０
收稿 日期 ：０ ０ — ２ １— ８ １ ０ ７ ’ 文章编号 ：６ ２ ０ ０ （０ ０ — ４ — ３ １ ７ — ７２ １ ９ ０ ４ ０ ４ ０）
气， 与气导型传感器相 比， 该类型传感 器具有更好的
抵 抗 外界声 波 干扰 的能 力 ， 且 对外 界 的干 扰 噪声 敏 并
感性较低 。 另外 ， 由于敏感元件直接接受心音的波动 ， 其传递和转换心音能量的效率也 比气导式传感器高 ， 是传感器小型化的一种趋势嗍 。 ２ ． 心音信号的预处理 由于心音信号是人体产生的微弱生物信号 ， 在采 集心音的过程中 ， 噪声的引入是不可避免的。但是传 统 的模 拟 滤波 方法 效果 并不 理想 ， 易产 生 漂移 。随 容 着数字信号处理技术 的发展 ， 数字滤波可 以用于消除 心音信号的各种干扰 。例如 ， 可以用梳状滤 波器消除 ５ ｚ的工 频 干扰 ，可 以用小 波 分解 重构 来 消除 心音 ０Ｈ 信号中的其他噪声 ， 因此 ， 于现代信号处理技术 的 基 数字滤 波方 法 比模 拟 方法更 加简便 有 效闭 。 目前用于心音信号去噪的方法有很多 ， 其中小波 变换近年来 以其优 良的性能在生物医学信号处理中 得 到 了广泛 的应 用网 。小 波变 换具 有 多分 辨率 以及局 部特征分析能力 ，对高频信号有很高的时间分辨率 ， 对低频信号采用较长的窗 ，具有很高的频率分辨率。 利用小波分析对信号做 出的时一频表示 ， 更接近于产 生信号的物理机制 ， 为研究信号在时—频谱 中的特性 提供了一种 比较有效地分析工具 同 由此 ， 。 我们可以看 出小波变换很适合探测 正常信号 中夹带 的瞬间反常
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
工程测试与信号处理
1．测试的基本概念测试是具有试验性质的测量，或者可以理解为测量和试验的综合。
2．测试技术的内容主要内容包括四个方面，即：测量原理.测量方法,测量系统,数据处理3. 测试技术的任务1)新产品设计；2)设备改造；3)工作和生活环境的净化及监测；4)工业自动化生产；5)科学规律的发现和新的定律、公式的诞生。
4. 测试方法的分类1) 按是否直接测定被测量的原则分类分为直接测量法和间接测量法。
2)按传感器是否与被测物接触的原则分类分为接触测量法与非接触测量法。
优缺点。
3) 按被测量是否随时间变化分类静态测量和动态测量5.信号是载有信息的物理变量，是传输信息的载体。
信息是事物存在状态或属性的反映。
区别与联系：信息蕴含于信号之中，信号中携带着人们所需要的有用信息。
6.信号的分类一、按所传递的信息的物理属性分类：机械量(如位移、速度、加速度、力、温度、流量等)、电学量(如电流、电压等)、声学量(如声乐、声强等)、光学量等等。
二、按照时间函数取值的连续性和离散性分类：分为连续时间信号和离散时间信号。
三、按照信号随时间变化变化的特点来分类：可分为确定性信号和非确定性信号两大类。
四、按照信号能否重复来分类：确定性信号（周期信号和非周期信号）和非确定性信号（平稳随机信号和非平稳随机信号）。
7.信号的描述与分类通常以四种变量域来描述信号，即时间域、幅值域、频率域、时频域对应的信号分析有时域分析、幅域分析、频域分析、时频分析。
一、时域分析（1）. 峰值和峰峰值峰峰值表示信号的动态范围，即信号大小的分布区间（2）均值表示信号大小的中心位置或常值分量，也称为固定分量或直流分量。
(3)方差和均方差表示了信号的分散程度或波动程度。
(4) 均方值和均方根值表示了信号的强度。
8.传感器的静态特性：静态特性是指传感器对不随时间变化得输入量得响应特性的指标：1.线性度2.灵敏度3.回程误差4.分辨力与分辨率5.确定度6.漂移动态特性：动态特性是指传感器对随时间变化得输入量得响应特性。
信号处理方法
信号处理方法信号处理是指对信号进行采集、处理、分析和解释的过程。
在现代科技发展中，信号处理方法被广泛应用于通信、图像处理、生物医学工程、雷达、声音处理等领域。
本文将介绍几种常见的信号处理方法，包括滤波、傅里叶变换、小波变换和自适应信号处理。
首先，滤波是一种常见的信号处理方法。
滤波器可以通过增强或者抑制信号的某些频率成分来改变信号的特性。
在通信系统中，滤波器可以用来去除噪声，提高信号的质量；在图像处理中，滤波器可以用来平滑图像、增强图像的边缘等。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
其次，傅里叶变换是一种重要的信号处理方法。
傅里叶变换可以将一个时域信号转换为频域信号，从而可以分析信号的频率成分。
傅里叶变换在音频处理、图像处理和通信系统中都有着广泛的应用。
通过傅里叶变换，我们可以得到信号的频谱信息，从而可以进行频域滤波、频域分析等操作。
另外，小波变换是一种近年来备受关注的信号处理方法。
小波变换可以将信号分解为不同尺度的小波函数，从而可以同时获得信号的时域和频域信息。
小波变换在信号压缩、信号去噪、图像处理等领域有着广泛的应用。
与传统的傅里叶变换相比，小波变换可以更好地适应非平稳信号的分析和处理。
最后，自适应信号处理是一种针对信号动态特性的处理方法。
自适应滤波器可以根据信号的实时特性自动调整滤波器的参数，从而可以更好地适应信号的变化。
自适应信号处理在通信系统、雷达系统和生物医学工程中有着重要的应用，可以有效地提高系统的性能和稳定性。
综上所述，滤波、傅里叶变换、小波变换和自适应信号处理是几种常见的信号处理方法。
它们在不同领域有着广泛的应用，可以帮助我们分析和处理各种类型的信号。
随着科技的不断发展，信号处理方法也在不断创新和完善，为我们提供了更多更强大的工具来处理信号，从而推动了科技的进步和应用的拓展。
道路路面谱测量中数字信号处理应用综述
道路路面谱测量中数字信号处理应用综述摘要：道路路面不平度数据是车辆工程試验中研究外部输入激励的主要成分，影响车辆行驶的平顺性、乘坐舒适性、操纵稳定性、零部件疲劳寿命、运输效率、油耗等各个方面，在汽车工程领域中，常常使用道路谱，即路面不平度曲线的功率谱密度来反映路面的质量好坏。
本文对道路路面谱的测量方式、测试系统构成及信号的处理、曲线拟合及光滑等技术手段进行了简要综述。
关键词：道路路面谱；信号处理；FFT1、路面谱的简介道路路面不平度数据是车辆工程试验中研究外部输入激励的主要成分，影响车辆行驶的平顺性、乘坐舒适性、操纵稳定性、零部件疲劳寿命、运输效率、油耗等各个方面，在汽车工程领域中，常常使用道路谱，即路面不平度曲线的功率谱密度来反映路面的质量好坏。
因此准确获取某个地区的道路路面平整度和路面能量分布的总体概况就显得非常重要，只有获得了能够代表地区典型特征的道路谱，车辆设计开发人员才能有针对性的设计和开发车辆，才能准确地了解开发车辆的性能是否满足在该路该地区的道路上行驶。
2、路面谱的生成方法目前的车辆工程研究中，选择道路谱曲线，即道路路面不平度数据的功率谱密度PSD（Power Spectral Density）曲线作为车辆外部输入的主要分析工具。
PSD 是将道路断面看成由不同特性的短波、中波及长波组成，通过分析不同频率下的高程、速度、加速度的方差来分析路面断面的不平整性。
经过车辆振动系统作用后的功率谱分析可以比较不同波长下输入、输出的变化，从而知道平整度敏感的频率范围，有利于评价动力反应类平整度的特征，也为车辆振动系统的优化提供分析基础，故此在道路工程和车辆工程中被大量采用。
然而工程师们往往使用的是一条随机路段的PSD曲线，或者是一条仿真路面数据的PSD曲线，这些都不能在总体上、全局上，反映一个地区的路面特征，不利于汽车厂商针对不同的地区进行区域化分析和区域化车辆市场的投放和研发，因此为了能够能够生成代表地区或者道路类型的典型道路谱往往采用典型路段的选取和测量、道路谱计算和滤波、典型道路谱的提取三个步骤来完成。
化工测量仪表模拟信号(电流)稳定分程处理的方法论述
化工测量仪表模拟信号（电流）稳定分程处理的方法论述作者：杨国兵来源：《中国化工贸易·下旬刊》2020年第05期摘要：随着我国变送器技术、传感器技术、信号处理技术的快速发展，化工仪器仪表已成为工业控制装置的重要组成部分。
仪器仪表传输信号可分为数字信号和模拟信号，数字信号即是开关量，如：常开点、常闭点，开关信号可以通过中间继电器进行扩展和延伸，技术成熟可靠;模拟信号是连续变化的，如：温度、压力、流量，模拟信号的扩展和延伸则较为困难。
为了让化工测量仪表模拟信号（电流）实现扩展和延伸，就必须对模拟量进行再转换，下面就以浓磷酸储罐扭矩（三线制）、高度（两线制）为例，简要论述化工测量仪表模拟信号（4-20mA电流）稳定分程处理的方法。
关键词：仪表;模拟;信号;处理1 化工仪表模拟信号（4-20mA电流）特点模拟信号的主要具有以下特点：①精确的分辨率，在理想情况下，它具有无穷大的分辨率。
与数字信号相比，模拟信号的信息密度更高。
由于不存在量化误差，它可以对自然界物理量的真实值进行尽可能逼近的描述;②当达到相同的效果，模拟信号处理比数字信号处理更简单;③模拟信号信号被多次复制，或进行长距离传输之后，易受到杂讯干扰;④4-20mA信号电流是国际标准化组织规定的，全球统一采用的仪器、仪表信号传送的标准信号;⑤采用起点为4mA是为了能迅速判断出信号回路是否开路，信号回路一旦出现开路时，信号电流就为零。
相比以前采用的以0mA为起点就可以迅速得出判断，这就使得检测回路可以迅速隔离错误的检测信号，排除故障源;⑥现场与控制室之间的距离较远，连接电线的电阻较大，如果用电压源信号远传，由于电线电阻与接收仪表输入电阻的分压，将产生较大的误差，而用恒电流源信号作为远传，只要傳送回路不出现分支，回路中的电流就不会随电线长短而改变（基尔霍夫第一定律），从而保证了传送的精度。
2 模拟信号（4-20mA电流）分程传输的常用方法浓磷酸储罐采用就地PLC接三线制扭矩传感器、两线制高度传感器分别进行扭矩、高度测量，PLC再将扭矩、高度信号通过总线传输至现场液晶显示屏，实行现场显示和控制。
机电工程测试与信号分析 第二章 信号及其描述
量；绝对均值是信号经过全波整流后的均
值。
x
1 T
T
x(t)dt
0
x
1 T
T 0
x(t) dt
A
0
t
均值：反映了信号变化的中心趋势，也称之为直 流分量。
三、周期信号的强度描述（2）
3、有效值和平均功率：有效值是信号的均 方根值，它反映信号的功率大小。有效值的 平方就是信号的平均功率，即信号的均方值 E[x2(t)]，表达了信号的强度。
2 从信号的幅值和能量上 --能量信号与功率信号；
能量信号：能量有限，功率为零
功率信号：能量无限，功率有限
P
1
t2
x2 (t)dt
t2 t1 t1
例
x1(t) e2 t
E lim T (e2 t )2 dt 0 e4tdt e4tdt 1
T T
0
2
p0
所以，x1(t)为能量信号
信号频域分析是采用傅立叶级数或傅立叶变换将时域信 号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来 了解信号的特征。
傅里叶级 数或傅立
叶变换
8563A
SPECTRUM ANALYZER 9 kHz - 26.5 GHz
频域分析的概念
131Hz 147Hz 165Hz 175Hz
电子琴
频域参数对 应于设备转 速、固有频 率等参数， 物理意义更 明确。
2 T 2
x(t
)
sin
n0tdt
0
n 1,2,3,4,67, ,8,9,11,
例a、求图中周期性三角波信号的 x(t
)
A
2A T0
t
,
t
道路路面谱测量中数字信号处理应用综述
道路路面谱测量中数字信号处理应用综述作者：何方方来源：《世界家苑·学术》2017年第07期摘要：道路路面不平度数据是车辆工程试验中研究外部输入激励的主要成分，影响车辆行驶的平顺性、乘坐舒适性、操纵稳定性、零部件疲劳寿命、运输效率、油耗等各个方面，在汽车工程领域中，常常使用道路谱，即路面不平度曲线的功率谱密度来反映路面的质量好坏。
本文对道路路面谱的测量方式、测试系统构成及信号的处理、曲线拟合及光滑等技术手段进行了简要综述。
关键词：道路路面谱；信号处理；FFT1、路面谱的简介道路路面不平度数据是车辆工程试验中研究外部输入激励的主要成分，影响车辆行驶的平顺性、乘坐舒适性、操纵稳定性、零部件疲劳寿命、运输效率、油耗等各个方面，在汽车工程领域中，常常使用道路谱，即路面不平度曲线的功率谱密度来反映路面的质量好坏。
因此准确获取某个地区的道路路面平整度和路面能量分布的总体概况就显得非常重要，只有获得了能够代表地区典型特征的道路谱，车辆设计开发人员才能有针对性的设计和开发车辆，才能准确地了解开发车辆的性能是否满足在该路该地区的道路上行驶。
2、路面谱的生成方法目前的车辆工程研究中，选择道路谱曲线，即道路路面不平度数据的功率谱密度PSD （Power Spectral Density）曲线作为车辆外部输入的主要分析工具。
PSD是将道路断面看成由不同特性的短波、中波及长波组成，通过分析不同频率下的高程、速度、加速度的方差来分析路面断面的不平整性。
经过车辆振动系统作用后的功率谱分析可以比较不同波长下输入、输出的变化，从而知道平整度敏感的频率范围，有利于评价动力反应类平整度的特征，也为车辆振动系统的优化提供分析基础，故此在道路工程和车辆工程中被大量采用。
然而工程师们往往使用的是一条随机路段的PSD曲线，或者是一条仿真路面数据的PSD曲线，这些都不能在总体上、全局上，反映一个地区的路面特征，不利于汽车厂商针对不同的地区进行区域化分析和区域化车辆市场的投放和研发，因此为了能够能够生成代表地区或者道路类型的典型道路谱往往采用典型路段的选取和测量、道路谱计算和滤波、典型道路谱的提取三个步骤来完成。
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–(a)表示将激励函数分解为若干个脉冲函数，第k个脉 冲函数值为s(kΔt)
–(b)表示系统对第k个脉冲的冲激响应，该响应的数值
是 r kt skt t ht kt
–(c) 是系统对于(a)所示的激励函数的总响应，可近似
地看作是各脉冲通过系统所产生的冲激响应的叠加。
• 信号分析中将进一步揭示两者的关系。
不同频率信号的时域图和频域图
信号还可以用它的能量特点加以区分。 – 在一定的时间间隔内，把信号施加在一负载上，负载上就 消耗一定的信号能量。
E T /2 | f (t) |2dt T / 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。
频谱函数表征信号的各频率成分，以及各频率成分的振幅和 相位。
– 频谱：对于一个复杂信号，可用傅立叶分析将它分解为许 多不同频率的正弦分量，而每一正弦分量则以它的振幅和 相位来表征。将各正弦分量的振幅与相位分别按频率高低 次序排列成频谱。
– 频带：复杂信号频谱中各分量的频率理论上可扩展至无限， 但因原始信号的能量一般集中在频率较低范围内，在工程 应用上一般忽略高于某一频率的分量。频谱中该有效频率 范围称为该信号的频带。
该总响应
n
rt skt t ht kt
k 0
S(t) 激励函数(输入 信号)的分解
s(kΔt)
第k个脉冲函数之面积
skt t （当Δt 0，脉冲函数
时 可近似表示为冲激函数） 域
测量信号处理
主要内容
–信号的分类与定义 随机信号与确定性信号 连续信号与离散信号 周期信号与非周期信号
–确定性信号的特性 时间特性 频率特性 时间与频率的联系
–确定性信号分析 时域分析 频域分析
–随机信号特性及分析
信号是信息的载体和具体表现形式，信息需转化为 传输媒质能够接受的信号形式方能传输。广义的说， 信号是随着时间变化的某种物理量。只有变化的量 中，才可能含有信息。
则信号f(t)是周期信号，式中常数T 是信号
的周期。换言之，周期信号是每隔固定的 时间又重现本身的信号，该固定的时间间 隔称为周期。 非周期信号无此固定时间长度的循环周期。
严格数学意义上的周期信号，是无始 无终地重复着某一变化规律的信号。 实际应用中，周期信号只是指在较长 时间内按照某一规律重复变化的信号。
以频谱描述信号的图象称为频域图，在频域上分析信号称为 频域分析。
时域和频域
时域特性与频域特性的联系
• 信号的频谱函数和信号的时间函数既然都包含 了信号的全部信息量，都能表示出信号的特点, 那么，信号的时间特性与频率特性必然具有密 切联系。
• 例：周期性脉冲信号的重复周期的倒数就是该 信号的基波频率，周期的大或小分别对应着低 的或高的基波和谐波频率；
信号分析
• 时域分析 –信号时域分析（线性系统叠加原理） –卷积积分的应用及其数学描述
• 频域分析 –周期信号的频域分析(三角与指数傅立叶级 数） –非周期信号的频域分析（傅立叶积分） –信号在频域与时域之间的变换（正反傅立 叶变换式） –频谱与时间函数的关系
时域分析
• 系统的输入信号称为激励，输出称为响应 • 激励与响应都是时间的函数
连续信号与离散信号
如果在某一时间间隔内，对于一切时间 值，除若干不连续点外，该函数都能给 出确定的函数值，此信号称为连续信号。
和连续信号相对应的是离散信号。代表 离散信号的时间函数只在某些不连续的 时间值上给定函数值。
一般而言，模拟信号是连续的（时间和 幅值都是连续的），数字信号是离散的。
P lim 1 T / 2 | f (t) |2dt 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； 考察信号能量在时域和频域中的表达式，非周期的单脉冲信 号就是常见的能量信号；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，考察信号功率在时域 和频域中的表达式。周期信号就是常见的功率信号。
– 同一形状的波形重复出现的周期长短 – 信号波形本身变化的速率（如脉冲信号的脉
冲持续时间及脉冲上升和下降边沿陡直的程 度）
以时间函数描述信号的图象称为时域图， 在时域上分析信号称为时域分析。
确定信号的频率特性
信号还具有频率特性，可用信号的频谱函数来表示。在频谱 函数中，也包含了信号的全部信息量。
连续信号模拟信号
连续信号
f(t) 0
f(t)
f0பைடு நூலகம்
f1
t
t
0
f2
离散信号
f(tk)
(6)
(4.5)
(3) (1.5)
(2)
-1
t
01 2 3 4
(-1)
周期信号与非周期信号
用确定的时间函数表示的信号，可以分为 周期信号和非周期信号。
当且仅当 f t T f (t) t
确定信号与随机信号
当信号是一确定的时间函数时，给定某一时 间值，就可以确定一相应的函数值。这样的 信号称为确定信号。
随机信号不是确定的时间函数，只知道该信 号取某一数值的概率。
带有信息的信号往往具有不可预知的不确定 性，是一种随机信号。
除实验室发生的有规律的信号外，通常的信 号都是随机的，因为确定信号对受信者不可 能载有信息。
实际上周期信号与非周期信号之间没
有绝对的差别，当周期信号fT(t)的周期 T 无限增大时，则此信号就转化为非 周期信号f(t)。即
lim
T
fT (t)
f (t)
确定信号的时间特性
表示信号的时间函数，包含了信号的全部 信息量，信号的特性首先表现为它的时间 特性。
时间特性主要指信号随时间变化快慢、幅 度变化的特性。
– 激励函数s(t) – 响应函数r(t)
• 系统对单位激励的的响应称为冲激响应函 数h(t)
• 对激励的响应是激励函数与系统冲激响 应函数的卷积
时域分析的方法（1）
• 利用线性系统的叠加原理，把复杂的激励在时域中分解成 一系列单位激励信号，然后分别计算各单位激励通过通信 系统的响应，最后在输出端叠加而得到总的响应。