第2章 信号分类及频谱分析
第二章信号的分类及频谱分析
第二章信号的分类及频谱分析信号是指携带有其中一种信息或者表达其中一种含义的波形或者序列。
信号可以被广泛应用于通信、控制、图像处理、声音处理等领域。
信号的分类主要有连续时间信号和离散时间信号、模拟信号和数字信号、周期信号和非周期信号等几种。
连续时间信号是在连续时间轴上定义的信号,它的值在任意时刻都可以取得,通常用x(t)表示。
连续时间信号可以按照时间域特性分为有限长信号和无限长信号。
有限长信号在其中一时间区间内取非零值,而在其他区间内始终为零;无限长信号在无穷远处也存在非零值。
离散时间信号是仅在离散的时间点上定义的信号,它的值仅在离散的时间点上有定义。
离散时间信号通常用x[n]表示,其中n为整数。
离散时间信号可以按照时间域特性分为有限长信号和无限长信号。
有限长离散时间信号仅在有限个点上取非零值,而在其他点上始终为零;无限长离散时间信号在正负无穷远处也存在非零值。
模拟信号是连续时间信号的一种特例,它的取值可以无限细致地变化。
模拟信号通常用x(t)表示。
数字信号是离散时间信号的一种特例,它的取值仅在离散的时间点上有定义且只能取有限个值。
数字信号通常用x[n]表示。
周期信号是在时间轴上以一定的周期性重复出现的信号,它可以表示为x(t)=x(t+T),其中T为周期。
周期信号可以进一步分为连续时间周期信号和离散时间周期信号两种。
非周期信号则是无法用一个固定的周期表示的信号。
通常情况下,任意一个非周期信号都可以用周期信号的加权叠加表示。
频谱分析是研究信号在不同频率上的成分强度分布的方法。
频谱是信号的频率表示,在频谱分析中常用的方法有傅里叶变换、快速傅里叶变换等。
傅里叶变换是将一个信号从时域转换到频域的方法,可以将一个信号拆解成一系列频率成分。
傅里叶变换的结果是一个连续变化的频谱,它可以对信号的频率特性进行详细分析。
快速傅里叶变换是一种高效的傅里叶变换算法,可以在计算机中快速计算傅里叶变换。
它利用了傅里叶变换中的对称性和周期性,大大提高了计算效率。
第二章信号分析基础(频谱)
(1)
A0 a0
An
an bn
2
2
bn n arctg an
周期信号的频谱分析
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复指数形式: 将三角函数形式中的正余弦用欧拉公式代换
e j e j cos 2
则:
e j e j sin 2j
带入并合并同类项
a0 an jbn jn0t an jbn jn0t f (t ) [ e e ] 2 n 1 2 2 a0 an jbn jn0t an jbn jn0t e e 2 n 1 2 2 n 1 an jbn jn0t e Cn e jn0t 2 n n
则:c1x1(t)+c2x2(t) ←→ c1X1(f)+c2X2(f)
例子:求下图波形的频谱
用线性叠加定理简化 X1(f)
+
X2(f)
2.4 傅立叶变换的性质 c.对称性
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若 x(t) ←→ X(f),则 X(t) ←→ x(-f)
证明: 以-t替换t: 以f换t: 所以:
x(t )
∴当T0→∞时,Δω→0 上式变为:
T / 2
0
T0 / 2
f (t )e jn0t dt ]e jn0t
f (t )
+
1 + [ f (t )e jt dt ]e jt d 2
1 + jt F e d 2
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X ( f )e j 2ft df X ( f )e j 2ft df
x(t )
x( f ) X (t )e j 2ft dt
工程测试技术 第2章 信号分析基础-3
第二章、信号分析基础
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2.5 信号的频域分析
信号频域分析是采用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 变换
8563A
SPECTRUM ANALYZER 9 kHz - 26.5 GHz
第二章、信号分析基础
2.5 信号的频域分析
频域分析
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吉布斯现象(Gibbs)
• 吉布斯现象是由于展开式在间断点邻域不能均匀收敛 引起的。
• 例:方波信号
x(t)
T
T
t
2.5 信号的频域分析
频域分析
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N=1
2.5 信号的频域分析
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用线性叠加定理简化
X1(f)
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5、频谱分析的应用
频谱分析主要用于识别信号中的周期分量,是信号分析 中最常用的一种手段。
在齿轮箱故障诊断中,可
以通过齿轮箱振动信号频谱分 析,确定最大频率分量,然后 根据机床转速和传动链,找出 故障齿轮。
2 T
T /2
T /2 x(t) sin n0tdt;
ω0―基波圆频率; f0 ―基频:f0= ω0/2π
An an2 bn2 ;
n
arctan bn an
;
2.5 信号的频域分析
傅里叶级数的复数表达形式:
x(t) Cne jn0t , (n 0,1,2,...) n
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2.5 信号的频域分析
简明 第2章信号与频谱
随机过程通过线性系统;
高斯白噪声的统计特性。
2.3.1 何谓随机过程?
随机过程可定义为所有样本函数的集合。其在任意时刻上的取值是一个随 机变量,因此又可定义为在时间进程中处于不同时刻的随机变量的集合。
图2-4 随机过程的样本
2.3.2 数字特征
分布函数或概率密度函数可充分地描述随机过程的统计特性。 数字特征可描述随机过程的基本特性。常用的数字特征有均值、方差和
(
)
lim
T ∞
1 T
T /2
T / 2 s1(t)s2(t )dt
R( ) lim 1
T /2
s(t)s(t )dt
T T ∞ T / 2
周期性功率 R( ) 1 T0 / 2 s(t)s(t )dt
信号
T0 T0 / 2
R12
(
)
1 T0
Cn Cn e jn
幅度 Cn 随频率(nf0)变化的特性称为信号的幅度谱,
相位 n 随频率(nf0)变化的特性称为信号的相位谱。
【例2-1】 一个周期矩形脉冲信号的时域波形与幅度谱如图2-2所示,简 述周期信号频谱的特点,并确定该信号需要占用的频带宽度(即信号 带宽)。
B=1/τ
T0 /2 s(t)s(t )dt 1
T0 / 2
T0
T0 / T0
2 /2
A2
cos(0t
)
cos[0
(t
)
]dt
利用积化和差三角函数公式,可得
R(
)
A2 2
通信原理各类信号及频谱
第二章 通信基础一 信号分类(1) 确定信号和随机信号确定信号:指的是信号的电压或电流幅值在任意时间的值都是确定的,确定信号的时域波形可以用明确的数学表达式来表达。
如某一电压信号t sin )t (u 610=。
随机信号:指的是在信号实际发生之前的值是不确定的,这种信号的时域波形不能用确定性的数学表达式来表达,只能采用一定的数学手段如概率分布函数、概率密度函数、数学期望、方差或自相关函数等来间接描述。
这种随机过程的数学模型,对通信系统中的信号和噪声的分析是非常有用的。
(2)周期信号和非周期信号周期信号:对于信号)t (f ,若存在某一最小值T ,满足+∞<<∞--=t )T t (f )t (f ,则称该函数为周期函数。
满足条件+∞<<∞--=t )T t (f )t (f 的最小T 值称为信号)t (f 的周期。
非周期函数:如果满足+∞<<∞--=t )T t (f )t (f 的T 值不存在,则称为非周期函数。
(3) 能量信号和功率信号在通信系统中,电信号的功率用归一化的功率值来表示。
归一化的功率值:是指假设电压或电流信号通过电阻为Ω1时获得的功率。
设电压或电流信号为)t (f ,则归一化功率为)t (f )t (P 2=取一时间间隔T ,T 时间内的能量为:dt )t (f E TT T ⎰-=222在时间间隔T 内对应的平均功率为dt )t (f T T E P T T T T ⎰-==2221能量信号:当)t (f 在无限长时间内能量有限且不为0时,该信号被称为能量信号。
数学描述为:dt)t (f lim E TT T ⎰-∞→=222实际应用中发送信号的能量多是有限的。
如非周期的确定信号是能量信号。
功率信号: 如果信号在整个时间域中都存在,其能量是无限的,我们称之为功率信号。
数学定义为:dt )t (f T lim P TT T ⎰-∞→=2221功率是能量传递的速率,它决定着发射机的电压和无线系统中必须考虑的电磁场强度。
第2章:确定信号的频谱分析
信号的分类主要是依据信号波形特征来划分的, 在介绍信号分类前,先建立信号波形的概念。 信号波形:被测信号的信号幅度随时间的变化历 程称为信号的波形。
波形
2.1 信号的分类
A
0
t
信号波形图:用被测物理量的强度作为纵坐标, 用时间做横坐标,记录被测物理量随时间的变 化情况。
2.1 信号的分类
在噪声背景下提取有用信息。
信号分析的经典方法:
1、时域分析
瞬时值,最大值,最小值, 均值,均方值,均方根值等。
1)图形或表达式分析;
2)时域分解;
稳定分量,波动分量
3)相关分析; 4)概率密度分布
信号本身的相似程度 信号之间的相似程度
信号幅值分布
2、频谱分析
幅值谱,相位谱,能量谱,功率谱等
第二章、信号分析基础
xx((tt))a c00 n 1(cann•ceojnn s 0t 0t nb 1ncsn•ien jn00tt)
n 1
x(t) ncn•1e,2j,n 30 t n0,1,2
n
x(t) cnejn 0t n0,1,2,3 n
1
cn
T
T
2 T
x(t)ejn0tdt
2
cn的模|: cn |
2.1 信号的分类
a) 周期信号:经过一定时间可以重复出现的信号 b) x (t) = x (t+nT)
简单周期信号
复杂周期信号
例:单自由度振动系统作无阻尼自有振动位移:
k x(t)x0sin( t
)
m
m
x0,φ0 — 初始条件常数 m — 质量 K — 弹簧刚度
A x(t)
k
工程测试技术 信号分析基础 掌握信号时域波形分析方法
2.2 信号的时域波形分析
实验:
12
2.2 信号的时域波形分析
5、波形分析的应用
信号类型识别
信号基本参数识别
Pp-p
超门限报警
2.2 信号的时域波形分析
案例:汽车速度测量:
T
14
2.2 信号的时域波形分析
案例:旅游索道钢缆检测
超门限报警
15
2.2 信号的时域波形分析 实验:声音信号有效值报警:
应用: (1)信号中的直流分量消除 (2)仪器的智能调零
2.3 信号的时域统计分析
2、均方值
信号的均方值E[x2(t)],表达了信号的强度;其正平 方根值,又称为有效值(RMS),也是信号平均能量的一种 表达。
2 x
E[x2 (t)]
lim
1 T
T x 2 (t)dt
0
T
工程测量中仪器的表头示值就是信号的有效值。 应用:局部异常信号识别(钢丝绳断丝检测)
2.4 信号的时差域相关分析
发火周期
1
0.5
Healthy #1 Misfire #1&2 Misfire
Correlation
0
-0.5
自相关分析的主要应用:
用来检测混肴在干扰信号中的确定 性周期信号成分。
-1
0
120
240
360
480
600
720
Crank Angle (degCA)
作一个循环内转速信号的的自相关函数,其周期为发火周期。
16
第二章、信号分析基础 2.3 信号的时域统计分析
1. 均值 2. 均方值 3. 方差 4. 概率密度函数 5. 概率分布函数 6. 直方图
2信号分析基础
2信号分析基础频谱分析是信号分析的一种重要方法,它可以将信号在频域上进行分析和描述。
频域分析可以揭示信号的频率成分,帮助人们理解信号的特性和行为。
频谱分析的基础是傅里叶定理,该定理指出任何一个周期信号都可以表示为多个不同频率的正弦波叠加。
频谱分析通过将信号转换到频域上,可以将信号的频率成分可视化,以便更好地理解信号的频率特性。
频谱分析通常通过傅里叶变换来实现。
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。
傅里叶变换可以分为连续时间傅里叶变换(CTFT)和离散时间傅里叶变换(DTFT)两种形式。
CTFT适用于连续时间信号的频谱分析,而DTFT适用于离散时间信号的频谱分析。
傅里叶变换将信号分解为一系列复指数函数,每个指数函数代表不同频率的正弦波成分。
信号的频谱表示了信号在不同频率上的能量分布情况。
频谱图通常使用幅度谱和相位谱来表示,幅度谱表示了不同频率成分的能量大小,而相位谱表示了不同频率成分之间的相位关系。
频谱分析可以帮助人们了解信号的频率特性,包括信号中的主要频率、频率分布的宽度和对称性等。
频谱分析在多个领域得到广泛应用,包括信号处理、通信系统、音频处理、图像处理等。
在通信系统中,频谱分析可以帮助设计和优化调制和解调过程,以及减少信号之间的干扰。
在音频处理中,频谱分析可以用于音乐识别、音频编码和音效设计等。
除了傅里叶变换,频谱分析还可以使用其他技术,如快速傅里叶变换(FFT),它可以加快计算速度并减少计算复杂度。
FFT是一种基于离散采样的信号处理技术,广泛用于数字信号处理和频谱分析中。
总之,频谱分析是信号分析的一种重要方法,它可以帮助人们理解信号的频率特性和行为。
通过将信号从时域转换到频域,频谱分析可以将信号的频率成分可视化,为信号处理和优化提供基础。
信号与系统第2章信号描述及其分析1
图2.2.3 谐波逐次叠加后的图形 (a)1次 (b)1,3次 (c)1,3,5次
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第2章 信号描述及其分析
(2) 从以上两例可看出,三角波信号的频谱比方波信号的频谱 衰减得快,这说明三角波的频率结构主要由低频成分组成,而 方波中所含高频成分比较多。这一特点反映到时域波形上,表 现为含高频成分多的时域波形(方波)的变化比含高频成分少的时 域波形(三角波)的变化要剧烈得多。因此,可根据时域波形变化 剧烈程度,大概判断它的频谱成分。
本节小结 本节主要介绍了信号的分类。由于不同类型的信号其处 理方法不同,所以必须善于区分不同类型的信号。
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第2章 信号描述及其分析
§2 周期信号与离散频谱
信号的时域描述与时域分析 本课程所研究的信号 一般是随时间变化的物理量,抽象为以时间为自变量表达 的函数,称为信号的时域描述。求取信号幅值的特征参数 以及信号波形在不同时刻的相似性和关联性,称为信号的 时域分析。时域描述是信号最直接的描述方法,它只能反 映信号的幅值随时间变化的特征,而不能明显表示出信号 的频率构成。因此必须研究信号中蕴涵的频率结构和各频 率成分的幅值、相位关系。
本章重点及难点 本章重点为信号的分析,其中信号频
谱的求取为主要内容。难点为傅里叶变换。
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第2章 信号描述及其分析
首先应清楚如下三个方面:
信号与信息 信号与信息并非同一概念。 信号分析和信号处理 信号分析和信号处理并没有明确的界 限,通常把研究信号的构成和特征称为信号分析,把信号经过 必要的变换以获得所需信息的过程称为信号处理。 对信号进行分析与处理的原因 在一般情况下,仅通过对信 号波形的直接观察,很难获取所需要的信息,需要对信号进行 必要的分析和处理。
2 信号分析基础(频谱分析)
(2.69)
傅 里 叶 变 换 与 非 周 期 信 号 的 分 解
式2.68称为 x t 的傅立叶变换,称式2.69为 X 的 傅立叶逆变换,两者称为傅立叶变换对,可记为
x t X
IFT
FT
2 f 代入傅立叶积分式中,则式2.68, 2.69变为
X f x t e j 2 ft dt
Im[X ( f )] ( f ) arctgRe[ X ( f )]
x (t ) 1 X ( )e jt d 2 X ( ) x (t )e jt dt
X f 连续幅值谱
f
连续相位谱
X 频谱密度函数
2.2 周期信号的频谱分析 第 二 章
信号频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变 换为频域信号X(f),从另一个角度来了解信号的特征。
信 X(t)= sin(2πnft) 号 分 0 析 基 础
傅里叶 变换
t
8563A
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0
f
频域分析的概念 周 期 信 号 的 频 谱 分 析
傅 里 叶 变 换 与 非 周 期 信 号 的 分 解
T0 T0 , 设有一个周期信号x(t)在区间 2 2
以傅立叶级数表示为
x t
n
ce
n
jn0t
1 式中 cn T0
T0 2 T 0 2
x t e
jn0t
dt
将其代入上式则得
n n
幅频谱 相频谱
频谱图的概念 周 期 信 号 的 频 谱 分 析
第2章 信 号 分 析
(2-9)
sin(n0T1 ) a a 式(2-9)中,0 2T1 / T , n nπ ,
n≠0 当T = 4T1时,此波形是方波;式(2-9) 中各傅里叶系数为
a0 1/ 2, a1 2 / π, a3 2 / 3π, a5 2 / 5π,
将这些系数an(n = 0, 1, 2, …)的值 和其对应的谐波次数画出,如图2-4所示。
若按照信号的确定性划分,则它可以 分为确知信号和随机信号。 若按照信号的能量划分,则可以分为 能量信号和功率信号。 若按照信号的周期性划分,则可以分 为周期性信号和非周期性信号。
2.1 确 知 信 号
2.1.1 什么是确知信号
确知信号是指在任何时间的取值都是 确定的和可以预知的信号。
例如,一段确定的正弦波就是一个确 知信号,如图2-1所示。 此信号可以用下面的公式表示
图2-4 周期性方波的频谱
下面介绍用指数函数表示傅里叶级数 的方法。 式(2-6)中的每个n0 频率分量都包 含正弦和余弦两部分。 可以用直角坐标系中的两个轴分别表 示这两个分量,如图2-5所示。 并用一个矢量cn来表示,
图2-5 信号的矢量表示法
cn cn e
jn
an jbn
2.1.3 确知信号的性质
1.频域性质
频域是频率域的简称,频域性质指信 号的频率特性。
(1)周期性确知功率信号的频率特 性。由傅里叶分析可知,任何一个满 足狄利克雷条件①的周期性信号都可 以展开成傅里叶级数,即一个周期性 信号是由许多正弦波形组成的。
傅里叶级数的数学表示式可以用如下 三角级数表示
P V / R I R V I
2 2 2
2
(W) (2-4)
频谱分析仪使用简介
图37 剩余调频使信号模糊
54
d、相位噪声
相位噪声也称作边带噪声,它是由LO的不稳定 引起的,因为在某种程度上所有振荡器都存在 随机噪声的相位调制,在频域上就表现为信号 附近的边带噪声,这种边带噪声可能掩盖近端 的低电平信号。见图38。
55
图38 噪声边带掩盖小信号
56
• 分辨率带宽对扫描时间的影响:
概要
三章 频谱仪重要指标
1
第一章 信号分析简介
1.1 信号的分类 1.2 为什么要进行频域测量 1.3 频谱分析仪典型应用
2
1.1 信号的分类:
按表现形式分:连续波信号,模拟调制信号,数字 调制信号,噪声信号。 对信号的分析包括:时域分析,频域分析,调制域 分析。
52
c、剩余调频
影响频谱仪分辨率的另一个因素频谱仪的本振频率稳 定度(即LO的剩余调频),这种不稳定度将被转移 到任何混频产物中去,并将无法确定是由LO还是输 入信号引起的。剩余调频是显示的信号模糊不清(图 37),以至于在规定的剩余调频至内的两个信号不能 被分辨;所以,频谱仪的剩余调频决定了可允许的最 小分辨率。锁相本振作为参考源可降低剩余调频,也 降低了最小可允许的分辨带宽,高性能的频谱仪价格 较贵,因为它有较好的相位锁定系统,具有较低的剩 余调频和较小的最小分辨率。
39
技术小结
完成频谱分析有:扫频式和FFT两种方式; FFT适合于窄分析带宽,快速测量场合; 扫频方式适合于宽频带分析场合; 单点频CW信号在扫频式频谱仪上测试显示的 结果为中频滤波器形状。
40
第四章 频谱仪的重要指标
4.1 频率范围 4.2 准确度
4.3 分辨力
4.4 灵敏度 4.5 失真 4.6 动态范围
2.2周期信号与频谱分析.ppt
二
复指数展开式
x ( t ) a ( a cos n t b sin n t ) ( n 1 , 2 , 3 , ) 0 n 0 n 0
n 1
1 jn t 1 jn t 0 0 x ( t ) a ( a jb ) e ( a jb ) e 0 n n n n 2 2 n 1 1 1 c a ; c ( a jb ) ; c a jb ) n n n n ( n n 式中: 0 0 2 2
2.2 周期信号与离散频谱 以fn为横坐标, A n 功率谱。
2
为纵坐标画图,则称为
2.2 周期信号与离散频谱
频谱分析的应用
频谱分析主要用于识别信号中的周期分量,是 信号分析中最常用的一种手段。
案例:在齿轮箱故障诊断 通过齿轮箱振动信号频谱分析, 确定最大频率分量,然后根据 机床转速和传动链,找出故障 齿轮。
1 1 a ; c a jb ) ; c a jb ) 式中:c 0 0 n ( n n n ( n n 2 2 1 T2 2 T2 x (t)dt a x ( t ) cos n tdt 将式 a 0 n 0 T2 T2 T T
n
2 T2 b x ( t ) sin n tdt n 0 T2 T
2.2 周期信号与离散频谱
2 A 2 A 1 cos( n T / 2 ) [ 1 cos( n )] 0 n n
4A n 0 n1 ,3,5, n 2,4,6,
2 A 1 cos( n T 2 ) cos( n T 2 ) 1 0 0 n T 0
第2章确定信号的频谱分析
第2章确定信号的频谱分析信号的频谱分析是信号处理中的一个重要内容,它通过对信号进行频谱分析,可以了解信号中各个频率分量的信息,对于理解信号的特性和实现各种信号处理算法具有重要意义。
本章将介绍信号频谱分析的基本概念、数学工具和常用方法。
1.信号频谱分析的基本概念信号频谱分析是指对信号进行频率分析,即将信号变换到频域中,得到信号的频率成分和其所占的能量大小。
频谱分析可以分析信号的频率特性、谐波分量、噪声成分等信息。
信号可以表示为时间域和频域两个不同的域,其中时间域表示信号随时间变化的情况,频域表示信号在各个频率上的表现。
频谱分析是将信号从时间域转换到频域的过程。
2.信号频谱分析的数学工具信号频谱分析主要使用傅里叶变换和相关变换等数学工具。
傅里叶变换是将信号从时间域变换到频域的一种方法,它可以将信号表示为一系列频率分量,并给出各个频率分量的振幅和相位信息。
具体而言,傅里叶变换将连续时间信号表示为连续频率信号,离散时间信号表示为离散频率信号。
在实际应用中,离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)是最常用的方法之一,它通过对信号的采样和加窗处理,将离散时间信号转换为离散频率信号。
相关变换则是一种用于信号频谱估计的方法,它可以根据信号的自相关函数或互相关函数来计算信号的频谱。
相关变换通常用于对非平稳信号进行频谱分析。
3.信号频谱分析的常用方法信号频谱分析有多种方法,常见的包括傅里叶变换法、功率谱估计法和相关变换法等。
傅里叶变换法是最基本、最常用的频谱分析方法之一、它通过将信号与一系列正弦和余弦波进行叠加,得到信号的频谱。
由于傅里叶变换是一种线性变换,可以将信号分解为多个频率分量。
在实际应用中,可以使用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法来加速计算。
功率谱估计法是一种统计方法,用于估计信号的功率谱密度。
它通过将信号分段,计算每个分段的自相关函数或互相关函数,并对这些函数进行平均,从而得到信号的功率谱。
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
第2章 信号的分类及频谱分析
简单周期信号一般周期信号()⎫⎛k)(t x o m信号的“波形”振动弦(声源)周期性三角波周期性方波1 22 3nn⇒=不存在n1、n2,满足上式。
(a)(b)T’(c)矩形窗信号噪声信号(平稳)噪声信号(非平稳)(a)汽车速度连续信号每日股市的指数变化(离散信号)(d)某地每日的平均气温变化(离散信号)(e)每隔分钟测定开水房锅炉水的温度变化(离散信号)(f)每隔2得的离散信号/t )(C T o水温)um 位移一般周期信号噪声信号信号“域”的不同,是指信号的不同,或描述信号的横坐标物理量不同。
信号的时域描述:以时间为独立变量,其强调信号的值随时间变化的特征。
信号的频域描述:以角频率或频率为独立变量,其强调信号的幅值和相位随频率变化傅里叶变换时域分析频域分析的大小,它能够提供比时域信号波形更直观,丰富的信息。
谱线:按照事物的类别或系统编排记录ωx1(t)=10Sin(2π·3·t+π/6).三角频谱图3ωππ+ =ωω,谱线在横坐标的一边n nb n a ωθ=+=+,2三角波的A-ω幅频和θ-ω相频图=nR 1-0ω2121-实频图虚频图0双边幅频图双边相频图单边幅频图实频图虚频图双边幅频图ϕ双边相频图单边幅频图一般周期函数实频谱总是偶对称的,虚频谱总是奇对称的。
t的频谱图如何借助软件实现呢?——正弦函数sinω实频图虚频图双边幅频图ϕ双边相频图2⋅π2⋅π25.24352|n C 235235-2nϕ。
2.1信号的分类及频谱分析
第18/54页
2013年9月
在周期信号中有这样几个概念要求大家要弄清楚
定义式中: xt xt nT0 n 0,1,2
T0 ——为周期信号的周期( s ) f0 ——周期信号的频率( s -1 )
0 2f0
第2章 信号分类及频谱分析
第2章 信号分类及频谱分析一、知识要点及要求1) 了解信号的分类,掌握信号的时频域描述;2) 掌握周期信号及其频谱特点,了解傅立叶级数的概念和性质; 3) 掌握非周期信号及其频谱特点,了解傅立叶变换的概念和性质; 4) 了解信号处理的目的和分类,及数字信号处理的基本步骤; 5) 掌握模拟信号数字化出现的问题、原因和措施;二、重点内容及难点1.教学重点: 信号的分类;信号的时域、频域描述;采样定理;2.教学难点: 信号的时域/频域转换;数字信号处理的步骤;采样定理;混叠;泄露;窗函数;三、教学内容(一) 信号的分类1. 按信号随时间的变化规律分类 确定性信号与非确定性信号2.按信号幅值随时间变化的连续性分类根据信号幅值随时间变化的连续性,可把信号分为连续信号和离散信号。
3.按信号的能量特征分类根据信号用能量或功率表示,可把信号分为能量信号和功率信号。
当信号()x t 在(-∞,∞)内满足2()d x t t ∞-∞<∞⎰(2-6)时,则该信号的能量是有限的,称为能量有限信号,简称能量信号。
例如,图 2.6 所示的信号都是能量信号。
若信号()x t 在(-∞,∞)内满足2()d x t t ∞-∞→∞⎰(2-7)而在有限区间12(,)t t 内的平均功率是有限的,即212211()d t tx t t t t <∞-⎰(2-8)则信号为功率信号。
例如,图2.2中的正弦信号就是功率信号。
综上所述,从不同角度对信号进行分类,常用分类法归纳如下: (1) 按信号随时间的变化规律分类。
⎧⎧⎧⎪⎨⎪⎪⎩⎪⎨⎪⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎨⎩⎩⎪⎧⎧⎪⎪⎨⎪⎨⎩⎪⎪⎪⎩⎩谐波信号周期信号一般周期信号确定性信号准周期信号非周期信号一般非周期信号信号各态历经信号平稳随机信号非确定性信号非各态历经信号非平稳随机信号(2) 按信号幅值随时间变化的连续性分类。
()()()()⎧⎧⎨⎪⎪⎩⎨⎧⎪⎨⎪⎩⎩模拟信号信号的幅值与独立变量均连续连续信号一般连续信号独立变量连续信号一般离散信号独立变量离散离散信号数字信号信号的幅值和独立变量均离散 (3) 按信号的能量特征分类。
第二章信号的分类及频谱分析
则为周期信号. 简谐信号(正、余信号):
两大特点: ①正(余)信号容易产生,利用正(余)信号激励测 量装置(如激振器),便于分析测量装置的动态特性; ②任何一个周期信号都可以展开成由许多正 (余)谐波成分组成的付里叶级数.
23
测试 技术
一.周期信号的三角函数展开
傅里叶级数的三角函数展开式:
周 期 信 号 的 频 谱 分 析
θ(ω)-ω
26
测试 技术
实例2
周期性三角波x(t)的一周期 中,可以表示为
T A A t ( 0 t 0) T0 2 2 x(t ) T A A t (0 t 0 ) T0 2 2
x(t )
周 期 信 号 的 频 谱 分 析
A
T0 2
0
测试 技术
第二章 信号的分类及频谱知识
主要研究内容: 1、信息与信号 ▼
测 试 技 术 基 础
2、信号分类与描述
3、周期信号的频谱分析 4、非周期信号的频谱分析 5、信号的时域分析 6、信号的幅值域分析
▼ ▼
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1
测试 技术
2.1信息与信号
信号 信息
2 信 号 分 类 及 频 谱 知 识
交通信号灯
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测试 技术
2.3周期信号的频谱分析
信号频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变 换为频域信号X(f),从另一个角度来了解信号的特征。
1 测 试 信 号 基 础 知 识
19
测试 技术
频域分析的概念
周 期 信 号 的 频 谱 分 析
20
测试 技术
A( )
( )
10
周 期 信 号 的 频 谱 分 析
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第2章 信号分类及频谱分析一、知识要点及要求1) 了解信号的分类,掌握信号的时频域描述;2) 掌握周期信号及其频谱特点,了解傅立叶级数的概念和性质; 3) 掌握非周期信号及其频谱特点,了解傅立叶变换的概念和性质; 4) 了解信号处理的目的和分类,及数字信号处理的基本步骤; 5) 掌握模拟信号数字化出现的问题、原因和措施;二、重点内容及难点1.教学重点: 信号的分类;信号的时域、频域描述;采样定理;2.教学难点: 信号的时域/频域转换;数字信号处理的步骤;采样定理;混叠;泄露;窗函数;三、教学内容(一) 信号的分类1. 按信号随时间的变化规律分类 确定性信号与非确定性信号2.按信号幅值随时间变化的连续性分类根据信号幅值随时间变化的连续性,可把信号分为连续信号和离散信号。
3.按信号的能量特征分类根据信号用能量或功率表示,可把信号分为能量信号和功率信号。
当信号()x t 在(-∞,∞)内满足2()d x t t ∞-∞<∞⎰(2-6)时,则该信号的能量是有限的,称为能量有限信号,简称能量信号。
例如,图 2.6 所示的信号都是能量信号。
若信号()x t 在(-∞,∞)内满足2()d x t t ∞-∞→∞⎰(2-7)而在有限区间12(,)t t 内的平均功率是有限的,即212211()d t tx t t t t <∞-⎰(2-8)则信号为功率信号。
例如,图2.2中的正弦信号就是功率信号。
综上所述,从不同角度对信号进行分类,常用分类法归纳如下: (1) 按信号随时间的变化规律分类。
⎧⎧⎧⎪⎨⎪⎪⎩⎪⎨⎪⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎨⎩⎩⎪⎧⎧⎪⎪⎨⎪⎨⎩⎪⎪⎪⎩⎩谐波信号周期信号一般周期信号确定性信号准周期信号非周期信号一般非周期信号信号各态历经信号平稳随机信号非确定性信号非各态历经信号非平稳随机信号(2) 按信号幅值随时间变化的连续性分类。
()()()()⎧⎧⎨⎪⎪⎩⎨⎧⎪⎨⎪⎩⎩模拟信号信号的幅值与独立变量均连续连续信号一般连续信号独立变量连续信号一般离散信号独立变量离散离散信号数字信号信号的幅值和独立变量均离散 (3) 按信号的能量特征分类。
()()⎧⎨⎩能量有限信号信号功率有限信号(二) 信号的时域—频域描述信号的时域描述和频域描述之间是可以相互转换的,但它们包含相同的信息量(信号是信息的载体,信息包含在信号之中)。
直接观测或记录的信号一般为随时间变化的物理量。
这种以时间为独立变量,用信号的幅值随时间变化的函数或图形来描述信号的方法称为时域描述。
时域描述简单直观,只能反映信号的幅值随时间变化的特性,而不能明确揭示信号的频率成分。
因此,为了研究信号的频率构成和各频率成分的幅值大小、相位关系,则需要把时域信号转换成频域信号,即把时域信号通过数学处理变成以频率f (或角频率ω)为独立变量,相应的幅值或相位为因变量的函数表达式或图形来描述,这种描述信号的方法称为信号的频域描述。
信号“域”的不同,是指信号的独立变量不同,或描述信号的横坐标物理量不同。
信号在不同域中的描述,使所需信号的特征更为突出,以便满足解决不同问题的需要。
信号的时域描述以时间为独立变量,其强调信号的幅值随时间变化的特征;信号的频域描述以角频率或频率为独立变量,其强调信号的幅值和初相位随频率变化的特征。
因此,信号的时域描述直观反映信号随时间变化的情况,频域描述则反映信号的频率组成成分。
信号的时域描述和频域描述是信号表示的不同形式,同一信号无论采用哪种描述方法,其含有的信息内容是相同的,即信号的时域描述转换为频域描述时不增加新的信息。
(三) 周期信号与离散频谱1 周期信号的傅里叶级数的三角函数展开在有限区间上,任何周期信号()x t 只要满足狄利克雷(dirichlet)①条件,都可以展开成傅里叶级数。
傅里叶级数的三角函数表达式为 ()0001()cos sin ωω∞==++∑n n n x t a a n t b n t (2-9)式中,0a 为信号的常值分量; n a 为信号的余弦分量幅值; n b 为信号的正弦分量幅值。
0a 、n a 和n b 分别表示为000000/20/20/20/20/20/21()d 2()cos d 2()sin d T T T n T T n T a x t t T a x t n t t T b x t n t tT ωω---===⎰⎰⎰(2-10)式中,0T 为信号的周期;0ω为信号的基频,即角频率,002π/T ω=,1,2,3,n =L 合并式(2-9)中的同频项,则式(2-9)表示为001()sin()ωθ∞==++∑n n n x t a A n t (2-11)式中,信号的幅值n A 和初相位角θn 分别为=n A 意义:周期信号是由一个或几个乃至无穷多个不同频率的谐波叠加而成。
或者说,一般周期信号可以分解为一个常值分量0a 和多个成谐波关系的正弦分量之和。
因此,一般周期信号的傅里叶级数三角函数展开是以正(余)弦作为基本函数簇进行相加获得的。
周期信号频谱的三个特点:1) 离散性;即周期信号的频谱是离散的。
2) 谐波性;即每条谱线只出现在基频的整数倍上。
3) 收敛性;即工程中常见周期信号,其谐波幅值总的趋势是随谐波次数的增高而减小。
各频率分量的的谱线高度表示该谐波的幅值或相位角。
2 周期函数的奇偶特性利用函数的奇偶性,可使周期函数(信号)的傅里叶三角函数展开式有较大的简化。
(1) 如果周期函数()x t 是奇函数,即()()=--x t x t ,这样傅里叶系数的常值分量00=a ,余弦分量幅值0=n a ,傅里叶级数01()sin ω∞==∑n n x t b n t。
(2) 如果周期函数()x t 是偶函数,即()()=-x t x t ,这样傅里叶系数的正弦分量幅值0=n b ,则傅里叶级数001()cos ω∞==+∑n n x t a a n t。
3 傅里叶级数的复指数函数展开为了便于数学运算,往往将傅里叶级数写成复指数函数形式。
根据欧拉公式j e cos jsin (j t t t ωωω±=±(2-17)则j j 1cos (e e )2t t t ωωω-=+ (2-18a) j j 1sin j(e e )2t t t ωωω-=-(2-18b)则00j j 011()ee n tn tn n n n x t C C C ωω∞∞--===++∑∑或 0j ()e0,1,2,n tnn x t C n ω∞=-∞==±±∑L(2-20) 00j j 011j()j()01()ee ||e ||e nnn tn tn n n n n t n t n n n x t C C C C C C ωωωϕωϕ∞∞--==∞--+==++⎡⎤=++⎣⎦∑∑∑ (2-25)因此,可把n C (0,1,2,=±±L n )看做复平面内的模||n C 为/2n A 、角频率为0ω的一对共轭反向旋转矢量(即相量)。
初相角为ϕn ,表示矢量n C 对于实轴在0=t 时刻的位置。
矢量旋转的方向可正、可负,因此出现了正、负频率。
当0ωn 为正时,ϕn 为负值;当0ωn 为负时,ϕn 为正值,如图2.12所示。
图2.12 负频率的说明由此可见,周期信号用复指数形式展开,相当于在复平面内用一系列旋转矢量j ()||e nn t n C ωϕ±来描述,且具有负频率的矢量总是与具有正频率的矢量成对出现。
在双边幅频图中,每对正、负频率上谱线的高度||n C 相等,因此幅频图呈偶对称分布,而双边相频图总是呈奇对称分布的。
表2-1 傅里叶级数的复指数与三角函数展开的关系5 周期信号的强度表述周期信号的强度通常是以峰值F x 、绝对值||μx 、有效值rms x 和平均功率av P 来表述。
1. 峰值F x 与峰-峰值F F x - F max |()|=x x t2. 均值μx 与绝对均值||μx周期信号中的均值μx 是指信号在一个周期内幅值对时间的平均,也就是用傅里叶级数展开后的常值分量0a ,即01()d Tx x t t T μ=⎰(2-30)周期信号全波整流后的均值称为信号的绝对均值||μx ,即 ||01|()|d Tx x t t T μ=⎰3. 有效值rms x信号中的有效值就是均方根值rms x ,即rms x =(2-32)它记录了信号经历的时间进程,反映了信号的功率大小。
4. 平均功率av P有效值的平方,也就是说均方值就是信号的平均功率av P ,即2av 01()d TP x t tT =⎰(2-33)(四) 非周期信号与连续频谱 非周期信号:1) 准周期信号:频谱是离散的,但各频率分量与基频的比值不一定都是有理数。
如)2sin()sin()(00t t t x ωω+=。
2) 瞬变非周期信号:可简称为非周期信号。
瞬态信号是非周期信号,也可以说它的周期→∞T 。
因此,可以把瞬态信号看做是周期趋于无穷大的周期信号。
从周期信号的角度来理解非周期信号并推导其频谱。
周期为0T 的信号()x t 的频谱是离散谱,相邻谐波之间的频率间隔为002π/T ωω∆==。
对于瞬态信号,0→∞T 时,00ωω=∆→,这意味着在周期无限扩大时,周期信号频谱谱线间隔在无限缩小,相邻谐波分量无限接近,离散参数0ωn 就变换成连续变量ω,离散频谱变成了连续频谱,式(2-11)和式(2-20)中的求和运算可用积分运算来取代,所以瞬态信号的频谱是连续的。
这时,瞬态信号的频域描述已不能用傅里叶级数展开,而要用傅里叶变换来描述j 0()lim (j )e 2πn tT n x t X ωωω∞→∞=-∞=⋅⋅∑(2-40)当0→∞T 时,离散频率0ω→n 连续变量ω。
求和→∑积分。
则j 1()(j )e d 2tx t X ωωω∞-∞=⋅π⎰(2-41)()x t 为(j )X ω的傅里叶逆变换(反变换)。
式(2-37)和式(2-41)构成了傅里叶变换对:FTIFT()(j )x t X ω⇔由于02f ω=π,所以式(2-37)和式(2-41)可变为j2(j )()e d ft X f x t t∞-π-∞=⎰ (2-42)j2()(j )e d ft x t X f f∞π-∞=⋅⎰(2-43)频谱密度函数;即)(f X 与n C 很相似,但n C 的量纲与信号幅值的量纲一样,而)(f X 的量纲是单位频宽上的幅值。
傅里叶变换的主要性质表2-3 傅里叶变换的主要性质奇偶虚实性一般(j )X f 是实变量ƒ的复变函数。
它可以表达为j2(j )()d Re (j )jIm (j )ft X f x t e t X f X f ∞-π-∞==-⎰ (2-48)式中Re (j )()cos 2d X f x t ft t∞-∞=π⎰ (2-49)Im (j )()sin 2d X f x t ft t∞-∞=π⎰ (2-50)余弦函数是偶函数,正弦函数是奇函数。