自相关函数和互相关函数不错的材料
自相关与互相关函数的计算与应用
自相关与互相关函数的计算与应用自相关函数和互相关函数是信号处理中常用的概念和工具，用于描述信号之间的相关性和相似性。
在本文中，我们将介绍自相关函数和互相关函数的计算方法，并探讨它们在实际应用中的用途。
一、自相关函数的计算与应用自相关函数是描述一个信号与其自身之间的相关程度的函数。
它的计算方法是将信号与其自身进行卷积，然后对结果进行归一化处理。
自相关函数具有以下性质：1. 自相关函数的取值范围是[-1, 1]之间。
当自相关函数的取值接近1时，表示信号之间具有高度的相关性；当取值接近-1时，表示信号之间具有高度的反相关性；当取值接近0时，表示信号之间不存在相关性。
2. 自相关函数的峰值对应着信号的周期。
通过找到自相关函数的峰值，我们可以确定信号的周期，从而对信号进行频域分析和周期性检测等操作。
3. 自相关函数可以用于信号的降噪和滤波。
通过计算信号的自相关函数，我们可以找到信号中的重复模式，并进行滤波操作，从而去除噪声和杂乱的信号成分。
二、互相关函数的计算与应用互相关函数是描述两个信号之间相关程度的函数。
它的计算方法是将两个信号进行卷积，然后对结果进行归一化处理。
互相关函数具有以下性质：1. 互相关函数可以用于信号的相似性匹配和模式识别。
通过计算待匹配信号和参考信号的互相关函数，我们可以找到信号之间的相似性，并进行模式匹配和识别操作。
2. 互相关函数可以用于信号的延时估计。
通过计算信号之间的互相关函数，我们可以估计信号之间的时间延迟，从而实现信号的同步和对齐。
3. 互相关函数可以用于信号的频率测量。
通过计算信号之间的互相关函数的频域分析，我们可以获得信号的频率信息，从而实现信号的频率测量和频域分析。
三、自相关与互相关函数的应用示例自相关和互相关函数在信号处理和模式识别领域有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用示例：1. 语音信号处理：通过计算语音信号的自相关函数，可以实现语音信号的周期性检测和降噪操作，从而提高语音识别的准确性。
统计信号处理 参考答案
统计信号处理参考答案统计信号处理是一门研究如何从观测到的信号中提取有用信息的学科。
它是应用数学和统计学的交叉领域，广泛应用于通信、雷达、生物医学工程等领域。
本文将从统计信号处理的基本概念、常见方法以及应用案例等方面进行探讨。
一、统计信号处理的基本概念统计信号处理的核心概念是信号与噪声的区分。
信号是我们所关注的目标信息，而噪声则是干扰我们对信号的观测和分析。
因此，统计信号处理的目标是通过统计学方法，将信号从噪声中提取出来，从而得到准确的信息。
在统计信号处理中，我们常用的方法之一是概率密度函数估计。
概率密度函数是描述随机变量概率分布的函数，通过对观测到的信号进行概率密度函数估计，我们可以了解信号的分布情况，从而更好地对信号进行处理和分析。
二、统计信号处理的常见方法1. 自相关函数与互相关函数自相关函数和互相关函数是统计信号处理中常用的方法。
自相关函数可以用来衡量信号的相似性和周期性，而互相关函数则可以用来衡量两个信号之间的相似性和相关性。
通过计算自相关函数和互相关函数，我们可以得到信号的时域特性和频域特性。
2. 最小二乘法最小二乘法是一种常用的参数估计方法，它可以用来拟合信号模型和估计信号参数。
通过最小化观测信号与信号模型之间的误差平方和，我们可以得到最优的信号参数估计。
最小二乘法在信号重建、滤波等方面有着广泛的应用。
3. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种递归滤波方法，它可以用来估计动态系统中的状态变量。
卡尔曼滤波结合了观测数据和系统模型，通过迭代计算，可以得到最优的状态估计结果。
卡尔曼滤波在导航、目标跟踪等领域有着重要的应用。
三、统计信号处理的应用案例1. 通信领域在通信领域，统计信号处理被广泛应用于信号调制、信道估计、信号解调等方面。
通过对信号进行统计分析和处理，可以提高通信系统的性能和可靠性。
2. 雷达领域统计信号处理在雷达领域也有着重要的应用。
通过对雷达信号进行处理，可以实现目标检测、目标跟踪以及目标参数估计等功能。
自相关与互相关函数
相关函数１.自相关函数自相关函数就是信号在时域中特性的平均度量,它用来描述信号在一个时刻的取值与另一时刻取值的依赖关系,其定义式为(2、4、6)对于周期信号,积分平均时间T为信号周期。
对于有限时间内的信号,例如单个脉冲,当T趋于无穷大时,该平均值将趋于零,这时自相关函数可用下式计算(2、4、7)自相关函数就就是信号x(t)与它的时移信号x(t+τ)乘积的平均值,它就是时移变量τ的函数。
例如信号的自相关函数为若信号就是由两个频率与初相角不同的频率分量组成,即,则对于正弦信号,由于,其自相关函数仍为由此可见,正弦(余弦)信号的自相关函数同样就是一个余弦函数。
它保留了原信号的频率成分,其频率不变,幅值等于原幅值平方的一半,即等于该频率分量的平均功率,但丢失了相角的信息。
自相关函数具有如下主要性质:(1)自相关函数为偶函数,,其图形对称于纵轴。
因此,不论时移方向就是导前还就是滞后(τ为正或负),函数值不变。
(2)当τ＝0时,自相关函数具有最大值,且等于信号的均方值,即(2、4、8)(3)周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。
(4)若随机信号不含周期成分,当τ趋于无穷大时,趋于信号平均值的平方,即(2、4、9)实际工程应用中,常采用自相关系数来度量其不同时刻信号值之间的相关程度,定义式为(2、4、10)当τ＝0时,＝1,说明相关程度最大;当τ＝∞时,,说明信号x(t)与x(t+τ)之间彼此无关。
由于,所以。
值的大小表示信号相关性的强弱。
自相关函数的性质可用图2、4、3表示。
图2、4、3 自相关函数的性质常见四种典型信号的自相关函数如图2、4、4所示,自相关函数的典型应用包括:(1)检测信号回声(反射)。
若在宽带信号中存在着带时间延迟的回声,那么该信号的自相关函数将在处也达到峰值(另一峰值在处),这样可根据确定反射体的位置,同时自相关系数在处的值将给出反射信号相对强度的度量。
时间历程自相关函数图形正弦波正弦波加随机噪声窄带随机噪声宽带随机噪声图2、4、4 四种典型信号的自相关函数(2)检测淹没在随机噪声中的周期信号。
实用文档之自相关函数和互相关函数计算和作图的整理
实用文档之"自相关函数和互相关函数计算和作图的整理"1. 首先说说自相关和互相关的概念。
--[转版友gghhjj]-------------------------------------------------------------------------------------这个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------[转版友hustyoung]-----------------------------------------------------------------------------------自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度；互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个判断指标，把两测点之间信号的互谱与各自的自谱联系了起来。
它能用来确定输出信号有多大程度来自输入信号，对修正测量中接入噪声源而产生的误差非常有效。
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------事实上，在图象处理中，自相关和互相关函数的定义如下：设原函数是f(t)，则自相关函数定义为R(u)=f(t)*f(-t)，其中*表示卷积；设两个函数分别是f(t)和g(t)，则互相关函数定义为R(u)=f(t)*g(-t)，它反映的是两个函数在不同的相对位置上互相匹配的程度。
自相关与互相关函数的性质与应用
自相关与互相关函数的性质与应用自相关函数和互相关函数是信号处理领域中常用的工具，它们能够描述信号与自身或其他信号之间的相互关系。
本文将介绍自相关函数和互相关函数的性质及其在不同领域中的应用。
一、自相关函数自相关函数是用来衡量信号与自身之间的相似程度。
在时域上，自相关函数定义为信号与其自身的延迟版本的乘积的积分。
数学表达式如下：Rxx(tau) = ∫[x(t)*x(t-tau)]dt在自相关函数中，tau表示延迟的时间。
自相关函数具有以下性质：1. 对称性：自相关函数关于tau=0对称，即Rxx(-tau) = Rxx(tau)。
2. 零延迟：在tau=0时，自相关函数达到最大值，即Rxx(0) =∫[x(t)^2]dt。
3. 正则性：自相关函数的取值范围在0和Rxx(0)之间。
自相关函数在信号处理中有广泛的应用，包括时序分析、噪声滤除和谱估计等。
例如，在时序分析中，自相关函数可用于检测信号的周期性和重复性，帮助确定信号的周期。
二、互相关函数互相关函数用于衡量两个信号之间的相似程度。
在时域上，互相关函数定义为一个信号与另一个信号的延迟版本的乘积的积分。
数学表达式如下：Rxy(tau) = ∫[x(t)*y(t-tau)]dt在互相关函数中，tau表示延迟的时间。
互相关函数具有以下性质：1. 非对称性：互相关函数通常不满足对称性，即Rxy(-tau) ≠Rxy(tau)。
2. 特定延迟下的相似性：当tau等于信号y的延迟时间时，互相关函数达到最大值，即Rxy(tau) = ∫[x(t)*y(t)]dt。
3. 互相关峰值：互相关函数的最大值表示信号x和信号y之间的最佳匹配程度。
互相关函数在信号处理和图像处理领域具有广泛应用。
例如，在音频处理中，互相关函数可用于音频识别和音频匹配；在图像处理中，互相关函数可用于图像匹配和模式识别。
三、自相关与互相关函数的应用1. 语音识别：自相关和互相关函数可用于语音信号的特征提取和语音识别算法的设计。
Gold序列与m序列仿真应用
1. 绪论m序列具有优良的双值自相关特性，但互相关特性不是很好。
作为CDMA通信地址码时，由于互相关特性不理想，使得系统内多址干扰影响增大，且可用地址码数量较少。
在某些应用场合，利用狭义伪随机序列复合而成复合序列更为有利。
这是因为通过适当方法构造的复合序列具有某些特殊性质。
Gold序列就是一种复合序列，而且具有良好的自相关与互相关特性，地址码数量远大于m序列，且易于实现、结构简单，在工程上得到广泛应用。
表1是m序列和Gold序列的主要性能比较，表中为m序列的自相关峰值，为自相关主峰；为Gold序列的互相关峰值，为其自相关主峰。
从表1中可以看出：当级数n一定时，Gold序列中可用序列个数明显多于m序列数，且Gold序列的互相关峰值和主瓣与旁瓣之比都比m序列小得多，这一特性在实现码分多址时非常有用。
表1. m序列和Gold序列性能比较在引入Gold序列概念之前先介绍一下m序列优选对。
m序列优选对，是指在m序列集中，其互相关函数绝对值的最大值(称为峰值互相关函数)最接近或达到互相关值下限(最小值)的一对m序列。
设{ai}是对应于r次本原多项式F1(x)所产生的m序列， {bi} 是另一r次本原多项式F2(x)产生的m序列，峰值互相关函数满足（1）则m序列{ai}与{bi}构成m序列优选对。
例如：的本原多项式与所产生的m序列与，其峰值互相关函数。
满足式（1），故与构成m序列优选对。
而本原多项式所产生的m序列，与m序列的峰值互相关函数，不满足上式，故与不是m序列优选对。
2. Gold序列1967年，R·Gold指出：“给定移位寄存器级数r时，总可找到一对互相关函数值是最小的码序列，采用移位相加方法构成新码组，其互相关旁瓣都很小，且自相关函数和互相关函数均有界”。
这样生成的序列称为Gold码（Gold序列）。
Gold序列是m序列的复合序列，由两个码长相等、码时钟速率相同的m序列优选对的模2和序列构成。
自相关与互相关函数
相关函数１．自相关函数自相关函数是信号在时域中特性的平均度量，它用来描述信号在一个时刻的取值和另一时刻取值的依赖关系，其定义式为（2.4.6）对于周期信号，积分平均时间T为信号周期。
对于有限时间内的信号，例如单个脉冲，当T趋于无穷大时，该平均值将趋于零，这时自相关函数可用下式计算（2.4.7）自相关函数就是信号x(t)和它的时移信号x(t+τ)乘积的平均值，它是时移变量τ的函数。
例如信号的自相关函数为若信号是由两个频率和初相角不同的频率分量组成，即，则对于正弦信号，由于，其自相关函数仍为由此可见，正弦（余弦）信号的自相关函数同样是一个余弦函数。
它保留了原信号的频率成分，其频率不变，幅值等于原幅值平方的一半，即等于该频率分量的平均功率，但丢失了相角的信息。
自相关函数具有如下主要性质：（1）自相关函数为偶函数，，其图形对称于纵轴。
因此，不论时移方向是导前还是滞后（τ为正或负），函数值不变。
（2）当τ＝0时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即（2.4.8）（3）周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。
（4）若随机信号不含周期成分，当τ趋于无穷大时，趋于信号平均值的平方，即（2.4.9）实际工程使用中，常采用自相关系数来度量其不同时刻信号值之间的相关程度，定义式为（2.4.10）当τ＝0时，＝1，说明相关程度最大；当τ＝∞时，，说明信号x(t)和x(t+τ)之间彼此无关。
由于，所以。
值的大小表示信号相关性的强弱。
自相关函数的性质可用图2.4.3表示。
图2.4.3 自相关函数的性质常见四种典型信号的自相关函数如图2.4.4所示，自相关函数的典型使用包括：（1）检测信号回声（反射）。
若在宽带信号中存在着带时间延迟的回声，那么该信号的自相关函数将在处也达到峰值（另一峰值在处），这样可根据确定反射体的位置，同时自相关系数在处的值将给出反射信号相对强度的度量。
时间历程自相关函数图形正弦波正弦波加随机噪声窄带随机噪声宽带随机噪声图2.4.4 四种典型信号的自相关函数（2）检测淹没在随机噪声中的周期信号。
自相关与互相关函数的快速算法实现
自相关与互相关函数的快速算法实现自相关（Autocorrelation）与互相关（Cross-correlation）是信号处理中常用的分析方法，可以用于信号的频域分析、滤波器设计、模式识别等领域。
在实际应用中，为了提高计算效率，常常需要使用快速算法来实现自相关与互相关的计算。
本文将介绍一些常见的快速算法实现方法。
一、自相关函数的快速算法实现自相关函数（Autocorrelation Function）用于计算信号在不同时刻与自身之间的相似性。
在时域上，自相关函数定义如下：R(k) = ∑[x(n) * x(n-k)]其中，x(n)表示输入信号的第n个样本，k表示时延。
传统的自相关函数计算方法需要进行多次乘法和累加运算，计算复杂度较高。
为了加速计算过程，可以使用快速傅里叶变换（FFT）来实现。
具体步骤如下：1. 对输入信号x(n)进行零填充，得到长度为N的序列X(n)，N为2的整数次幂。
2. 对序列X(n)进行FFT运算，得到频域表示X(k)。
3. 将频域表示X(k)的每个元素乘以其共轭复数，得到乘积序列Y(k)。
4. 对乘积序列Y(k)进行IFFT运算，得到自相关函数R(k)。
通过使用FFT和IFFT算法，可以将自相关函数的计算复杂度从O(N^2)降低到O(N log N)，大大提高了计算效率。
二、互相关函数的快速算法实现互相关函数（Cross-correlation Function）则用于计算两个不同信号之间的相似性或相关性。
在时域上，互相关函数定义如下：C(k) = ∑[x(n) * y(n-k)]其中，x(n)和y(n)分别为两个输入信号的第n个样本，k表示时延。
也可以使用FFT来加速互相关函数的计算过程。
具体步骤如下：1. 对输入信号x(n)和y(n)进行零填充，得到长度为N的序列X(n)和Y(n)，N为2的整数次幂。
2. 对序列X(n)和Y(n)进行FFT运算，得到频域表示X(k)和Y(k)。
自相关试题及答案
自相关试题及答案一、选择题1. 自相关函数是描述什么特性的统计量？A. 随机变量的分布特性B. 随机过程的统计特性C. 随机变量的独立性D. 随机过程的独立性答案：B2. 自相关函数的计算公式是什么？A. R(τ) = E[X(t)X(t+τ)]B. R(τ) = E[X(t) - μ][X(t+τ) - μ]C. R(τ) = E[X(t)X(t-τ)]D. R(τ) = E[X(t) + μ][X(t+τ) + μ]答案：B3. 自相关函数的值在什么范围内？A. -∞ 到+∞B. 0 到+∞C. -1 到 1D. 0 到 1答案：B二、简答题1. 什么是自相关函数，它在信号处理中有什么应用？答：自相关函数是一种描述信号或随机过程在不同时间点上值之间相关程度的统计量。
在信号处理中，自相关函数用于分析信号的周期性，检测信号中的重复模式，以及估计信号的功率谱。
2. 请简述自相关函数和互相关函数的区别。
答：自相关函数是描述同一信号在不同时间点上的值之间的相关性，而互相关函数是描述两个不同信号在不同时间点上的值之间的相关性。
自相关函数通常用于分析单个信号的特性，而互相关函数用于分析两个信号之间的相似性或时延。
三、计算题1. 给定一个离散时间信号 x[n] = {1, 2, 3, 4, 3, 2}，请计算其自相关函数 R(0) 和 R(1)。
解：根据自相关函数的定义R(τ) = E[x[n]x[n-τ]]，计算得：R(0) = (1*1 + 2*2 + 3*3 + 4*4 + 3*3 + 2*2) / 6 = 40 / 6 =20/3R(1) = (1*2 + 2*3 + 3*4 + 4*3 + 3*2 + 2*1) / 6 = 38 / 6 ≈ 6.33332. 如果一个随机过程 X(t) 的自相关函数为R(τ) = e^(-|τ|)，请说明该过程的性质。
解：该自相关函数表明，随着时间延迟τ 的增加，随机过程 X(t) 的值之间的相关性指数级衰减。
通信原理(第7版)复习资料汇总
通信原理复习资料第一章 绪论1、模拟通信系统模型模拟通信系统是利用模拟信号来传递信息的通信系统 2、数字通信系统模型数字通信系统是利用数字信号来传递信息的通信系统 3、数字通信的特点 优点：（1）抗干扰能力强，且噪声不积累 （2）传输差错可控（3）便于处理、变换、存储（4）便于将来自不同信源的信号综合到一起传输 （5）易于集成，使通信设备微型化，重量轻 （6）易于加密处理，且保密性好 缺点：（1）需要较大的传输带宽 （2）对同步要求高4、通信系统的分类（1）按通信业务分类：电报通信系统、电话通信系统、数据通信系统、图像通信系统 （2）按调制方式分类：基带传输系统和带通（调制）传输系统 （3）按信号特征分类：模拟通信系统和数字通信系统 （4）按传输媒介分类：有线通信系统和无线通信系统 （5）按工作波段分类：长波通信、中波通信、短波通信（6）按信号复用方式分类：频分复用、时分复用、码分复用 ★★5、通信系统的主要性能指标：有效性和可靠性有效性：指传输一定信息量时所占用的信道资源（频带宽度和时间间隔），是“速度”问题； 可靠性：指接收信息的准确程度，也就是传输的“质量”问题。
模拟通信系统模型数字通信系统模型（1）模拟通信系统：有效性：可用有效传输频带来度量。
可靠性：可用接收端解调器输出信噪比来度量。
（2）数字通信系统：有效性：用传输速率和频带利用率来衡量。
可靠性：常用误码率和误信率表示。
码元传输速率R B ：定义为单位时间（每秒）传送码元的数目，单位为波特（Baud ）； 信息传输速率R b ：定义为单位时间内传递的平均信息量或比特数，单位为比特/秒。
6、通信的目的：传递消息中所包含的信息。
7、通信方式可分为：单工、半双工和全双工通信★8、信息量是对信息发生的概率（不确定性）的度量。
一个二进制码元含1b 的信息量；一个M 进制码元含有log 2M 比特的信息量。
9、信息源的熵，即每个符号的平均信息量：)x (p log )x(p I i 2n1i i∑=-=结论：等概率发送时，信息源的熵有最大值。
基于传导变换的自相关函数和互相关函数的拓展研究
基于传导变换的自相关函数和互相关函数的拓展研究
史纪磊;朱树海;陆华晶;李日华
【期刊名称】《广东工业大学学报》
【年(卷),期】2017(034)001
【摘要】利用随机过程的可拓模型，讨论了当过程元的某一个或多个特征的量值改变时，使得该过程中的其他特征的量值发生传导变换，给出了自传导过程元的传导自相关函数和传导互相关函数的概念。
利用可拓推理、可拓变换及其传导性，对同一过程的自相关函数和两个过程的单过程变换的互相关函数的拓展性进行了初步研究。
【总页数】5页(P11-14,39)
【作者】史纪磊;朱树海;陆华晶;李日华
【作者单位】宁波大红鹰学院基础学院，浙江宁波 315327;宁波大红鹰学院基础学院，浙江宁波 315327;宁波大红鹰学院基础学院，浙江宁波 315327;海军航空工程学院系统科学与数学研究所，山东烟台 264001
【正文语种】中文
【中图分类】N94;O211.6
【相关文献】
1.基于互相关函数幅值向量和小波变换的复合材料结构损伤检测 [J], 杨智春;党晓娟;谭光辉
2.基于小波变换和自相关函数的基音频率检测算法 [J], 李飞鹏;张维强;徐晨
3.基于相邻互相关函数-参数化中心频率-调频率分布-Keystone变换的无源雷达机动目标相参积累方法 [J], 赵勇胜; 胡德秀; 刘智鑫; 赵拥军; 赵闯
4.基于坐标变换理论分析Ilizarov骨外固定架矫形力传导效率 [J], 胡湘宇; 苏鹏; 张力; 李剑; 秦泗河; 樊瑜波
5.基于坐标变换理论分析Ilizarov骨外固定架矫形力传导效率 [J], 胡湘宇; 苏鹏; 张力; 李剑; 秦泗河; 樊瑜波
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自相关函数与互相关函数 不错的材料
2.4.3相关函数１．自相关函数自相关函数是信号在时域中特性的平均度量，它用来描述信号在一个时刻的取值与另一时刻取值的依赖关系，其定义式为冲，当T例如信号的自相关函数为若信号是由两个频率与初相角不同的频率分量组成，即，则自相关函数具有如下主要性质：（1）自相关函数为偶函数，，其图形对称于纵轴。
因此，不论时移方向是导前还是滞后（τ为正或负），函数值不变。
（2）当τ＝0时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即（3）周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。
（4）若随机信号不含周期成分，当τ趋于无穷大时，趋于信号平均值的平方，即常采用自相关系数来度量其不同时刻信号值之间的相关程度，定义式为＝，说明信号x(t)与x(t+τ)之间彼此无关。
由于，所以。
图2.4.3自相关函数的性质（1）检测信号回声（反射）。
若在宽带信号中存在着带时间延迟的回声，那么该信号的自相关函数将在处也达到峰值（另一峰值在处），这样可根据确定反射体的位置，同时自相关系数在处的值将给出反射信号相对强度的度量。
图2.4.4四种典型信号的自相关函数图2.4.5噪声对相关函数的影响2．互相关函数随机信号x(t)和y(t)的互相关函数定义为在位置达到最大值，则说明y(t)导前时间x(t)与y(t)最相似。
）（3时有（信号相同。
例如两个周期信号为和，则其互相关函数为。
若x(t)和y(t)之间没有同频率的周期成分，那么当τ很大时就彼此无关，即。
下几种：（1）确定时间延迟。
假如某信号从A点传播到另一点B点，那么在两点拾取的信号x(t)和y(t)之间的互相关函数时，两信号的互相关函数为最大值，则运动物体的速度为（2）识别传输路径。
假如信号从A点到B点有几个传输路径，则在互相关函数中就有几个峰值，每个峰值对应于延迟了时间的一个路径，例如用于声源和声反射路径的识别。
（3a(t)和b(t)，即机的，而n(t)是互不相关的噪声），那么互相关函数将仅含有相关部分s(t)（4入被测系统，则输入信号与输出信号的互相关函数就是被测系统的脉冲响应。
数字信号处理中的自相关与互相关
数字信号处理中的自相关与互相关数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门关于对离散信号进行数字化处理的学科。
在数字信号处理的领域中，自相关与互相关是两个重要的概念和技术，在信号分析和处理中具有广泛的应用。
本文将重点讨论数字信号处理中的自相关与互相关的原理、计算以及应用。
一、自相关自相关是指一个信号与其自身之间的相关性。
在数字信号处理中，自相关常用于分析信号的周期性、相干性以及计算信号的功率谱密度。
自相关函数（Autocorrelation Function，ACF）是用来衡量信号在不同时刻的相似程度的一种数学工具。
自相关函数可以通过以下公式计算：\[R_x(k) = \sum_{n=0}^{N-k-1} x(n)x(n+k)\]其中，$R_x(k)$表示信号$x(n)$在延迟$k$时刻的自相关函数值，$N$表示信号的长度，$k$为延迟时间。
通过计算不同的延迟时间，可以得到自相关序列，进而对信号进行周期性和相干性的分析。
自相关函数在信号处理中具有广泛的应用。
例如，在音频处理中，可以通过自相关函数分析音频信号的周期性，从而实现音频信号的去噪和频率分析；在图像处理中，自相关函数可以用于图像的模板匹配和边缘检测。
二、互相关互相关是指两个不同的信号之间的相关性。
在数字信号处理中，互相关常用于信号的匹配、滤波和信号相似度的衡量。
互相关函数（Cross-Correlation Function，CCF）是用来衡量两个信号之间相似性的一种数学工具。
互相关函数可以通过以下公式计算：\[R_{xy}(k) = \sum_{n=0}^{N-k-1} x(n)y(n+k)\]其中，$R_{xy}(k)$表示信号$x(n)$和$y(n)$在延迟$k$时刻的互相关函数值，$N$表示信号的长度，$k$为延迟时间。
通过计算不同的延迟时间，可以得到互相关序列，进而分析两个信号之间的相似度和相对偏移。
信号与系统复习资料
信号与系统复习资料一、信号与系统的基本概念信号在工程和科学领域中起着重要的作用，它们传输着信息和能量。
信号可以是连续的或离散的，并且可以是模拟的或数字的。
系统是用来处理信号的工具，它们可以是线性的或非线性的，并且可以是时不变的或时变的。
在信号与系统的学习中，我们需要了解信号的性质、系统的特性以及它们之间的相互关系。
二、连续时间信号与离散时间信号连续时间信号是在连续时间域上表示的信号，它们在每个时间点都有定义。
离散时间信号是在离散时间点上采样的信号，它们只在有限的时间点上有定义。
连续时间信号和离散时间信号可以通过采样和保持操作相互转换。
三、信号的分类根据信号的性质，信号可以被分类为周期信号和非周期信号。
周期信号具有重复的模式，并且在无穷远处也保持有界。
非周期信号则没有重复的模式，并且在无穷远处不保持有界。
另外，信号还可以是基带信号或带通信号，基带信号是直接由信息源产生的信号，而带通信号是通过调制技术从基带信号中得到的。
四、连续时间系统与离散时间系统连续时间系统是用连续时间输入信号产生连续时间输出信号的系统，离散时间系统是用离散时间输入信号产生离散时间输出信号的系统。
系统可以是线性的或非线性的。
线性系统遵循叠加原则，输出信号是输入信号的线性组合。
非线性系统则不遵循叠加原则。
五、信号的时域分析时域分析是通过观察信号在时间上的变化来研究信号的性质。
常用的时域分析技术包括时域图、自相关函数、互相关函数等。
时域图是信号在时间轴上的表示，可以直观地观察信号的振幅、频率和相位等特性。
自相关函数衡量信号与自身在不同时间点之间的相似度，互相关函数衡量两个信号之间的相似度。
六、信号的频域分析频域分析是通过观察信号在频率上的变化来分析信号的性质。
傅里叶变换是常用的频域分析工具，它将信号从时域转换到频域。
傅里叶变换可以将信号表示为一系列复指数函数的线性组合，其中每个复指数函数对应一个频率。
功率谱密度函数是衡量信号在不同频率上的能量分布情况和频率成分的重要工具。
互相关函数举例
互相关函数举例以下是一些常见的互相关函数的例子：1.自相关函数：自相关函数是最基本的互相关函数之一，它描述了一个信号与自身的相似性。
自相关函数在信号分析中常用于寻找信号的周期性或局部特征。
例如，在音频处理中，可以使用自相关函数来检测音频信号的频率。
2.互相关函数：互相关函数描述了两个不同信号之间的相似性。
在图像处理中，可以使用互相关函数来进行模板匹配。
例如，在人脸识别中，可以使用互相关函数来匹配目标人脸与已知人脸库中的图像。
3.归一化互相关函数：归一化互相关函数是将互相关函数归一化到[0,1]之间的范围，以方便比较不同信号之间的相似性。
归一化互相关函数通常用于图像处理中的特征匹配和物体识别。
4.相位相关函数：相位相关函数是互相关函数的一种变体，它考虑了信号的相位信息。
相位相关函数在相干光学图像处理和数字全息图像处理中广泛应用，用于重建三维物体的形状和深度信息。
5.快速互相关函数：快速互相关函数是一种加速计算互相关函数的方法。
它利用快速傅里叶变换（FFT）算法来减少计算量，并在实时处理和大规模信号处理中具有重要意义。
6.对称互相关函数：对称互相关函数是一种针对对称信号的互相关函数。
由于对称信号的特殊性质，对称互相关函数的计算可以更加高效和简洁。
7.多通道互相关函数：多通道互相关函数用于处理多通道信号，如彩色图像。
它可以计算多个通道之间的相似性，并找到最佳匹配位置。
多通道互相关函数在计算机视觉和图像处理中广泛应用。
8.相关性度量函数：相关性度量函数是用于评估两个信号之间的相似性的指标。
常见的相关性度量函数包括互相关系数、皮尔逊相关系数、互信息等。
这些函数可以量化信号之间的相关性程度，并进行相似性的比较和分析。
这些例子只是互相关函数的一小部分应用，互相关函数在信号处理和图像处理中还有许多其他重要的应用。
通过对互相关函数的研究和应用，可以提高信号处理和图像处理的效果，并对各种信号进行分析和识别。
自相关与互相关函数
相关函数１．自相关函数自相关函数是信号在时域中特性的平均度量，它用来描述信号在一个时刻的取值与另一时刻取值的依赖关系，其定义式为（2.4.6）对于周期信号，积分平均时间T为信号周期。
对于有限时间内的信号，例如单个脉冲，当T趋于无穷大时，该平均值将趋于零，这时自相关函数可用下式计算（2.4.7）自相关函数就是信号x(t)和它的时移信号x(t+τ)乘积的平均值，它是时移变量τ的函数。
例如信号的自相关函数为若信号是由两个频率与初相角不同的频率分量组成，即，则对于正弦信号，由于，其自相关函数仍为由此可见，正弦（余弦）信号的自相关函数同样是一个余弦函数。
它保留了原信号的频率成分，其频率不变，幅值等于原幅值平方的一半，即等于该频率分量的平均功率，但丢失了相角的信息。
自相关函数具有如下主要性质：（1）自相关函数为偶函数，，其图形对称于纵轴。
因此，不论时移方向是导前还是滞后（τ为正或负），函数值不变。
（2）当τ＝0时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即（2.4.8）（3）周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。
（4）若随机信号不含周期成分，当τ趋于无穷大时，趋于信号平均值的平方，即（2.4.9）实际工程应用中，常采用自相关系数来度量其不同时刻信号值之间的相关程度，定义式为（2.4.10）当τ＝0时，＝1，说明相关程度最大；当τ＝∞时，，说明信号x(t)与x(t+τ)之间彼此无关。
由于，所以。
值的大小表示信号相关性的强弱。
自相关函数的性质可用图2.4.3表示。
图2.4.3 自相关函数的性质常见四种典型信号的自相关函数如图2.4.4所示，自相关函数的典型应用包括：（1）检测信号回声（反射）。
若在宽带信号中存在着带时间延迟的回声，那么该信号的自相关函数将在处也达到峰值（另一峰值在处），这样可根据确定反射体的位置，同时自相关系数在处的值将给出反射信号相对强度的度量。
时间历程自相关函数图形正弦波图2.4.4 四种典型信号的自相关函数（2）检测淹没在随机噪声中的周期信号。
机械工程测试技术课本习题及参考答案
第二章 信号描述及其分析 2-1 描述周期信号的频率结构可采用什么数学工具 如何进行描述 周期信号是否可以进行傅里叶变换 为什么参考答案：一般采用傅里叶级数展开式;根据具体情况可选择采用傅里叶级数三角函数展开式和傅里叶级数复指数函数展开式两种形式;不考虑周期信号的奇偶性,周期信号通过傅里叶级数三角函数展开可表示为:n A =022()cos T n T a x t n tdt T ω-=⎰ 2022()sin T n T b x t n tdt T ω-=⎰ 式中,T 为信号周期, 0ω为信号角频率, 02ωπ=;n A ω-图为信号的幅频图, n ϕω-图为信号的相频图; 周期信号通过傅里叶级数复指数函数展开式可表示为:n C 是一个复数,可表示为:n C ω-图为信号的幅频图, n ϕω-图称为信号的相频图;▲ 不可直接进行傅里叶变换,因为周期信号不具备绝对可积条件;但可间接进行傅里叶变换;参见书中第25页“正弦和余弦信号的频谱”;2-2 求指数函数()(0,0)at x t Ae a t -=>≥的频谱;参考答案：由非周期信号的傅里叶变换,()()j t X x t e dt ωω∞--∞=⎰,得 由此得到,幅频谱为：()X ω=相频谱为： ()arctan()a ϕωω=-2-3 求周期三角波图2-5a 的傅里叶级数复指数函数形式 参考答案：周期三角波为： (2)20()(2)02A A T t T t x t A A tt T +-≤<⎧=⎨-≤≤⎩ 则 0221()T jn t n T C x t e dt T ω--=⎰ 积分得 02222204(1cos )(1cos )2n A T A C n n n T n ωπωπ=-=- 即 22()1,3,5,00,2,4,n A n n C n π⎧=±±±=⎨=±±⎩又因为周期三角波为偶函数,则0n b =,所以arctan 0n nI nR C C ϕ==所以,周期三角波傅里叶级数复指数形式展开式为： 2-4 求图2-15所示有限长余弦信号()x t 的频谱; 设 0cos ()0tt Tx t t T ω⎧<⎪=⎨≥⎪⎩ 参考答案：方法一方法二：对于上面所给的有限长余弦信号()x t ,其实也就是用一个窗宽为2T 的窗函数把无限长的余弦信号截断所得到的,即把无限长余弦信号()x t 与窗函数相乘,此时所需的窗函数为：1()0t T w t t T <⎧=⎨>⎩;由傅里叶变换的性质可知,时域内相乘,对应在频域内相卷积,即()()()()x t w t X f W f ⇔*;已知,余弦信号的傅里叶变换是δ函数,由δ函数的性质,()()X f W f *意味着把()W f 的图像搬移到()X f 图像的位置;2-5当模拟信号转化为数字信号时遇到那些问题应该怎样解决参考答案：遇到的问题：1采样间隔与频率混叠；2采样长度与频率分辨率；3量化与量化误差；4频谱泄漏与窗函数;参见课本第26～29页;第三章 测试系统的基本特性3-1 测试装置的静态特性指标主要有哪那些它们对装置性能有何影响参考答案：主要有：线性度,灵敏度,和回程误差;线性度主要影响系统的测试精度,灵敏度主要影响系统的分辨力,而回程误差主要引起系统的滞后误差;3-2 什么叫一阶系统和二阶系统它们的传递函数,频率响应函数以及幅频和相频表达式是什么参考答案：1能够用一阶微分方程描述的系统为一阶系统;其传递函数为：()()()1Y s H s X s s S τ==+ S 为系统灵敏度 频率响应函数为：()1S H j j ωωτ=+幅频特性：()()A H j ωω== 相频特性：()arctan()ϕωωτ=-2能够用用二阶微分方程描述的系统为二阶系统; 其传递函数为：频率响应函数为：222()()2()n n n H j j j ωωωζωωω=++幅频特性：()()A H j ωω==相频特性为：22()()arctan 1()n n ζωωϕωω⎛⎫=- ⎪-⎝⎭3-3 求周期信号()0.5cos(10)0.2cos(10045)x t t t =+-通过传递函数为1()0.0051H s s =+的装置后得到的稳态响应 参考答案： 信号()x t 可分解为两个信号1()0.5cos(10)x t t =和2()0.2cos(10045)x t t =-;分别求出这两个信号通过装置的响应,再相加,就是信号()x t 的响应;1()x t 的角频率110ω=,而0.005τ=,则 2()x t 的角频率2100ω=,同理得所以信号()x t 经过一阶装置的稳态响应为：3-4 一气象气球携带一种时间常数为15s 的一阶温度计,并以5m/s 的上升速度通过大气层;设温度随所处的高度按每升高30m 下降00.15C 的规律变化,气球温度和高度的数据用无线电传回地面;在3000m 处所记录的温度为02C -;试问实际出现02C -的真实高度是多少参考答案：设实际出现02C -的真实高度为h ,则温度计的输入为已知一阶温度计的传递函数 1()1H s s τ=+,故有 取拉氏逆变换 2111120.02520.0250.0252[()]{[][][]}1{0.025(20.025)(0.0252)}1.625(1)0.025t t L Y s L L L s s s t e e t ττττττττ--------=-+++=-+-+-=---当2t τ=,0() 2.155y t C ≈-,01.9() 2.0944t y t C τ==-,01.8() 2.0313t y t C τ=≈-; 设实际出现02C -的真实高度为h ,从输入到稳态输出需要一定的过渡时间,一般响应已达到稳态值的98%以上,调整时间4s T τ=,此题温度计调整时间60s T s =,则在02C-时,气球的真实高度H=3000-605=2700米;3-5某传感器为一阶系统,当阶跃信号作用在该传感器时,在0t =时,输出10mV ；t →∞时,输出100mV ；在5t s =时,输出50mV ,试求该传感器的时间常数;参考答案：阶跃信号可表示为阶跃信号通过一阶系统,其输出的拉氏变换为取拉氏逆变换,1()[()](1)t y t L Y s A e τ--==-,由题意代入数据得到 时间常数8.5065s τ=3-6求信号 ()12sin(30)4sin(245)10cos(460)x t t t t =+++++,通过一阶系统后的输出()y t ;设该系统时间常数1s τ=,系统的灵敏度为25S =; 参考答案：信号()x t 可分解为三个信号,1()12sin(30)x t t =+,2()4sin(245)x t t =+,3()10cos(460)x t t =+分别求出三个周期信号的幅频和相频响应,即1()()A H j ωω==,11()arctan()ϕωωτ=-＝45-,2()()A H j ωω==＝,22()arctan()ϕωωτ=-63.4=-,3()()A H j ωω==＝,33()arctan()ϕωωτ=-76=- 所以稳态输出为：3-7某测试系统频率响应函数为23155072()(10.01)(157********)H j j ωωωω=++-,试求该系统对正弦输入()10sin(62.8)x t t =的稳态响应;参考答案：该测试系统可看成一个一阶系统和一个二阶系统串联而成;一阶系统传递函数3155072()(10.01)H j ωω=+,其中10.01τ=,12S =； 二阶系统传递函数21()(157********)H j ωωω=+-,其中21S =,1256n ω=,0.7ζ=;对一阶系统：() 1.6937A ω===,0()arctan()32.13ϕωωτ=-=-对于二阶系统：()0.9988A ω==≈ 所以稳态输出为：3-8单位阶跃信号作用于一个二阶装置之后,测得其响应中产生了数值为的第一个超调量峰值;同时测得其衰减振荡周期为;已知该装置的静态增益为5,试求该装置的传递函数和该装置在无阻尼固有频率处的频率响应;参考答案：已知 超调量 2.25M =,由ζ=,得阻尼比0.25ζ=,又因为衰减振荡周期 3.14T s =,则由公式2d T πω=,得2d ω=由公式n dωω=,得系统的固有频率 2.06n ω= 已知静态增益为5,即5S=,所以该装置的传递函数为： 当无阻尼,即0ζ=时,由n dωω=,得2n d ωω==,代入频响公式即可; 3-9设某力传感器可作为二阶振荡系统处理;已知传感器的固有频率为1000Hz ,阻尼比0.14ζ=,问使用该传感器作频率为500Hz 的正弦力测试时,其幅值比()A ω和相角差()ϕω各为多少若该装置的阻尼比可改为0.7ζ=,问()A ω和()ϕω又将作何种变化参考答案：由题意知：1000n ω=,0.14ζ=,信号500ω= 由()A ω= ,得 () 1.32A ω≈由 22()()arctan()1()d d ζωωϕωωω=--, 得 ()10.57ϕω≈- 同理,当0.7ζ=得 ()0.98A ω≈,()43.02ϕω≈-3-10如何理解信号不失真测试的条件若要求输入信号通过系统后反相位,则系统有何要求参考答案：系统实现不失真测试可用其幅频特性和相频特性简单表示为：这表明：1系统的幅频特性,即灵敏度,在量程范围内要求为常数;任何非线性度、回程误差、漂移的存在,都会引起测试波形的失真;2相频特性为输入信号频率的线性函数,即不失真测试有一定的频率范围;3当对测试系统有实时要求即00t =时,上式变为要求信号通过系统后反相位,则幅频特性和相频特性应为0(),()A A ωϕωπ==-第四章 常用传感器原理及应用4-1 金属电阻应变片与半导体应变片在工作原理上有何区别各有何优缺点应如何根据具体情况选用参考答案：金属电阻应变片的工作原理是基于金属的电阻应变效应,即当金属丝在外力作用下产生机械变形时,其电阻值发生变化;电阻丝的灵敏度较低～,但是稳定性较好,一般用于测量精度要求较高的场合;半导体应变片的工作原理是基于压阻效应,即半导体单晶材料在沿某一方向受到外力作用时,电阻率会发生相应变化;半导体应变片的最大优点是灵敏度高金属电阻应变片的50～70倍,另外,还有横向效应和机械滞后小、体积小等特点;但是温度稳定性差,在较大应变下,灵敏度非线形误差大,在具体使用时,一般需要采用温度补偿和非线性补偿; 4-2 有一电阻应变片,其120R =Ω,灵敏度K=2,设工作时的应变为1000με,问?R ∆=若将此应变片连接成图4-26所示电路,试求1无应变时电流表示值；2有应变时电流表示值；3电流表指示值的相对变化量；4试分析这个变化量能否从电流表中读出参考答案：由公式R R K ε∆=, 得 0.24R ∆=Ω1当无应变时,由公式1 1.512012.5I U R mA ===2有应变时由公式2()12.475I U R R mA =+∆= 3电流表指示值相对变化量120.025II I mA ∆=-= 4 因为电流的相对变化很小,所以不能直接从电流表中读出电流的相对变化,可以运用电桥电路将电阻变化转变为电流的变化再测量;4-3 许多传感器采用差动形式,差动传感器有何优点参考答案：参见书中第60页采用差动式结构,除了可以改善非线性,提高灵敏度,对电源电压及温度变化等外界影响也有补偿作用;4-4一电容式传感器,其圆形极板半径4r mm =,初工作间隙00.3mm δ=,若工作时极板间隙的变化量1m δμ∆=±,电容变化量是多少128.8510ε-=⨯参考答案：由公式2C A δε∆∆=-, 得 2C A εδ∆=-∆ 代入数据,得1539.88109.8810C F pF --∆=⨯=⨯ 4-5何为压电效应和逆压电效应常用的压电材料有那些参考答案：参见书中第65页某些材料当沿着一定的方向受力时,不但产生机械变形,而且内部极化,表面有电荷出现；当外力去掉后,又重新恢复到不带电状态,这种现象称为压电效应;相反,在某些材料的方向的施加电场,材料会产生机械变形,当去掉电场后,变形随之消失,这种现象称为逆压电效应;常用的压电材料有三类：压电单晶、压电陶瓷和新型压电材料;4-6压电式传感器的测量电路为什么常用电荷放大器参考答案：参见书中第67－68页由于压电式传感器输出的电荷量很小,而且由于压电元件本身的内阻很大,这样就造成了输出信号电压或电流很微弱,所以要先把输出信号输入到高输入阻抗的前置放大器,经过阻抗变换后,再进行其他处理;……但输出受到连接电缆对地电容的影响,故常采用电荷放大器;4-7何为霍尔效应其物理本质是什么参考答案：参见书中第68页如下图所示,将导体薄片置于磁场B 中,如果在a 、b 端通以电流I,则在断就会出现电位差,这一现象称为霍尔效应;霍尔效应的产生是由于运动的电荷在磁场中受到洛仑兹力作用的结果;如下图,假设导体为N 型半导体薄片,那么半导体中的载流子电子将沿着与电流方向相反的方向运动,由于洛仑兹力的作用,电子将偏向d 一侧,形成电子积累,与它对立的侧面由于减少了电子的浓度而出现正电荷,在两侧就形成了一个电场;当电场力E F 与洛仑兹力L F 的作用相等时,电子偏移达到动态平衡,形成霍尔电势;4-8分别用光电元件和霍尔元件设计测量转速的装置,并说明其原理; 参考答案：1用霍尔元件测转速示意图2用光电元件测转速示意图 将一个打有均匀空的铝盘孔越多测量精度越高固定在电动机的同速轴上,两边固定发光二极管和光电晶体管;当铝盘的实体部分挡在红外光发光二极管和高灵敏度的光电晶体管之间时,传感器将会输出一个低电平,而当铝盘孔在发光二极管和光敏晶体管之间时则输出为高电平,从而形成一个脉冲;当铝盘随着轴旋转的时候,传感器将向外输出若干个脉冲,把这些脉冲通过一系列的测量电路即可算出电动机即时的转速;第五章 信号的变换与处理5-1在材料为钢的实心圆柱形试件上,沿轴线和圆周方向各贴一片金属电阻应变片1R 和2R ,接入电桥;若应变片的阻值R=120Ω,灵敏度K=2,钢的泊松比μ=,桥压03U V =,当应变片受到的应变为1000με时,求电桥的输出电压;参考答案：由题意可知,电阻应变片1R 的阻值变化为： 611112021000100.24R R K ε-∆==⨯⨯⨯=Ω注意：应变ε是无量纲的量,由于其值很小,在应变测量中常用微应变με表示,6110με-=;电阻应变片2R 的阻值变化为：应变片形成的电桥为半桥双臂电桥,所以5-2什么是滤波器的分辨力与那些因素有关参考答案：上下两截止频率之间的频率范围称为滤波器带宽,或－3dB 带宽;带宽决定着滤波器分离信号中相邻频率成分的能力——频率分辨力;通常用品质因数Q 描述带通滤波器的品质,0Q f B =,0f 为中心频率,B 为滤波器带宽;例如一个中心频率为500Hz 的滤波器,若其中-3dB 带宽为10Hz,则称其Q 值为50;Q 值越大,表明滤波器频率分辨力越高;5-3 分别设计一个截止频率为1kHz 二阶有源低通滤波器和一个截止频率为100Hz 的二阶有源高通滤波器;参考答案：略5-4 调幅波是否可以看成是调制信号与载波的叠加为什么参考答案：不可以;调幅是将载波与调制信号相乘,使载波信号的幅值随调制信号的变化而变化;调幅过程相当于频谱平移过程;时域相乘对应频域卷积;5-5 说明相敏检波器的作用和基本原理;参考答案：参见课本第92页作用：1若偏置电压未能使信号电压都在零线一侧,则可用相敏检波恢复原信号;2判别信号的极性;原理：交变信号在其过零线时符号+、-发生突变,调幅波的相位与载波比较也相应地发生1800的跳变;利用载波信号与之相比,便既能反映出原信号的幅值又能反映其极性;详见书中的图释;第六章 随机信号分析6-1 概率密度函数的物理意义是什么它和均值、均方值有何联系参考答案：概率密度函数表示随机信号的幅值落在指定区间内的概率;不同的随机信号的概率密度函数图形不同,可借此来辨别信号的性质;均值描述信号的常值分量;均方值反映信号的强度,即平均功率;概率密度函数以()x x t μ=为对称轴对称,并在()x x t μ=处取得最大值;6-2 自相关函数和互相关函数在工程上有何应用举例说明;参考答案：自相关函数可判断信号的随机程度、区别信号类型、判断噪声是宽带还是窄带;互相关函数可识别、提取含有噪声成分的信号从而消除噪声干扰;在测试技术中,互相关技术得到广泛的应用;如：测量运动物体的速度、测定深埋地下的输液管道裂损位置、查找振动源.6-3已知一个随机信号()x t 的自功率谱密度函数为()x S f ,将其输入到频率响应函数为()1(12)H f j f πτ=+的系统中,试求该系统的输出信号()y t 的自功率谱密度函数()y S f ,以及输入、输出函数的互功率谱密度函数()xy S f ;参考答案：第七章 机械位移测量7-1哪些类型的传感器适合于100㎜以上的大量程位移测量参考答案：电位器式位移传感器适合100mm 以上位移的测量,此外,光栅、磁栅、感应同步器也可测量大位移;7-2变极距电容传感器的线性范围如何、它适合高精度微小位移测量否还有哪些类型的传感器适合高精度微小位移测量参考答案：线性范围较小,适合高精度微小测量,测量范围31010mm -;还有光栅、磁栅、感应同步器、霍尔式微量位移传感器和激光位移传感器适合高精度微小测量;7-3数字式位移传感器有哪些种类阐述其各自的工作原理参考答案：光栅、磁栅、感应同步器、轴角编码器是常见的数字位移传感器;光栅位移传感器是利用莫尔条纹的移动来测量光栅移动的大小和方向;磁栅是一种有磁化信息的标尺．它是在非磁性体的平整表面上镀一层磁性薄膜,并用录制磁头沿长度方向按一定的节距λ录上磁性刻度线而构成的,因此又把磁栅称为磁尺;磁栅的种类可分为单面型直线磁栅、同轴型直线磁栅和旋转型磁栅等;感应同步器是利用电磁感应原理把位移量转化为数字量的传感器;轴角编码器是测量轴角位置和位移的一种数字式传感器;有两种类型：绝对式编码器、增量式编码器;7-4采用四细分技术的增量式轴角编码器,参数为2048p/r,与螺距为2mm 的丝杠相连接;实测轴角编码器在1s 的时间内输出了411648个脉冲,请计算丝杠转过的圈数、与之配合的螺母移动的直线位移及螺母移动的平均速度;7-5有一差动电容传感器,动极板处于中间位置时两个电容器的电容均为20pF,正弦激励源的电压峰-峰值为12V 、频率为15kHz,请完成：1设计一个电桥电路,具有电压输出的最大灵敏度；2计算传感器以外两个桥臂的匹配阻抗值；3传感器电容变化量为1pF 时,桥路的输出电压为多少第八章 振动的测量8-1何谓相对式测振传感器何谓惯性式测振传感器它们之间有什么不同参考答案：相对式测振传感器是选定相对不动点为参考点,测量被测物体相对于该参考点的相对运动;即将传感器壳体固定在相对静止的物体上,作为参考点,传感器活动部分与被测物体连接或通过弹簧压紧在被测物体上;测振时,把两者之间的相对运动直接记录在记录纸上或转换成电量输给测振仪;惯性式测振传感器由质量块、弹簧和阻尼器组成;测振时整个传感器固定安装在被测物体上,由于惯性力、弹簧力及阻尼力的综合作用,使质量块对传感器壳体的相对运动来反映被测物体振动参数的变化;相对式传感器用于测量结构上两部件间的相对振动;惯性式位移传感器用于测量被测物体相对于地球惯性坐标系的绝对振动;8-2要使惯性式位移传感器、惯性式速度传感器和惯性式加速度传感器的输出量能够准确的反映被测物体的振动参数,它们各应该满足什么条件参考答案：惯性式位移传感器的响应条件：1幅值不失真的条件是ω/n ω>>1,即传感器惯性系统的固有频率远低于被测物体振动的下限频率;2选择适当的阻尼,抑制ω/n ω=1处的共振峰,使幅频特性平坦部分扩展,从而扩大传感器可测的下限频率;3降低传感器惯性系统的固有频率,扩展传感器可测量振动的下限频率;惯性式速度传感器的响应条件与惯性式位移传感器的响应条件相同;惯性式加速度传感器的响应条件：1幅值不失真的条件是ω/n ω<<1,即传感器惯性系统的固有频率远高于被测物体振动的上限频率;2选择适当的阻尼,可以改善ω=n ω的共振峰处的幅频特性,从而扩大传感器可测的上限频率;3提高传感器惯性系统的固有频率,扩展传感器可测量振动的上限频率;8-3已知某应变式加速度传感器的阻尼比ζ=,当 ω<ωn 时,传感器的相频特性可近似的表示为：ϕω≈πω/ωn ；设输入信号是一个由多个谐波组成的周期信号：xt=0x cos()n n t ω∑,当该信号经过应变式加速度传感器时,其响应为yt=0x cos()n n n t ωϕ+∑,式中n 为整数,试证明输出波形有没有相位失真8-4用某惯性式位移传感器测量振动时,若要求其测量误差不超过2﹪,问其可测频率范围有多大取 ζ=8-5根据磁电式惯性速度传感器的结构,说明为了扩展可测下限频率,在结构设计上采取了哪些措施参考答案：为了扩展被测频率的下限,应尽量降低惯性式速度传感器的固有频率,即加大惯性质量、减小弹簧的轴向刚度;8-6压电式加速度传感器是否能够测量常值加速度为什么参考答案：不能;因为压电式加速度传感器是基于某种晶体材料的压电效应而制成的惯性传感器;传感器受振时,质量块加在压电元件上的力随之变化,当被测振动频率远低于传感器的固有频率时,这个力的变化与被测振动的加速度成正比;由于压电效应,在压电元件中便产生了与被测加速度成正比的电荷量;常值加速度下力不变化,不会产生压电效应;第九章 应变、力和扭矩的测量9-1一简单拉伸试件上贴有两片电阻应变片,一片沿轴向,一片与之垂直,分别接入电桥相邻两臂;已知试件弹性模量112.010a E p =⨯,泊松比0.3μ=,应变片灵敏系数K=2,供桥电压5o U V =,若测得电桥输出电压8.26BD U mV =,求试件上的轴向应力为多少a P参考答案：(1)4O BD U U K =+με,又轴向应力 σ=E ε,所以将已知量代入得：a P 8σ=5.08⨯109-2以单臂工作为例,说明电桥实现温度补偿必须符合哪些条件参考答案：电桥实现温度补偿的条件是：两只参数完全相同的应变片,贴在相同材料的试件上,放在相同的温度场中,接在相邻桥臂,则电桥输出可以补偿这两只应变片由于温度变化产生的电阻变化;9-3为了测量某轴所承受的扭矩,在其某截面的圆周上沿轴向45±︒方向贴了两个电阻应变片,组成半桥;已知轴径40d mm =,弹性模量112.010a E p =⨯,泊松比0.3μ=;若由静态应变仪测得读数为1000με,求该轴所受的扭矩大小参考答案：设扭矩为N M ,则 1N N E M W ε=+μ,其中 N W =3d ,2ε=ε仪,将已知量代入得 11332.010100.20.04(10.3)2N M -⨯⨯=⨯⨯+⨯,即 985N M N m =⋅ 9-4一构件受拉弯综合作用,试设计如何贴片组桥才能进行下述测试：1只测弯矩,并进行温度补偿,消除拉力的影响；2只测拉力,并进行温度补偿,消除弯矩的影响;9-5试述转轴扭矩测量的原理和方法;参考答案转轴扭矩测量方法基本分为两大类,一是通过测量由剪应力引起的应变进而达到测量扭矩的目的；二是通过测量沿轴向相邻两截面间的相对转角而达到测量扭矩的目的; 9-6有一扭矩标定小轴,其轴径d=30mm,弹性模量112.010a E p =⨯,泊松比0.3μ=,加载力臂L=1000mm;若用静态应变仪全桥测其应力,,若加载50N 时,静态应变仪读数为多少με用同种材料直径D=300mm 的轴进行实测,测试条件与标定完全相同,问当应变仪读数与上面标定相同时,实测轴所受的扭矩是多少参考答案设扭矩为N M ,则 1N N E M W ε=+μ,其中50N M L =⨯,N W =3d ,全桥 4ε=ε仪,所以静变仪的读数为 1132.010500.20.03(10.3)⨯⨯ε=⨯⨯+⨯4仪,解得 ε仪=240με若D=300mm,则1162.01024010(10.3)4-3N ⨯⨯⨯M =⨯0.2⨯0.3+⨯,所以 N M =45⨯10 第十章 温度测量10-1当热电偶的参考端温度不为0︒C 时,应怎样测量温度举例说明;参考答案：若参考端温度不为0︒C 时,可按中间温度定律公式计算：式中,n T 为中间温度;10-2分别说明热电偶、金属热电阻和半导体热敏电阻的特点和用途;参考答案：热电偶——具有结构简单、精确度高、热惯性小、测量范围宽等特点,是应用最广泛的一种测温元件;半导体热敏电阻——主要优点是电阻温度系数大、灵敏度高、分辨率高,而且体积小、热惯性小、响应速度快,主要缺点是非线性严重,因而精确度较低,在使用时一般需经过线性化处理;金属热电阻——金属热电阻具有精确度高、稳定性好、性能可靠等特点;第十一章 压力和流量的测量11-1说明力平衡式压力变送器的工作原理;11-2利用弹簧管作为压力敏感元件,试设计一个霍尔式压力变送器;11-3流量主要有哪些测量方法11-4电磁流量计有哪些特点参考答案11-1 力平衡式压力变送器采用力矩平衡原理,将弹性元件测压产生的集中力与输出电流经反馈装置产生的反馈力通过杠杆形成力矩平衡,这时的输出电流值反映了被测压力值; 11-3 流量的测量方法主要有：1 容积法 用容积法制成的流量计相当于一个具有标准容积的容器,连续不断的对 流体进行度量;容积式流量计有椭圆齿轮流量计、腰轮流量计、刮板流量计等;2 速度法 属于这一类的有差压式流量计、转子流量计、电磁流量计、涡轮流量计、超声波流量计;3 质量流量法 这种方法是测量与流体质量有关的物理量,从而直接得到质量流量,具有被测流量不受流体的温度、压力、密度、粘度等变化影响的优点;11-4 电磁流量计的主要特有：1 精度高,可达0.5%;2 不受被测流体的压力、温度、密度、粘度等变化的影响;3 不仅可以测量单相的导电性液体的流量,而且可以测量液固两相介质,还可以测量高温、腐蚀性流体;4 测量管内没有突出物,内壁光滑,因此被测流体流过时,几乎没有压力损失;5 结构简单可靠,没有可动部件,寿命长;第十二章计算机控制测试系统12-1计算机数据采集系统的设计原则、设计内容及设计步骤有哪些12-2计算机数据采集系统主要有哪些功能部分组成12-3什么是虚拟仪器虚拟仪器是怎样组成的12-4计算机数据采集系统一般有哪几种地线有几种主要的接地方式12-5对计算机数据采集系统产生干扰的因素有哪些如何进行干扰抑制12-6计算机数据采集系统中通常采用哪些可靠技术参考答案12-1计算机数据采集系统的设计：一确定信号的特征在设计测量系统之前,对于位移、速度、振动、加速度、温度、湿度及压力等机械参量的信号特征应有一个基本的设计,作为设计的基础;二选择传感器选择传感器时应遵循这样的原则：1根据测量目的确定传感器类型2可靠性及稳定性 3频率响应特性 4线性范围 5精度 6灵敏度三信号调理与处理信号调理与处理电路的设计原则是对有用信号起增益作用,对噪声干扰起抑制作用;四计算机系统硬件和软件设计根据任务的具体要求、应用环境、系统需要完成的功能,确定计算机系统应有的采集速度、精度、存储容量、所需外部设备的种类和数量、规定工作时序关系等;五信号的分析与处理 1抑制噪声,提取信号 2信号特征提取与分析 3系统误差修正六数字滤波和数据处理12-2计算机数据采集系统的主要功能是：1程控自动测量2程控自动校正3结果判断及故障报警4数据处理5联网通信 6多路巡回或同时测量12-3虚拟仪器是通过软件将通用计算机与有关仪器硬件结合起来,用户通过图形界面通常称为虚拟前面板进行操作的一种仪器;虚拟仪器的基本部件包括计算机、软件、仪器硬件以及将计算机与仪器硬件相连接的总线结构;除此之外虚拟仪器还必须配备其他硬件设备,如各种计算机内置插卡或外置测试设备以及相应的传感器;12-4测试系统中的地线可分为以下四类：1保护地又称为安全地这个地一般是指大地,将仪器的外壳屏蔽层接地,要求接地电阻小于4 ;2信号地它是电路中输入与输出的零信号电位公共地,它本身可能与大地是隔离地;3信号源地是传感器本身的零信号电位基准公共线4交流电源地为了设备安全而采取的保护接地措施;12-5干扰的因素有：1外部干扰它又可分为来自自然界的干扰和来自电设备的干扰;例如,大气层发生的雷电、电离层的变化、太阳黑子的电磁辐射及来自宇宙的电磁辐射等;来自电器设备的干扰主要有大电流及电压变化率引起的噪声;2内部干扰主要是由于设备内部和系统的公共地线引起的噪声;设备内部干扰主要是设计不良或者是内部器件在工作时产生的热噪声、散粒噪声和闪烁噪声等 ;抑制干扰的措施有：1电源噪声的抑制2共模噪声的抑制3利用前置放大器,提高信噪比4多路数据系统的共模干扰及抑制5模拟信号的滤波6信号传输线的选择与铺设方法7接地;。
举例说明自相关和互相关的意义及其应用
举例说明自相关和互相关的意义及其应用自相关和互相关是信号处理中常用的概念，用于描述信号之间的关系及其应用。
下面将分别对自相关和互相关的意义及其应用进行举例说明。
一、自相关的意义及应用：1. 语音识别：自相关用于语音信号的预测和模型建立。
通过计算语音信号自相关函数，可以确定语音信号中的周期性和重复性，从而进行声音的识别和分析。
2. 图像处理：自相关可以用于图像的匹配和特征提取。
通过计算图像的自相关函数，可以找到图像中的重复模式和相似特征，从而进行图像的匹配和检测。
3. 金融时间序列分析：自相关可以用于分析金融市场的时间序列数据。
通过计算时间序列数据的自相关函数，可以确定时间序列数据中的周期性和相关性，从而预测未来的市场走势和波动。
4. 信号处理：自相关可以用于信号的滤波和去噪。
通过计算信号的自相关函数，可以确定信号中的周期性和重复性，从而去除信号中的噪声和干扰。
5. 自适应滤波：自相关可以用于自适应滤波算法中的参数估计和调整。
通过计算输入信号和输出信号的自相关函数，可以估计滤波器的权值和更新策略，从而实现信号的自适应滤波和预测。
二、互相关的意义及应用：1. 图像匹配：互相关可以用于图像的匹配和配准。
通过计算两幅图像的互相关函数，可以确定图像之间的相似性和变换关系，从而进行图像的匹配和配准。
2. 视频跟踪：互相关可以用于视频中的目标跟踪和运动检测。
通过计算目标模板和视频帧之间的互相关函数，可以确定目标在视频中的位置和运动轨迹，从而实现目标的跟踪和检测。
3. 语音识别：互相关可以用于语音信号的特征提取和模式匹配。
通过计算语音信号和模板之间的互相关函数，可以确定语音信号中的特征和模式，从而进行声音的识别和分类。
4. 音频处理：互相关可以用于音频信号的降噪和去混响。
通过计算输入信号和滤波器输出之间的互相关函数，可以估计滤波器的频率响应和衰减系数，从而去除信号中的噪声和混响。
5. 无线通信：互相关可以用于无线通信中的信号检测和解调。
自相关函数——精选推荐
自相关函数在不同的领域，定义不完全等效。
在某些领域，自相关函数等同于自协方差(autocovariance)。
统计学R(k) = \frac{E[(X_i - \mu)(X_{i+k} - \mu)]}{\sigma^2}信号处理R_f(\tau) = f(\tau) * f^*(-\tau)= \int_{-\infty}^{\infty}f(t+\tau)f^*(t)\, dt = \int_{-\infty}^{\infty} f(t)f^*(t-\tau)\, dt，其中“*”是卷积算符，(\cdot)^*为取共轭。
同一时间函数在瞬时t和t+a的两个值相乘积的平均值作为延迟时间t 的函数，它是信号与延迟后信号之间相似性的度量。
延迟时间为零时，则成为信号的均方值，此时它的值最大。
编辑本段自相关函数的性质以下以一维自相关函数为例说明其性质，多维的情况可方便地从一维情况推广得到。
对称性：从定义显然可以看出R(i) = R(−i)。
连续型自相关函数为偶函数当f为实函数时，有：R_f(-\tau) = R_f(\tau)\,当f是复函数时，该自相关函数是厄米函数，满足：R_f(-\tau) = R_f^*(\tau)\,其中星号表示共轭。
连续型实自相关函数的峰值在原点取得，即对于任何延时τ，均有|R_f(\tau)| \leq R_f(0)。
该结论可直接有柯西-施瓦兹不等式得到。
离散型自相关函数亦有此结论。
周期函数的自相关函数是具有与原函数相同周期的函数。
两个相互无关的函数（即对于所有τ，两函数的互相关均为0）之和的自相关函数等于各自自相关函数之和。
由于自相关函数是一种特殊的互相关函数，所以它具有后者的所有性质。
连续时间白噪声信号的自相关函数是一个δ函数，在除τ = 0 之外的所有点均为0。
维纳-辛钦定理（Wiener–Khinchin theorem）表明，自相关函数和功率谱密度函数是一对傅里叶变换对：R(\tau) = \int_{-\infty}^\infty S(f) e^{j 2 \pi f \tau} \, dfS(f) = \int_{-\infty}^\infty R(\tau) e^{- j 2 \pi f \tau} \,d\tau.实值、对称的自相关函数具有实对称的变换函数，因此此时维纳-辛钦定理中的复指数项可以写成如下的余弦形式：R(\tau) = \int_{-\infty}^\infty S(f) \cos(2 \pi f \tau) \, df S(f) = \int_{-\infty}^\infty R(\tau) \cos(2 \pi f \tau) \, d\tau. 编辑本段自相关函数举例白噪声的自相关函数为δ函数：r_{nn} = \mathbb{E} \{ n(t) n(t-\tau) \} = \delta ( \tau )。
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2.4.3 相关函数
１．自相关函数
自相关函数是信号在时域中特性的平均度量，它用来描述信号在一个时刻的取值与
另一时刻取值的依赖关系，其定义式为
（2.4.6）
对于周期信号，积分平均时间T为信号周期。
对于有限时间内的信号，例如单个脉冲，当T趋于无穷大时，该平均值将趋于零，这时自相关函数可用下式计算
（2.4.7）
自相关函数就是信号x(t)和它的时移信号x(t+τ)乘积的平均值，它是时移变量τ的函数。
例如信号的自相关函数为
若信号是由两个频率与初相角不同的频率分量组成，即
，则
对于正弦信号，由于，其自相关函数仍为
由此可见，正弦（余弦）信号的自相关函数同样是一个余弦函数。
它保留了原信号的频率成分，其频率不变，幅值等于原幅值平方的一半，即等于该频率分量的平均功率
，但丢失了相角的信息。
自相关函数具有如下主要性质：
（1）自相关函数为偶函数，，其图形对称于纵轴。
因此，不论时移方向是导前还是滞后（τ为正或负），函数值不变。
（2）当τ＝0时，自相关函数具有最大值，且等于信号的均方值，即
（2.4.8）（3）周期信号的自相关函数仍为同频率的周期信号。
（4）若随机信号不含周期成分，当τ趋于无穷大时，趋于信号平均值的平方，即
（2.4.9）
实际工程应用中，常采用自相关系数来度量其不同时刻信号值之间的相关程
度，定义式为
（2.4.10）
当τ＝0时，＝1，说明相关程度最大；当τ＝∞时，，说明信号x(t)与x(t+τ)之间彼此无关。
由于，所以。
值的大小表示信号相关性的强弱。
自相关函数的性质可用图2.4.3表示。
图2.4.3 自相关函数的性质
常见四种典型信号的自相关函数如图2.4.4所示，自相关函数的典型应用包括：
（1）检测信号回声（反射）。
若在宽带信号中存在着带时间延迟的回声，那么该信号的自相关函数将在处也达到峰值（另一峰值在处），这样可根据确定反射体的位置，同时自相关系数在处的值将给出反射信号相对强度的度量。
时间历程自相关函数图形正
弦
波
正
弦
波
加
随
机
噪
声
窄
带
随
机
图2.4.4 四种典型信号的自相关函数
（2）检测淹没在随机噪声中的周期信号。
由于周期信号的自相关函数仍是周期性的，而随机噪声信号随着延迟增加，它的自相关函数将减到零。
因此在一定延迟时间后，被干扰信号的自相关函数中就只保留了周期信号的信息，而排除了随机信号的干扰。
图2.4.5所示为噪声对相关函数的影响。
图 2.4.5 噪声对相关函数的影响
2．互相关函数
随机信号x(t)和y(t)的互相关函数定义为
(2.4.11)
互相关函数具有如下性质：
（1）互相关函数不是偶函数，是不对称的。
图2.4.6为两个随机信号x(t)和y(t)及其互相关函数图形，其峰值偏离了原点的位置反
映了两信号的时差。
例如在位置达到最大值，则说明y(t)导前时间x(t)与
y(t)最相似。
（2），即x(t)与y(t)互换后，它们的互相关函数对称于纵轴（图2.4.7），说明使信号y(t)在时间上导前与使另一信号x(t)滞后，其结果是一样的。
（3）若两个随机信号x(t)和y(t)没有同频率周期成分，是两个完全独立的信号，则当时有
(2.4.12)
（4）频率相同的两个周期信号的互相关函数仍是周期信号，其周期与原信号相同。
例如两个周期信号为和，则其互相关函数为
(2.4.13)
用互相关系数表示互相关程度，即
(2.4.14)
互相关系数反映了两个随机信号之间的相关性，且。
若x(t)和y(t)之间没有
同频率的周期成分，那么当τ很大时就彼此无关，即。
微弱信号的检测
互相关函数的这些性质，使得它在检测技术中具有广泛的应用。
最常见的应用有以
下几种：
（1）确定时间延迟。
假如某信号从A点传播到另一点B点，那么在两点拾取的信号
x(t)和y(t)之间的互相关函数，将在相当于两点之间时间延迟τ的位置上出现一个
峰值。
利用确定延迟时间的方法可以测量物体的运动速度，图2.4.8为测定轧钢时钢板运
动速度的示意图。
利用两个距离为d的光电传感器A和B，得到钢板表面反射光强度变化
的光电信号x(t)和y(t)，经互相关分析，确定时移τ，当τ等于钢板通过两个测点间的时
间时，两信号的互相关函数为最大值，则运动物体的速度为
（2）识别传输路径。
假如信号从A点到B点有几个传输路径，则在互相关函数中就有
几个峰值，每个峰值对应于延迟了时间的一个路径，例如用于声源和声反射路径的识
别。
（3）检测淹没在外来噪声中的信号。
假如信号s(t)受到外界的干扰形成复合信号
a(t)和b(t)，即a(t)=s(t)+n(t)，b(t)=s(t)+m(t)，（s(t)是有用信号，可以是确定性的或者随机的，而n(t)和m(t)是互不相关的噪声），那么互相关函数将仅含有a(t)和b(t)中的
相关部分s(t)的信号，而排除了外来噪声的干扰。
（4）系统脉冲响应的测定。
在随机激励试验中，假如以随机白噪声作为试验信号输入被测系统，则输入信号与输出信号的互相关函数就是被测系统的脉冲响应。
这种测量方法的优点可以在系统正常工作过程中测量。
测量时，其他信号都与试验信号无关，因而对互相关函数没有影响，不影响脉冲响应的测量。
互相关分析：地下输油管道漏损部位的检测。