微弱振动信号采集及分析系统设计
基于FPGA和DSP的微振动传感器信号采集系统设计
２０１２年１０月１５日第３５卷第２０期现代电子技术Ｍｏｄｅｒｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ＴｅｃｈｎｉｑｕｅＯｃｔ．２０１２Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．２０基于ＦＰＧＡ和ＤＳＰ的微振动传感器信号采集系统设计李 彦，梁正桃，李立京，林文台，尚 静，姜 漫（北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京 １００１９１）摘 要：为实现对双Ｍ－Ｚ型光纤微振动传感器的振动信号进行实时检测和处理，提出一种基于ＦＰＧＡ和ＤＳＰ的数据采集和实时处理系统。
通过描述系统的硬件设计原理和寄存器配置，以及软件框架和流程，介绍了系统的设计和实现方法。
经验证，该系统实现对微振动传感器的实时数据采集并实时进行信号处理，能满足微振动传感器系统对实时性的要求。
该系统具有可重构性，方便实现不同算法。
关键词：光纤微振动传感；数据采集；ＦＰＧＡ；Ｃ６７４７中图分类号：ＴＮ９１９－３４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４－３７３Ｘ（２０１２）２０－００２１－０４Ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ｏｐｔｉｃａｌ－ｆｉｂｅｒ ｍｉｃｒｏ－ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＦＰＧＡ ａｎｄ ＤＳＰＬＩ Ｙａｎ，ＬＩＡＮＧ Ｚｈｅｎｇ－ｔａｏ，ＬＩ Ｌｉ－ｊｉｎｇ，ＬＩＮ Ｗｅｎ－ｔａｉ，ＳＨＡＮＧ Ｊｉｎｇ，ＪＩＡＮＧ Ｍａｎ（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅｉｈａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｏｒ ｂｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ ｏｆ Ｍ－Ｚ ｔｙｐｅ ｏｐｔｉｃａｌ－ｆｉｂｅｒ ｍｉｃｒｏ－ｖｉ－ｂｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒ，ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＦＰＧＡ ａｎｄ ＤＳＰ．Ｔｈｅ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｙｓ－ｔｅｍ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｂｙ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｈａｒｄｗａｒｅ ｄｅｓｉｇｎ ｔｈｅｏｒｙ，ｒｅｇｉｓｔｅｒ ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｒｃｈｉｔｅｃ－ｔｕｒｅ．Ｔｈｅ ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｍｅｅｔｓ ｔｈｅ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｏｐｔｉｃａｌ－ｆｉｂｅｒ ｓｅｎｓｏｒ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＦＰＧＡ ａｎｄ ＤＳＰ ｉｓ ｃａｐａｂｌｅ ｏｆ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏｐｔｉｃａｌ ｆｉｂｅｒ ｍｉｃｒｏ－ｖｉｂｒａｔｉｏｎ ｓｅｎｓｉｎｇ；ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；ＦＰＧＡ；Ｃ６７４７收稿日期：２０１２－０５－０３ 随着光纤技术的不断发展，光纤微振动传感器越来越多地应用于周界安防、石油和天然气管道和通信线路监测等系统中［１］。
振动信号诊断系统课程设计
振动信号诊断系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解振动信号的物理意义，掌握振动信号的采集、处理和分析方法。
2. 学习振动信号诊断系统的基本构成，了解各部分功能及相互关系。
3. 掌握运用振动信号诊断系统对简单机械故障进行判断和分类。
技能目标：1. 能够正确使用振动信号采集设备，进行数据采集和初步处理。
2. 能够运用信号处理软件对振动信号进行分析，提取故障特征。
3. 能够根据振动信号的诊断结果，提出合理的维修和改进建议。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对振动信号诊断系统的兴趣，激发学习热情，增强探索精神。
2. 培养学生的团队合作意识，学会在团队中分工合作，共同完成项目任务。
3. 培养学生严谨的科学态度，注重实际操作，养成良好的实验习惯。
课程性质：本课程为实践性课程，注重理论联系实际，通过实际操作和案例分析，使学生掌握振动信号诊断系统的基本原理和方法。
学生特点：学生具备一定的物理知识和实验操作能力，对新技术和新设备充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，以实践为主，注重启发式教学，引导学生主动参与，提高学生的动手能力和实际问题解决能力。
将课程目标分解为具体的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 振动信号基础知识：介绍振动信号的物理概念、振动信号的类型及其在工程中的应用。
教材章节：第一章 振动基础内容列举：振动信号的分类、振动信号的时域和频域分析。
2. 振动信号采集与处理：讲解振动信号的采集方法、传感器原理及信号处理技术。
教材章节：第二章 振动信号的采集与处理内容列举：振动传感器、数据采集系统、信号预处理方法、特征提取技术。
3. 振动信号诊断系统：介绍振动信号诊断系统的构成、各部分功能及其在实际工程中的应用。
教材章节：第三章 振动信号诊断系统内容列举：诊断系统的基本构成、常见故障类型及其振动特征、故障诊断方法。
4. 实践操作与案例分析：通过实际操作和案例分析，使学生掌握振动信号诊断系统的应用。
振动信号同步采集系统的设计
振动信号同步采集系统的设计作者：郭庆胡文俊徐翠锋来源：《电脑知识与技术》2019年第20期摘要：基于单片机控制技术，设计了一种基于压电传感器的四通道振动信号采集系统。
系统采用了PVDF压电薄膜传感器采集振动信号，采集到的振动信号通过调理电路转换成电压并放大，调理后的四路信号输入到采样保持电路、模拟开关电路，最终由STM32F103ZET6单片机控制信号的采样和A/D转换并通过USB串口将数据传输到上位机。
由上位机实时显示振动信号的波形以及通道的选择、切换。
该系统具有成本低廉、操作简单等特点，可以灵敏的采集到振动信号并直观的在上位机实时显示。
关键词：PVDF压电薄膜传感器;振动信号;同步采集中图分类号：TP212; ; ; ; 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）20-0255-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Abstract： Based on the control technology of single chip microcomputer， a four-channel vibration signal acquisition system based on piezoelectric sensor is designed. The system adopts PVDF piezoelectric film sensor to collect vibration signal. The collected vibration signal is converted into voltage and amplified by the conditioning circuit. The four signals after conditioning are input to the sample-and-hold circuit and the analog switch circuit， and finally the signal is controlled by STM32F103ZET6 single-chip microcomputer. Sampling and A/D conversion and transfer data to the host computer via the USB serial port. The waveform of the vibration signal and the selection and switching of the channel are displayed in real time by the host computer. The system has the characteristics of low cost， simple operation， etc.， and can collect the vibration signal sensitively and display it in real time in the upper computer.Key words： PVDF piezoelectric film sensor; vibration signal; synchronous acquisition振动在人们的工作、生活中随处可见，振动信号在地质勘测、地震监测、机械检测等领域上则尤为重要。
震动信号采集报告
中北大学课程设计说明书学生姓名：陈杰学号：1005084122学院：信息与通信工程学院专业：生物医学工程题目：振动信号采集系统设计指导教师：杨录2013 年 12 月 20 日中北大学课程设计任务书2013/2014 学年第一学期学院：信息与通信工程学院专业：生物医学工程学生姓名：田野学号：21 学生姓名：陈杰学号：22 学生姓名：黄志浩学号：45 课程设计题目：振动信号采集系统设计起迄日期：12月9日～12月20日课程设计地点：信息工程系实验室指导教师：杨录学科主任：张全下达任务书日期: 2013 年12月8日目录1 实验背景 (1)2 整体设计思路 (1)3 实验原理图 (2)3.1 硬件原理图 (2)3.2 软件原理图 (2)4 元器件以及应用软件简介 (2)4.1 NE5532 (2)4.2 AD620 (2)4.3ADC16 (3)4.4 Multisim 仿真软件 (3)4.5 Matlab (3)5 硬件电路设计 (4)5.1 信号叠加电路原理图 (4)5.2信号叠加电路仿真结果图 (4)5.3 模数转换电路原理图 (5)5.4 模数转换电路仿真结果图 (5)6 实验程序 (6)7 实验结果与分析 (8)8 心得体会 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 实验背景震动信号普遍存在于自然界中，渗透于人类生产生活的各个方面，震动信号采集与分析技术是机械动力学和电子技术相结合的一门崭新的学科。
随着科学技术的日益发展，对各类机械的运转速度、承载能力、工作寿命等方面的要求越来越高。
人们对震动的认识也越来越深入，因此对震动信号监测采集和分析技术的研究提出了越来越高的要求。
震动信号分析作为传感系统的一个重要组成部分，对震动信号实时分析和处理，并给出相应的识别信号，可以判别震动信号，减小其它信号的干扰。
通过初步分析处理该信号，进行数据采集预处理电路、数据存储器、仿真接口及与计算机的通信接口的实现，来采集到良好的震动信号。
基于ARM的微弱信号采集系统的设计
嵌入式系统设计教程题目基于ARM的微弱信号采集系统的设计学生姓名学号学院专业指导教师二Ｏ一二年五月二十二日基于ARM的微弱信号采集系统的设计摘要：为提取噪声背景下的微弱信号，提出了一种硬件与软件相结合的实现方案。
采用仪表放大技术和单片机控制技术相结合对数据进行检测和处理。
该系统优化硬件调理电路设计，保证采集数据的精度要求。
利用ARM 实现基于数字相关的算法，改善信噪比，有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。
最后通过对模拟低频微弱电流信号的检测实验，充分显示了该系统在微弱信号检测方面的实用性和有效性。
关键词：微弱信号；仪表放大器；改善信噪比；数字相关一．引言对于绝大多数数据采集系统而言，其采集对象一般都为大信号，即有用信号的幅值远远大于噪声，然而在一些特殊的场合，采集到的信号往往很微弱，并且常常被随机噪声所淹没。
这种情况下，仅仅采用放大器和滤波器无法有效的检测出微弱有用信号[1-2]。
本系统硬件电路针对溶解氧传感器输出的微弱低频电流信号，利用仪表放大器有效抑制共模噪声，通过ARM 处理器的数字相关算法优化，保证采集系统的精度要求。
由于确定信号在不同时刻取值具有很强的相关性，而噪声一般都是随机信号，不同时刻其相关性较差。
相关检测技术就是基于信号与噪声统计学的特点，充分利用它们的相关性，从而实现微弱信号的提取和降噪的目的。
针对被淹没在噪声中的信号，采用数字相关检测算法可以排除噪声。
本系统采用三星（SamSung）公司的ARM7 微控制器芯片S3C4510B，这是整个系统的核心，由它控制数据的采集和处理。
该模块由以下3 个功能：1）起动AD，控制数据的存储和传输；2）实现数据处理的算法；3）负责与上位机进行通讯。
S3C4510B 芯片是高性价比的16/32 位RSIC 微控制器，非常适合低功耗的场合。
本系统采用S3C4510B 作为处理器，通过外部中断读取ADC 数据，并实现基于数字相关的算法。
二．基于数字相关检测的算法微弱信号检测的主要目的就是从被噪声淹没的信号中提取有用信号。
基于MATLAB软件的振动信号采集与分析系统研究
基于MATLAB软件的振动信号采集与分析系统研究振动信号采集与分析在工程领域中具有很重要的应用价值，可以用于诊断故障、实时监测等方面。
MATLAB是一款功能强大的工程软件，具备丰富的信号处理和分析工具，因此可以用来实现振动信号的采集与分析系统。
振动信号采集与分析系统主要包含以下几个方面的内容：信号采集、信号处理、特征提取和故障诊断。
首先，信号采集是系统的基础。
采集振动信号可以通过传感器将机械振动转换为电信号，并输入到数据采集卡中。
MATLAB可以通过调用相应的接口函数与数据采集卡进行通信，实现信号的实时采集和存储。
其次，信号处理是对采集到的振动信号进行预处理的过程。
通常会对信号进行滤波、降噪和去趋势等处理，以提高信号的质量。
MATLAB提供了很多信号处理函数和工具箱，比如滤波函数、小波变换、快速傅里叶变换等，方便用户进行信号处理。
然后，特征提取是系统的关键步骤。
通过对采集到的振动信号进行特征提取，可以得到一些与故障相关的特征参数，比如频率、幅值、相位等。
MATLAB提供了多种特征提取方法，可以帮助用户提取出振动信号中的有效信息。
最后，故障诊断是根据特征提取结果对机械设备进行故障分析和诊断。
将提取到的特征参数与已有的故障特征库进行比较，可以确定机械设备的故障类型和位置。
MATLAB提供了统计分析、数据建模和机器学习等函数和工具箱，可以帮助用户进行故障诊断。
除了以上的基本功能，振动信号采集与分析系统还可以进行数据可视化、报表生成和远程监控等功能。
用户可以通过MATLAB的图形界面设计工具，实现界面友好的数据显示和操作。
同时，也可以将分析结果以报表形式输出，方便用户进行进一步分析和评估。
另外，系统还可以实现数据存储和远程监控的功能，以满足不同应用场景的需求。
总结来说，基于MATLAB软件的振动信号采集与分析系统可以实现信号采集、信号处理、特征提取和故障诊断等功能。
它具备强大的信号处理和分析能力，可以帮助用户高效地进行振动信号相关的工程问题研究和故障诊断。
微弱信号的检测提取及分析方法
/detail/kerenigma/4462916全部代码和工程报告基于多重自相关的微弱信号检测及提取方法研究Study on Weak Sigusodial Signal Based on Multi-layerAutocorrelation目录一摘要二选题背景与目的三实验特点与原理3.1高斯白噪声3.1.1概念： (5)3.1.2基本数字特征及其Matlab实现： (5)3.2检测及提取方法的原理3.2.1自相关检测方法 (6)3.2.2多重自相关法 (7)3.3本实验采取的微弱信号检测及提取的方法四实验设计与实现4.1高斯白噪声的产生与数字特征4.1.1产生 (8)4.1.2均值 (8)4.1.3 方差 (9)4.1.4 均方值 (9)4.1.5 自相关函数 (9)4.1.6 频谱（傅里叶变换）： (10)4.1.7 功率谱密度： (10)4.2 原始正弦信号的产生与数字特征4.2.1 产生 (10)4.2.2均值 (11)4.2.3方差 (11)4.2.4均方值 (11)4.2.5自相关函数 (11)4.2.6频谱（傅里叶变换） (11)4.2.7功率谱密度 (12)4.3 混合信号的产生与提取4.3.1混合信号产生 (12)4.3.2 混合信号的部分数字特征 (13)4.3.3信号的提取与分析 (14)五实验结论六参考文献七附件analysis.m extract.m一摘要摘要：对高斯白噪声的主要数字特性进行了分析，并通过对在高斯白噪声环境下的正弦信号的检测与提取。
并利用Matlab工具，通过wgn 函数生成高斯噪声，通过多重自相关方法，对高斯白噪声环境下的正弦信号进行分析与提取，并给出仿真结果。
关键字：随机信号，弱信号检测提取，多重自相关二选题背景与目的2.1 选题背景在随机信号处理的许多应用场合，噪声中信号的检测是一个重要的课题，尤其是微弱信号检测。
微弱信号检测的目的是从强背景噪声中提取有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。
微机课程设计-微弱信号采集系统的设计
目录1、摘要 (2)2、总体方案设计 (2)2.1设计目的 (2)2.2设计任务与要求 (2)2.3设计方案 (3)3、硬件原理图设计 (3)3.1总硬件设计图说明 (3)3.2各子硬件图说明 (4)3.2.1原理图所用芯片介绍 (4)3.2.2各子硬件电路说明 (13)4、程序设计 (19)4.1程序流程图 (19)4.2程序设计说明 (20)5、课程设计体会总结 (22)6、参考文献 (22)7、附录 (23)一、摘要本次课程设计主要是为了解可编程外围芯片8255的工作原理，以及学会对ADC0809和8255芯片的应用和设计技术，对微型计算机基本的系统结构、对微型计算机硬软件的工作原理有个整体的认识。
学习和掌握计算机中常用接口电路的应用和设计技术，充分认识理论知识对应用技术的指导性作用，进一步加强理论知识与应用相结合的实践和锻炼。
通过这次课程设计实践能够进一步加深对专业知识和理论知识学习的认识和理解，使自己的设计水平和对所学的知识的应用能力以及分析问题解决问题的能力得到全面提高。
二、总体设计方案2.1设计目的1)进一步建立微机系统的概念，加深对系统的理解和认识，培养我们应用微型计算机解决实际问题的能力；2)进一步学习和掌握汇编语言程序的编写和应用的方法，通过较大规模程序的编写，提高编写汇编语言程序的水平和学习程序调试方法；3)进一步熟悉微机最小系统的构成及常用接口芯片的使用，提高我们系统设计的能力。
2.2设计任务和要求设计内容：以8088CPU为核心设计一个采集系统，系统可以实现对一路模拟电压信号进行采集，已知该电压信号的电压范围是0，选用ADC0809作为A/D转换器，系统中有三位LED显示器mV~255显示所采集到电压的毫伏数。
设计要求：1)画出电路原理图，说明工作原理；2)编写一个实现对输入模拟电压进行转换并在LED显示器显示当前采集数据的数字量程序。
2.3设计方案数据采集系统的设计，要求使用微型计算机的最小系统，且具有一路的输入，输入信号在mV0,而且采用数码管显示输入（显255~示的结果用十进制的表示）。
振动信号测试仪采集方案设计与实现
ｌ
号
。。 — 。 。。 。 —
图 １系 统信 号采 集 实 现 框 图
Ｒ 一２ 的通 信功能 、实时报 警功 能 、Ｆ ７ Ｓ４ ２ Ｆ 变换 及频 谱分析 和 比较 功能 等 。归纳 如下 ： １ ）测 量 、记录 和存 储各 个 测量点 的振 动加 速 度 原始 信 号 ，通 过 开关 进 行 控制 和 选 择 是否 进 行
洪耀球 ’ 香泉 ’ 云华 ，李 ，唐
ＨＯＮＧ Ｙａｏ ｑｉ ａｎｇ ｑｕ Ｔ — ｕ ，ＬＩ Ｘｉ — ａｎ ， ＡＮＧ Ｙｕｎ ｈｕ — ａ
（． １ 景德镇高等专科学校 数学与信息工程系，景德镇 ３ ３ ０ ：２ 中航工业直升机设计研究所，景德镇 ３ ３ ０ ） ３ ００ ． ３ ０ １
相关工作 。
２ 系统硬 件 电路设计
２ １ 电源 电路 ．
外 部输 入 采 用 ２ Ｖ的 机 载 电 源 ， 选 用 了一 款 ８
航 空 机 载 电源 模 块 ：输 入 范 围为 ２ Ｖ－ ０ ４ ３ Ｖ，输 出 为５ Ｖ，输 出功 率 为９８ 。 由 于 系统 需要 ３３ ．Ｗ ．Ｖ、 ２５ ．Ｖ、１８ ．Ｖ工 作 电压 ，电流 要求 低 于 １ Ａ，所 以采 用 工业级 以上 的芯片ＡＳ １ ｌ—．、ＡＳ １一． Ｍ ７３３ ｌ Ｍ１ ７ １ ｌ ８
根 据 某 直升 机 型 号对 振 动 信 号 采 集及 监 测 的 性 能 需 要 ，测 试仪 需 要 实 时监 测 ｌ 路 信号 ，其 中 ８ １ 路 振动 信 号 ，２ 道 的方 位 角信 号 ，以及具 有 ６ 通
器 动 路 集 ｛ 电
口
建处核 ｆＩ构微理 ＦＡ
０ 引言
根 据 直 升 机 上 旋 转 部 件 较 多 ， 振 动 环 境 复 杂 ，振 动水 平 过 高 可能 导 致 驾驶 员的 判读 困难 和 身 体 疲 劳 ， 以及 相 关 结 构 出现 疲 劳 裂 纹 甚 至 断
基于MATLAB软件的振动信号采集与分析系统研究
●清除——当用户不再执行设备对象时，应使用删除函数将设备对象从内存中清除，并使用清除命将对象从ＭＡＴＬＡＢＴ作空问中清除。
１．刨建一个数据对象设备对象是用于访问硬件设备的工具箱组件。
本系统开发的过程中需要添加的设备是模拟量输入通道。
调用ａｎａｌｏｇｉｎｐｕｔ函数设置一个模拟量输入设备。
２．调用函数ａｄｄｃｈａｎｎｅｌ添加模拟量设备的通道。
３．设置数据采集的ＳａｍｐｌｅＲａｔｅ等属性值。
４．调用实时数据采集程序进行数据的实时采集。
图３．２和３．３是系统的主界面以及数据采集的菜单。
３．５数据的查看、显示１．数据的查看图３．２系统的主界面图３．３数据采集菜单工程应用中，采集到的数据必须可以进行实时的查看，系统的查看界面如图３．４、３．５所示。
２．数据显示在工程应用中，技术人员关心的是数据中能够对结构产生重大影响的部分数据，诸如数据的最大值、最小值、均值、方差等。
同时，数据显示应该可以实现数据的全部显示或者技术人员所需要的部分数据的显示。
图３．４和图３．５给出了数据全部显示、部分显示的主界面。
图３．４数据全部显示界面图３．５数据部分显示界面３．６文件的处理一个完善的系统必须具备强大的文件处理功能。
本系统的研究过程中，文件功能的开发主要依靠ＭＡＴＬＡＢ强大的对话框功能进行实现。
可以进行文件的打开、保存、另存为、打印、页面设置和退出ＭＡＴＬＡＢ系统等功能。
文件菜单如图３．６所示，保存界面如图３．７所示。
图３．７文件保存界面图３．６文件菜单３．７本章小结本章首先介绍了多功能数据采集卡ＰＣＩ－１７１２的基本开发方法，然后介绍了ＦＩＦＯ缓冲技术的基本原理，并指出了其相对于单缓冲技术的优点并利用此技术开发了实时采集程序，另外还介绍了多线程机制，重点介绍了线程间通信的方式——硷局变量。
在此基础上，重点介绍了系统的采集与显示等功能。
基于ＭＡＴＩ．加的振动信号采集与分析系统的研究４信号分析系统信号是数字信号领域中最基本、最重要的概念。
微弱信号的检测提取及分析实验简介
微弱信号的检测提取及分析实验简介——丁涛、刘潇蔓、井文文一、实验背景：因为噪声总是会影响信号检测的结果，所以信号检测是信号处理的重要内容之一，低信噪比下的信号检测是目前检测领域的热点，而强噪声背景下微弱信号的提取又是信号检测的难点，其目的就是消除噪声，将有用的信号从强噪声背景中提取出来，或者用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。
二、实验原理:1、噪声来源：检测系统本身的电子电路和系统外的空间高频电磁场干扰等2、噪声解决方法：①降低系统的噪声，使被测信号功率大于噪声功率，达到信噪比S /N > 1 。
②采用相关接收技术，可以保证在被测信号功率<噪声功率的情况下，仍能检测出信号。
3、解决方法比较：在电子学系统中，采用低噪声放大技术，选取适当的滤波器限制系统带宽，以抑制内部噪声和外部干扰，保证系统的信噪比大大改善，当信号较微弱时，也能得到信噪比> 1 的结果。
但当信号非常微弱，比噪声小几个数量级甚至完全被噪声深深淹没时，上述方法就不会有效。
当我们已知噪声中的有用信号的波形时，利用信号和噪声在时间特性上的差别，可以用匹配滤波的方法进行检测。
但当微弱信号是未知信号时，则无法利用匹配滤波的方法进行检测。
4、方法选定：经过分析，白噪声为一个具有零均值的平稳随机过程，所以，我们在选取任一时间点，在该点前一段时间内将信号按时间分成若小段后，然后在选取时间点处将前面所分的每小段信号累加，若为白噪声信号，则时间均值依然为零，但当噪声中存在有用信号时，则时间均值不为零，由此特性，就可对强噪声背景中是否存在微弱信号进行判定。
白噪声信号是一个均值为零的随机过程。
任意时刻是一均值为0的随机变量。
所以，将t时刻以前的任一时间段将信号分成若干小段并延时到t时刻累加，得到的随机变量均值依然为0。
而混有微弱信号，将t时刻以前的信号分断延时，并在t时刻点累加，得到的不再是均值为零的随机变量。
所以，我们可以在t时刻检测接收到的强噪声的信号的均值，由其均值不为零可判定强噪声信号中混有有用信号。
基于MEMS的微弱振动信号检测系统设计
基于MEMS的微弱振动信号检测系统设计随着科技的不断发展，微机电系统（MEMS）在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
其中，基于MEMS的微弱振动信号检测系统在实时监测、故障诊断和结构健康监测等领域具有广泛应用前景。
本文将详细介绍基于MEMS的微弱振动信号检测系统的设计原理、关键技术以及应用前景。
一、设计原理基于MEMS的微弱振动信号检测系统的设计原理主要基于振动传感器和信号处理技术。
振动传感器可以将微弱的振动信号转化为电信号，而信号处理技术则能够对这些电信号进行放大、滤波和分析。
二、关键技术1. 振动传感器设计：振动传感器的设计需要考虑到其灵敏度、带宽和信噪比等参数。
MEMS技术可以实现微小尺寸的振动传感器，并具有较高的灵敏度和宽带特性，能够有效检测微弱振动信号。
2. 信号放大与滤波技术：微弱振动信号需要经过放大与滤波才能够被有效提取与分析。
低噪声放大器可以有效提高信号的信噪比，而滤波器则可以滤除掉高频噪声和低频杂波，保留感兴趣频率范围内的振动信号。
3. 数据采集与处理技术：基于MEMS的微弱振动信号检测系统需要实时采集和处理大量数据。
高速采样器和实时处理算法能够快速而准确地处理复杂的振动信号，为后续分析和判断提供支持。
三、应用前景基于MEMS的微弱振动信号检测系统具有广泛的应用前景。
以下列举几个常见领域的应用案例：1. 结构健康监测：该系统可以实时监测建筑物、桥梁、风力发电机等结构物的振动情况，及时检测到结构的变形、破损或故障，进行预警和维护，提高结构的安全性和可靠性。
2. 机械故障诊断：微弱振动信号检测系统可以监测机械设备的振动情况，通过分析振动信号的频谱和特征参数，实时判断机械设备是否存在故障，并提供相应的维修建议，减少设备的停机时间和维修成本。
3. 医学诊断与监护：该系统可以检测人体微弱的生理振动信号，例如心电图、呼吸信号等，通过对这些信号的分析和处理，辅助医生进行疾病诊断和监护，提高医疗水平和效率。
基于MATLAB的振动信号采集与分析系统的研究
基于MATLAB的振动信号采集与分析系统的研究振动信号采集与分析是一项重要的研究领域，它在工程领域有着广泛的应用。
基于MATLAB的振动信号采集与分析系统研究，可以提供一种全面、高效、可靠的解决方案。
本文将介绍该系统的研究内容和关键技术，以及其在实际应用中的优势。
首先，振动信号采集与分析系统的研究内容主要包括：振动信号采集、信号预处理、特征提取和故障诊断等。
其中，振动信号采集是系统的基础，需要选用合适的传感器和数据采集设备，以保证信号的准确性和可靠性。
信号预处理是对采集到的原始数据进行滤波、降噪和去除干扰等处理，以提高信号质量。
特征提取是通过数学算法和信号处理技术，从振动信号中提取出有代表性的特征，用于故障诊断和状态监测。
故障诊断是系统的核心任务，通过分析提取的特征数据，判断工程设备是否存在故障，并提供相应的解决方案。
其次，基于MATLAB的振动信号采集与分析系统的关键技术主要包括：数据采集与传输、信号处理和故障诊断算法。
数据采集与传输技术涉及到传感器的选择和数据采集设备的配置，以及数据的传输和存储。
采用合适的传感器和数据采集设备，可以保证振动信号的准确采集和及时传输。
信号处理技术包括滤波、降噪、频谱分析、时频分析等，可以提高信号的质量和提取有用信息。
故障诊断算法主要包括统计分析、模式识别和机器学习等方法，可以对振动信号进行有效的故障检测和诊断。
最后，基于MATLAB的振动信号采集与分析系统在实际应用中具有以下优势：首先，MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，具有丰富的工具箱和函数库，提供了丰富的算法和方法，方便研究人员进行振动信号的分析和处理。
其次，MATLAB具有友好的用户界面和可视化编程环境，使得研究人员能够方便地进行数据处理、特征提取和故障诊断等操作。
再次，MATLAB具有高效的计算性能和可扩展性，适用于处理大量数据和复杂算法，能够满足振动信号采集与分析系统的需求。
最后，MATLAB具有广泛的应用领域和丰富的相关文献和资源，研究人员可以借鉴前人的研究成果，提高研究的效率和质量。
实验室震动分析实验报告(3篇)
第1篇实验名称：实验室震动分析实验日期：2023年3月15日实验地点：实验室振动台实验人员：张三、李四、王五一、实验目的1. 了解震动分析的基本原理和方法。
2. 掌握实验室振动台的使用方法。
3. 通过实验，分析不同振动条件下的震动特性。
二、实验原理震动分析是研究物体在受到周期性或非周期性外力作用下的动态响应过程。
本实验通过实验室振动台对物体进行振动，利用传感器采集震动信号，通过分析信号，得到物体的振动特性。
三、实验仪器与材料1. 实验室振动台2. 传感器3. 数据采集器4. 个人电脑5. 振动实验样品四、实验步骤1. 准备工作：将振动实验样品放置在振动台上，确保样品与振动台接触良好。
2. 连接仪器：将传感器固定在样品上，将传感器输出端连接到数据采集器，数据采集器与个人电脑连接。
3. 设置实验参数：根据实验需求，设置振动台振动频率、振动幅度等参数。
4. 开始实验：启动振动台，使样品进行振动，同时启动数据采集器，记录震动信号。
5. 数据分析：将采集到的震动信号导入电脑，利用振动分析软件进行数据处理和分析。
6. 实验结束：关闭振动台，整理实验器材。
五、实验结果与分析1. 振动频率分析：根据实验数据，分析样品在不同振动频率下的振动特性。
从实验结果可以看出，随着振动频率的增加，样品的振动幅度逐渐减小，振动速度逐渐增大。
2. 振动幅度分析：在相同振动频率下，分析样品在不同振动幅度下的振动特性。
实验结果表明，随着振动幅度的增加，样品的振动速度和加速度也随之增加。
3. 振动响应分析：分析样品在振动过程中的响应特性，包括振动速度、加速度和位移。
从实验结果可以看出，在低频振动下，样品的振动响应较小；在高频振动下，样品的振动响应较大。
4. 振动稳定性分析：观察样品在振动过程中的稳定性，包括振动幅度、频率和相位。
实验结果表明，在振动过程中，样品的振动幅度、频率和相位保持稳定。
六、实验结论1. 通过本实验，掌握了实验室振动台的使用方法，了解了震动分析的基本原理和方法。
一种大动态范围的微弱信号采集系统设计
２１大动 态信 号检测 ．
为实现幅度为 ５ ０ Ａ到 ００ ５ Ａ之间 的极 大动态范 围 ０ ．２ 信号检测 ，本设计通过设 置高低增益放大单元 和选 用高精度
１引 言
地 层 成 像 技 术 是 一 种 操 作 直 观 、 据 易 解 释 的测 试 技 术 ， 数 具 备高密度 测试特 点的 电阻率成 像技术 Ｉ 地球 物理 、 探 、 ’ Ｉ 是 物
出结果再放大 ２倍后输入 到 Ａ Ｃ进行模数转换 。 Ｄ 转换结果通
过 十 纳 安 级 微 弱 电流 信 这 几
ａ ｔ ａ ｎ ｔ ｃ ｕ ｌ ｓｒ ｉ ｕｍ ｅ ｔ ｎ
Ｋｅ ｏｒ ｓ： Ｃ ： ｙｗ ｄ ＰＩ ＣＰＬ ； ｎ ｍ ｉ ａｎ ｅ： ｔ ｃ ｉ ｎ ｏ Ｄ ｄｙ ａ ｃ ｒ ｇ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｗｅａ ｇ ｌ ｆ ｋｓｉｎａ
Ａｒｉ ｌ Ｄ： ０ —０１ （ ０１ ） ９ ０１ ｔｃ ｅＩ １ ０３ ０７ ２ ０ ０ —０ ８—０ ３
Ｓ ｃ ｕ ｅＣ ｅ ｕ６１ ７ ） ｉｈ ａ ｈ ｎ ３１ １
Ｄ ｅ ｉ ｎ ｏ ｅ ｋ Ｓｉ ｎ ｌＡｃ ｕｉ ｉｉ ｎ Ｓ ｓ ｅ ｔ ｒ ｅ Ｄｙ ａ ｉ ｎ ｅ ｓ ｇ ｆａ Ｗ ａ ｇ ａ ｑ ｓ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｗｉｈ Ｌａ ｇ ｎ ｍ ｃ Ｒａ ｇ
关 键 词 ： Ｉ ； Ｐ Ｄ； 态范 围 ； ＰＣ Ｃ Ｌ 动 微弱 信号检 测
中图 分 类 号 ： Ｎ １． Ｔ ９１ ７
文献标识码 ： Ａ
基于TMS32的微弱振动信号采集系统
微弱振动信号自适应采集系统设计在许多交通运行机械的振动信号测量中，强噪声和微弱振动信号混叠在正常振动信号中，给振动系统的微弱信号采集与分析造成了困难。
针对该问题，设计一种基于TMS320F2812的四通道实时数据采集系统。
该系统能够用于强噪声存在下的微弱振动信号采集，能够根据被测信号振幅变化自动调整控制放大器的增益，具有自适应数据测量与处理的功能，因而有较广泛的应用价值。
关键词：数据采集；数字信号处理；自适应放大；振幅检测0 引言在机械结构的振动过程中，许多微弱信号包含机械运动的丰富特征信息，如故障特征信息等，有必要提取出来加以分析。
而在微弱信号提取过程中，有时信号非常微弱，极易受到外界的干扰而淹没于强噪声之中，有时被测信号振幅变化范围又很大，给信号采集带来很大困难。
放大电路本身的噪声性能和频率特性也将影响到信号的提取精度。
对振动信号的采集及处理，通常是用普通的数据采集系统去采集，然后用数字信号处理的方法来提取数据的特征信息。
但是，一些由采集系统的不足对信息造成的损失，是后期的数字信号处理无法补偿的。
振动信号的检测是机械系统状态监测和早期故障诊断的关键，机械系统早期故障引起的异常振动信号有时都很微弱而且持续时间短，信噪比低，容易淹没于背景噪声中。
这对信号检测技术提出了很高的要求。
针对此情况，本文考虑设计一个微弱振动信号自适应采集系统，能够根据被测信号的振幅实时地调节放大器的增益，从而检测出微弱振动信号。
1 系统框图与结构原理系统的总体结构如图1所示，主要包括DSP芯片TMS32OF2812、数据采集预处理电路、数据存储器、JTAG仿真接口及与计算机的通信接口。
其中数据采集预处理电路共有四路，每一路包括前置放大器、抗混叠滤波电路、程控放大电路和电压抬升与保护电路。
在结构设计中，设计了四路预处理通道，以提高系统的稳定性和快速性。
考虑到采集对象是微弱信号，在每路程控放大器前设计了低噪声前置放大器，且每一路程控放大器的增益控制信号直接来自DSP。
微弱信号检测采集系统设计
微弱信号检测采集系统设计通常所用的数据采集系统，其采样对象都为大信号，即有用信号幅值大于噪声信号。
但在一些特殊的场合，采集的信号很微弱，其幅值只有几个μV，并且淹没在大量的随机噪声中。
此种情况下，一般的采集系统和测量方法无法检测该信号。
本采集系统硬件电路针对微弱小信号，优化设计前端调理电路，利用测量放大器有效抑制共模信号（包括直流信号和交流信号），保证采集数据的精度要求。
针对被背景噪声覆盖的微弱小信号特性，采用简单的时域信号的取样积累平均方法，有利于减少算法实现难度。
DSP芯片因其具有哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令、快速的指令周期等特点，使其适合复杂的数字信号处理算法。
本系统采用T I公司的TMS320C542作为处理器，通过外部中断读取ADC数据，并实现取样累加平均算法。
1. 取样积累平均理论微弱信号检测（Weak Signal Detection）是研究从微弱信号中提取有用信息的方法。
通过分析噪声产生的原因和规律，利用被测信号的特点和相干性，检测被背景噪声覆盖的有用信号。
常用的微弱信号检测方法有频域信号的相干检测、时域信号的积累平均、离散信号的计数技术、并行检测方法。
其中时域信号积累平均是常用的一种小信号检测方法。
取样是一种频率压缩技术，将一个高重复频率信号通过逐点取样将随时间变化的模拟量，转变成对时间变化的离散量的集合，从而可以测量低频信号的幅值、相位或波形。
时域信号的取样积累方法是在信号周期内将时间分成若干间隔，在这些时间间隔内对信号进行多次测量累加。
时间间隔的大小取决于要求恢复信号的精度。
某一点的取样值都是信号和噪声若要恢复的信号逼近真实信号，重复采样的次数越多越好，取样时间间隔必须要短。
m的值越大及重复的次数越多，信号恢复的真实性越好。
由于各方面的限制（如存储器位数的制约），不可能做到任意多次的重复。
2.系统硬件设计整个数据采集系统硬件电路包括前端调理电路和数据采集电路两大部分。
基于MATLAB的振动信号采集与分析系统的研究
基于MATLAB的振动信号采集与分析系统的研究基于MATLAB的振动信号采集与分析系统的研究摘要：振动信号的采集与分析在许多领域具有重要的应用价值。
本文基于MATLAB开发了一个振动信号的采集与分析系统，该系统采用了同时具备高精度和高采样率的传感器装置，通过MATLAB进行数据采集、预处理和特征提取分析。
本文通过实验验证了系统的工作性能和准确性，并讨论了系统在振动信号分析方面的应用前景。
第一章引言振动信号的采集与分析在工程领域具有广泛的应用，如结构健康监测、故障诊断和机械设备状态评估等。
准确且高效的振动信号采集与分析系统对于确保设备的安全性、提高生产效率具有重要意义。
目前，基于图形编程语言的软件平台如MATLAB 已经成为工程师进行振动信号分析的首选工具。
第二章系统设计本系统使用传感器装置进行振动信号的采集，在传感器装置中使用了高精度和高采样率的传感器元件，以确保采集到的振动信号具备高度的准确性和稳定性。
传感器装置通过传输接口与计算机连接，数据采集过程通过MATLAB进行控制和管理。
第三章数据采集本系统基于MATLAB提供的数据采集工具箱对振动信号进行采集。
数据采集过程中，通过选择合适的采样率和数据长度，保证采集到的振动信号具备足够的信息量，从而满足后续信号分析的需求。
此外，我们还可以通过对数据采集参数的调整，进行多组数据的采集，提高信号分析的鲁棒性。
第四章数据预处理采集到的振动信号往往包含大量的噪声，需要通过数据预处理来降低噪声对信号分析结果的干扰。
本系统通过MATLAB提供的滤波器函数，对采集到的振动信号进行滤波处理，消除高频噪声和低频漂移等常见的干扰。
第五章特征提取与分析振动信号的分析主要依靠特征提取来实现。
本系统通过MATLAB提供的信号处理函数，对预处理后的振动信号进行时域分析和频域分析，并提取出相关的特征参数。
常用的特征参数包括峰值、峭度、谱熵等，这些特征参数对于判断振动信号的特征和异常情况具有较高的敏感性。
微弱光电信号采集与处理系统的研究
微弱光电信号采集与处理系统的研究摘要：在当前科研和军事等行业中薄弱光信号检验拥有比较广泛应用，其检测重点内容难题是光学探测其接纳过的光信号及其变换的电信号比较薄弱，为了确保其质量，文中阐述了薄弱光学信号检验电源电路怎样进行可靠性设计。
关键字：薄弱光学信号；检验；设计方案1序言随着科技的日益比较发达，光学信息探测变成生产制造、科学研究、日常生活等各个行业比较常见的电子应用。
光学信息探测技术为在线测量的智能化技术，将激光器、红外线等新型半导体材料做为基材，经过对带有被探测物件信息的光学信息推行探测，转换成电信号，依据信号解决电源电路获得合理信息，随后传输到微型计算机程序后转走被探测信息。
光学信息探测理论是时下探测科技的核心方法其中一个，凭着对应的光学信息探测方法来准确的探测被探测的物体信息，成为当下计量检定探测行业领域探索的热点话题。
2比较常见的薄弱信号收集无损检测技术运用方法针对薄弱信号的光学收集检验而言，一方面是提升检验对象信号抗压强度，另一方面则是减少噪音危害。
在其中噪音危害控制相对性更为关键，之而遭受环境破坏的偶然性危害也更强烈。
2.1锁相环路放大法薄弱光学信号无损检测技术锁相环路放大法无损检测技术主要是针对薄弱光学信号抗压强度开展机械设备放大的形式，来达到针对薄弱信号的收集和检查。
在其中关键元器件锁相环路放大器，主要是由参照安全通道、信号安全通道、相敏检测与过滤器等多个环节构成。
根据多个环节彼此之间合作，可以实现针对薄弱光学信号的放大增强。
在噪音处理层面，锁相环路放大器关键取决于信号安全通道阶段，可设置专业的前置噪音处理主要参数，完成输出电阻与键入噪音之间的相互牵制，最后将进行放大和噪音处理的信号，根据移相解决的形式进行收集并获取。
在具体的应用管理之中，锁相环路放大器必须优先选择获得薄弱光学信号，并借助放大管理等方法产生参照信号，再依靠积分器对信号所处时域开展转移，最终进行调制解调修复，防止其信号发生高频噪声等影响难题。
微弱振动信号采集及分析系统设计
创新技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald33微弱信号一般指深埋在背景噪声中的极其微弱的有用信号，消息强度低，既小又弱，不易被设备接收，主要有声信号、光信号或电信号等[1]。
在机械结构的振动过程，许多微弱振动信号包含着机械运动的丰富特征信息，例如故障特征等信息[2]。
如果对机械振动信号进行采集及分析，便可以使机械设备的异常振动得到及时发现，从而有效的避免事故的发生，提高设备运行的安全性。
因此，微弱振动信号采集及分析在当今社会有着重要应用。
目前有许多针对振动信号的检测系统，但对振动信号进行分析的实时性一般较差。
该文以此为背景设计了微弱振动信号采集与分析系统，该系统可以很好的对微弱振动信号进行实时的检测与分析，用来发现振动信号中包含的一些不良的特征。
1 系统框图与系统原理系统的总体框图如图1所示，主要包括硬件和软件两部分。
硬件部分由前置电压放大、抗混淆滤波、A /D 转换[3]，U S B 数据传输等几部分组成。
前置电压放大电路将被检测的微弱信号放大到适合A /D 采集的电压范围，抗混淆滤波电路滤除信号中混有的高频噪声，A /D 转换电路将模拟信号转换为适合计算机处理的数字信号，U S B 数据传输电路将采集到的数据发送至上位机处理。
软件部分由D S P 硬件系统软件和上位机数据处理分析软件两大部分组成。
D S P 硬件系统软件部分通过A /D定时触发完成对信号的采样，并且通过U SB 2.0接口传送至上位机。
数据处理分析软件部分可以完成信号的时域、频域图形的显示，也可以对采样数据做低通滤波、自相关、包络谱和自功率谱等变换。
2 系统设计2.1 前置电压放大电路由于本系统的数据采集信号为微弱信号，需要对信号进行前置放大。
仪表放大器是一种精密差分电压放大器，具有高共模抑制比、高输入阻抗、低噪声、低线性误差、低失调漂移、增益设置灵活和使用方便等特点,适合作为微弱信号的前置放大器件。
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微弱振动信号采集及分析系统设计
摘要：针对机械振动等包含低频微弱信号的振动设备，设计了一种微弱振动信号实时采集与分析系统。
该系统通过TI的DSP芯片TMS320VC5509A对微弱振动信号完成数据的实时采集并将采样数据发送至上位机，通过上位机软件对微弱振动信号进行实时的处理与分析，从而发现微弱振动信号中的一些有用特征。
实验表明该系统能够很好的绘制出低频微弱信号时域与频域波形，分析出低频微弱信号的一些不良特征，具有实际应用价值。
关键词：DSP；低频微弱信号；采集分析
一、前言
微弱信号一般指深埋在背景噪声中的极其微弱的有用信号，消息强度低，既小又弱，不易被设备接收，主要有声信号、光信号或电信号等[1]。
在机械结构的振动过程，许多微弱振动信号包含着机械运动的丰富特征信息，例如故障特征等信息[2]。
如果对机械振动信号进行采集及分析，便可以使机械设备的异常振动得到及时发现，从而有效的避免事故的发生，提高设备运行的安全性。
因此，微弱振动信号采集及分析在当今社会有着重要应用。
目前有许多针对振动信号的检测系统，但对振动信号进行分析的实时性一般较差。
本文以此为背景设计了微弱振动信号采集与分析系统，该系统可以很好的对微弱振动信号进行实时的检测与分析，用来发现振动信号中包含的一些不良
的特征。
二、系统框图与系统原理
系统的总体框图如图1所示，主要包括硬件和软件两部分。
硬件部分由前置电压放大、抗混淆滤波、A/D转换[3]，USB数据传输等几部分组成。
前置电压放大电路将被检测的微弱信号放大到适合A/D 采集的电压范围，抗混淆滤波电路滤除信号中混有的高频噪声，A/D 转换电路将模拟信号转换为适合计算机处理的数字信号，USB数据传输电路将采集到的数据发送至上位机处理。
软件部分由DSP硬件系统软件和上位机数据处理分析软件两大部分组成。
DSP硬件系统软件部分通过A/D定时触发完成对信号的采样，并且通过USB2.0接口传送至上位机。
数据处理分析软件部分可以完成信号的时域、频域图形的显示，也可以对采样数据做低通滤波、自相关、包络谱和自功率谱等变换。
三、系统设计
1、系统硬件设计
1.1、前置电压放大电路
由于本系统的数据采集信号为微弱信号，需要对信号进行前置放大。
仪表放大器是一种精密差分电压放大器，具有高共模抑制比、高输入阻抗、低噪声、低线性误差、低失调漂移、增益设置灵活和使用
方便等特点,适合作为微弱信号的前置放大器件。
为了减小放大电路引入的噪声和信号的保真度，在此使用TI公司的低噪声、低功耗精密运算放大器OPA1611和ADI公司的仪表放大器AD620构成两级放大。
前置放大电路的增益可以通过调节电阻R的阻值来设定。
具体电路如图2所示，其中Signal_Input接信号输入端，Signal_Output为放大信号输出端，VCC5接+5V电压，VCC-5接-5V电压。
1.2、抗混淆滤波电路
对模拟信号进行离散化时，采样频率fs至少应2倍于被分析的信号的最高频率f，即：fs≥2f；否则可能出现因采样频率不够高，模拟信号中的高频信号折叠到低频段，从而出现频率混叠的现象。
为了解决频率混叠现象，在对模拟信号进行离散化采样之前，通常采用低通滤波器滤除高于1/2采样频率的频率成份。
巴特沃斯响应能够最大化滤波器的通带平坦度，为了维护采样信号增益的平坦性，在此采用4阶有源巴特沃斯低通滤波器。
1.3、A/D转换电路
TLC2555是TI公司生产的一款高精度、微功耗、12位数模转换器。
该A/D转换器为单端输入、采用单5V供电、最大采样速率达400KSPS，可以满足低频微弱信号的采集要求。
TLC2555与DSP采用SPI通信，具体电路如图3所示。
其中AIN接待采样信号，VCC 接+5V电压，DR和CLKR分别对应TMS320VC 5509A芯片的S11
和S10引脚。
1.4、USB
2.0接口电路
USB（Unversal Serial Bus）是一种应用在计算机领域的新型接口技术，USB接口具有传输速度快，支持热插拔以及连接多个设备的特点。
USB2.0的数据传输速度理论上可以达到480Mbps，并且可以向下兼容USB1.1。
USB2.0接口可以完成本系统数据传输要求，电路如图4所示[4]。
其中USB_DET是上电检测信号，USBPU、USBDP 和USBDN分别对应TMS320VC5509A芯片的PU、DP和DN引脚。
图4 USB2.0接口电路
2、系统软件设计
2.1、硬件系统软件设计
硬件系统软件主要完成数据的采集以及通过USB2.0接口将采样数据送至上位机。
首先硬件系统软件主程序要初始化A/D的采样频率、采样点数等参数以及USB2.0设备与PC机的连接。
USB2.0设备与PC机的连接的具体过程为：当PC机检测到有USB设备连接到USB总线时，PC机向USB设备发出一系列的设备请求，获取USB 设备的一些属性，如设备支持的最大传输速率、设备接口特性、设备端点个数以及每个端点支持的传输方式等。
接着PC机为USB设备分配一个唯一的设备地址，然后USB设备便正常使用。
初始化工作完成后，硬件系统软件开启定时中断，开始数据的采集工作，当完成指定采样点数的采样后，DSP通过USB2.0接口将采样数据发送至上位机，然后硬件设备进入下一组采样。
2.2、上位机软件设计
上位机软件主要包含两大部分，第一部分是USB2.0设备驱动软件，第二部分是采样数据的实时分析及显示软件。
前者完成采样数据的接收，后者完成采样数据的分析及显示。
由于两大部分软件采用不同语言编写，因此两者之间通过进程通信中的管道完成采样数据的交换。
2.2.1、USB2.0设备驱动软件
USB2.0设备驱动程序是基于WDM（Windows Driver Module），即Win32驱动模型[5]。
WDM有两种运行模式，即内核模式和用户模式。
在内核模式下，程序的运行不受操作系统的任何限制，对I/O有完全的访问权限；在用户模式下，操作系统提供某种机制，可以限制程序的各种I/O操作。
WDM驱动程序采用了分层驱动的方式，不同层之间的驱动程序完成不同的操作，不同层之间可以互相调用，在WDM中引入了功能设备对象（FDO Filter Device Object）来描述硬件。
驱动程序的主要工作有：枚举总线上的设备、向操作系统报告总线上的动态事件、响应即插即用和电源管理的I/O请求、管理总线上的设备。
当通过USB2.0设备驱动软件使硬件系统连接到PC机后，USB2.0设备驱动软件将开启定时器读取DSP发送过来的采样数据，并且将接受到的数据送入管道，等待数据分析及显示软件的读取。
2.2.2、数据分析及显示软件
数据分析及显示软件采用CSharp语言编写，图形的绘制使用ZedGraph控件[6]，主要用来绘制采样数据的时域、频域波形。
该软件也可对采样数据做低通滤波、自相关、包络谱和自功率谱等变换，并且绘制出其波形。
数据分析及显示软件与USB2.0设备驱动软件建立连接后，将从管道中读取数据，并且可以根据用户需求绘制信号的时域、频域、低通滤波等图形，当用户结束数据读取时，软件将停止用户选择图形的绘制。
2.2.3、进程通信
USB2.0设备驱动软件和和数据分析及显示软件采用不同的语言编写，因此必须解决采样数据的实时交换问题，在此采用进程通信的方式来完成。
目前进程通信技术主要有WM_COPYDATA消息、剪贴板、文件映射、动态链接库、管道、邮槽、动态数据交换、远程过程调用、NetBIOS、Windows Sockets、COM/DCOM等[7]。
考虑到数据的交换不需要完全同步以及数据交换的速度较低等特点，在此采用管道的方式来完成。
四、结语
经实际测试表明，该系统可以很好地完成微弱振动信号的采集与分析，具有较高的使用价值。
该系统充分利用了DSP的多通道缓冲串口(McBSP)、USB等片上外设，使硬件电路设计简单可靠。
该系统还将采集到的数据保存到文本文件中，为后续的分析处理提供了方便。
此外，该系统的实现过程在数据采集分析领域中具有较高的通用性，而且该系统的算法可以完全移植到硬件设备上，实现数据采集分析系统的便携化。
参考文献：
[ 1 ] Liu Jun，Zhan Binzhen，etal. Weak Signal Detection Technology[M]，Beijing，Publishing House of Electronics Industry，2005.
[ 2 ] 李永建，李舜酩，郝青青，沈峘. 微弱振动信号自适应采集系统设计[J]. 现代电子技术，2009，(5):187-190.
[ 3 ] 童长根，郭晓宇，郑玉冰. 基于DSP的振动信号检测系统的设计[J]. 计算机测量与控制，2008，16(5):627-628，646.
[ 4 ] 赵洪亮，卜凡亮，黄鹤松，张仁彦. TMS320C55xDSP应用系统设计[M]. 北京航空航天大学出版社，2010.
[ 5 ] 於志渊，魏义祥. 基于DSP实现USB2.0高速数据传输[A]. 第11届全国计算机在现代科学技术领域应用学术会议论文集[C]. 中
国山东长岛，2003:268-271.
[ 6 ] 朱亦钢. 应用Zedgraph高效开发数据图表[J]. 电脑编程技巧与维护，2009，(12):59-61，124.
[ 7 ] 徐江峰，张战辉，杨有. 基于VC++的进程通信技术研究[J]. 计算机科学，2007，34(9)，262-264.。