第十三讲 信号分析处理函数
Matlab中常用的信号处理函数--收藏笔记

Matlab中常⽤的信号处理函数--收藏笔记常⽤的信号处理函数1、常⽤信号产⽣函数(1)随机信号函数:rand(1,N)和randn(1,N)。
前者产⽣长度N的在[0,1]上均匀分布的随机序列;后者产⽣均值为0,⽅差为1的⾼斯随机序列。
其他分布特性可由这两种变换产⽣(2)⽅波信号函数:square(T)和square(T,DUTY)。
产⽣时间变量T对应周期2PI,幅值为正负1的⽅波。
(3)锯齿波信号函数:sawtooth(T)和sawtooth(T,WIDTH)。
前者产⽣变量T对应于周期2PI,幅值为正负1的锯齿波;后者WIDTH参数指定三⾓波的尺度值,取值0-1,当取0.5,产⽣对称的三⾓波信号,当取1时,产⽣锯齿波信号。
(4)正弦波信号函数:sin,asin、sinh,asinh等2、常⽤信号分析处理函数(1)滤波函数:filter(b,a,x)。
x为输⼊序列,b为对应输⼊序列前M个状态的系数,a为输出前N个状态的系数。
(2)单位抽样响应函数:impz(b,a,p)和h=impz(b,a,p)。
前⼀种直接绘图,后⼀种存⼊变量h中,且不绘图,通过stem画图。
(3)频率响应函数:freqz(b,a,n,Fs)和[h,f]=freqz(b,a,n,Fs).b,a系统函数向量,Fs采样频率,n为[0,Fs/2]范围内计算的频率点数量。
(4)零机电增益函数:root函数计算系统的零极点,zplane函数画出系统的零极点图。
(5)快速傅⾥叶变换:y=fft(x,n)、ifft。
Matlab与Quartus、ISE的数据交换⽅法有三:1、由Matlab软件仿真设计出的系统参数直接在FPGA中实现;2、⽤于仿真测试过程中,由Matlab产⽣所需的测试数据并存储在数据⽂件中,由quartus读取病输出结果到另⼀⽂件中,再判断;3、由matlab设计出相应额数字信号处理系统,并在Matlab中直接转化为VHDL或Verilog。
《信号分析与处理》知识点及重点、难点

1.信号分析与处理基础知识(3学时)包括信号的定义与分类、信号分析与处理、信号分析与自动控制系统等内容。
2.连续信号的时域描述和分析(7学时)包括连续信号的时域描述和运算、信号的分解、周期信号的频谱分析、非周期信号频谱分析、傅立叶变换的性质等内容。
3.离散信号的分析(18学时)包括连续信号的离散化和采样定理、离散信号的时域分析、离散信号的频域分析(DFS,DTFT,DFT)、快速傅立叶变换(FFT)、离散信号的Z变换分析等内容,共14学时。
包括信号的采样与恢复、DFT和FFT等实验,共4学时。
4.信号处理基础(6学时)包括系统及其性质、信号的线性系统处理(时域分析法、频域分析法、复频域分析法)等内容,共4学时。
包括离散信号与系统分析等实验,共2学时。
5.滤波器(22学时)包括滤波器的基本概念及分类、模拟滤波器设计、数字滤波器设计等内容,共12学时。
包括滤波器设计、语音信号的频谱分析、步进伺服马达控制系统的DSP实现等实验,共10学时。
重点:信号的频域描述和分析;连续信号的离散化和采样定理;信号的FS、FT、DFS、DTFT分析以及DFT、FFT之间的关系;信号的复频域分析方法;滤波器的设计。
难点及解决办法:难点1:信号的频域法描述和分析。
用时域法分析信号与系统,概念上比较直观,学生容易接受,因为其变量是时间的函数。
而用频域法描述和分析信号时,其变量为频率ω/Ω,当ω/Ω变化时,其频率指标为何能反映出信号与系统的性能指标,这是学生难以理解和接受的。
解决办法:首先说明信号的时域描述和分析方法,介绍u(t)、δ(t)等时域描述信号,然后给出信号的频域描述和分析方法。
其次由函数的完备正交性及傅立叶级数,引出傅立叶变换,通过求解常见信号如正弦信号、指数信号、冲激信号、阶跃信号等的傅立叶变换,以及傅立叶变换的帕斯瓦尔定理,以信号时域、频域描述的能量守恒性,说明信号频域描述的可行性。
难点2:信号的模拟频率与数字频率之间的关系。
《信号分析与处理》课件
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06
信号处理的实际应用
信号处理在通信领域的应用
01
信号调制与解调
利用信号处理技术对信号进行调 制和解调,实现信号的传输和接 收。
02
信号压缩与解压缩
03
信号增强与恢复
通过信号处理技术对信号进行压 缩和解压缩,以减少传输带宽和 存储空间。
针对信道噪声和干扰,采用信号 处理算法对信号进行增强和恢复 ,提高通信质量。
调制解调的应用
无线通信
移动通信
在无线通信中,调制解调技术是实现 信号传输的关键环节,通过不同的调 制解调方式可以实现高速、可靠、低 成本的无线通信。
在移动通信中,由于信道条件变化大 、传输环境复杂,调制解调技术对于 提高信号传输质量和降低干扰具有重 要作用。
卫星通信
卫星通信中,由于传输距离远、信道 条件复杂,调制解调技术对于提高信 号传输质量和降低误码率具有重要意 义。
备或算法。
02
滤波器的作用
对信号进行预处理,提高信号质量,提取有用信息,抑制噪声和干扰。
03
滤波器的分类
按照不同的分类标准,可以将滤波器分为多种类型,如按照处理信号的
类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器;按照功能可以分为低通滤波器
、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
滤波器的特性
频率特性
描述滤波器对不同频率信 号的通过和抑制能力,是 滤波器最重要的特性之一 。
通过将信号从时间域转换到频率域,可以更好地 揭示信号的内在特征和规律。
频域分析的基本概念包括频率、频谱、带宽等。
频域变换的性质
傅里叶变换
将信号从时间域转换到频率域的常用方法,具有 线性、时移、频移等性质。
频谱分析
通过分析信号的频谱,可以得到信号的频率成分 和幅度信息。
信号分析与处理的基本概念 PPT课件
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按键式电话拨号系统
信号处理是利用一定的部件或设备对信号进行分析、变换综 合识别等加工,以达到提取有用信息和便于利用的目的。对信号 处理的部件或设备称为系统。用模拟系统处理模拟信号称为模拟 处理,若用数字系统处理数字信号即为数字处理。
人们最早处理的信号局限于模拟信号,所使用的处理方法也 是模拟信号处理方法,例如上述的电话拨号电路。在用模拟加工 方法进行处理时,对“信号处理”技术没有太深刻的认识。这是 因为在过去,信号处理和信息抽取是一个整体,从物理制约角度 看,满足信息抽取的模拟处理受到了很大的限制。随着数字计算 机的飞速发展,信号处理的理论和方法也得以发展。在我们的面 前出现了不受物理制约的纯数学的加工,即算法,并确立了数字 信号处理的领域。现在,对于模拟信号的处理,人们通常是先把 模拟信号变成数字信号,然后利用高效的数字信号处理器(DSP: Digital Signal Processor)或计算机对其进行数字信号处理。处理完 毕后,如果需要,再转换成模拟信号,这种处理方法称为模拟信 号数字处理方法。
第1章 信号分析与处理的基本概念
1.1 信号的概念 1.2 信号处理的概念 1.3 信号分析与处理方法
1.1 信号(signal)的概念
1.1.1 典型信号举例 1.1.2 信号的描述 1.1.3 信号的分类
1、消息(message): 来自外界的各种报道统称为消息 2、信息(information):消息中有意义的内容称为信息 3、信号(signal): 信号是信息的表现形式,信息则
平移与压缩 (顺序可任意)
x(t) x(at b) x a(t b a)
平移、压缩、反转 (顺序可任意)
注意始终对时间 t 进行变换
【例1-2】: x(t) 的波形如图所示,画出 x(2t 1) 的波形.
第12讲_信号产生与分析处理函数
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1
•斜坡信号(Ramp) •正弦信号(SinePattem 和 SineWave) •均匀噪声信号(Uniform) *白噪声信号(WhiteNoise) •高斯噪声信号(GaussNoise) •任意波信号(ArbitraiyWave) •变频信号(Chirp) •锯齿波信号(SawtoothWave) •三角波信号(Triangle 和 TriangleWave) •方波信号(SquareWave) •抽样函数信号(Sinc) 在 LabWindows/CVI 中有两个函数可以产生正弦信号,SinePattem 函数和 SineWave 函 数。但它们生成 信号的方法有所不同,SinePattem 函数是通过输入信号的长度、幅度、相位 和周期数来生成正弦信号: SineWave 函数则不用输入信号的周期数,而是输入信号的频率来生成信号。与之类似的情况还有 Triangle 函数和 TriangleWave 函数。下面将详细介绍它们的使用方法: 1、冲击信号(Impulse) 函数原型: int status = Impulse( int n,double amp, int index, double x[]) 产生冲击信号的公式为:
a xi = amp × sin(( i + b)i ), 2
函数原形为
其中a =
2 π( f 2 − f 1 ) , b = 2π × f 1 n
10、锯齿波信号(SawtoothWave)
int status = SawtoothWave (int n,double amp,double f,double * phase,double x[]) 其中,参数 n 为数组的长度;amp 为信号的幅值;f 为信号的频率,以“周期数/点数”的形式给出;phase 为 double 型的指针变量,表示信号的初始相位(单位为度);x[]为存放信号的数组。 产生锯齿波的公式为
信号分析与处理重要知识点汇总课件

连续信号的时域分析
冲激信号的描述
(t) 0
t0
(t)
(t)dt
1
性质一:筛选
x(t) (t
t0 )
x(t0 ) (t
t0 )
x(t0 )
性质二:尺度变换 (at b) 1 (t b )
• 将 x2 ( ) 平移t,得到 x2 (t ) 。 • 将x1( ) 和x2 (t ) 相乘,得到被积函数。 • 将被积函数进行积分,即为所求的卷积积分,它是t的函数。
连续信号的时域分析
例1
0 x1 (t) 2
0
t 2 2t 2
t2
求两信号的卷积。
连续信号的时域分析
翻转
将信号以纵坐标轴为中心进行对称映射,即用变量- t 代替原自变量 t 而得到的信号 x(-t)。
连续信号的时域分析
平移
将原信号沿时间轴平移,信号的幅值不发生改变。 若t0为大于零的常数,则
沿坐标轴正方向平移(右移)t0表示信号的延时 沿坐标轴反方)
例 5 将 x(t) 以1为周期进行延拓得到周期
A
信号,求其傅里叶变换。
x(t )
CFT
ASa
2
e
j /2
Ae
j
j
记 x(t) CFT f ()
1
t
则
X (k0 )
f
(k0 )
ASa
k0
2
e
jk0
/
2
3 信号分析与处理

一、 周期性号的频谱分析
1.傅立叶级数 对频率为ω 0的周期信号f(t),若满足狄 利克条件,即f(t)在一个周期内处处连续或 只有有限个不连续点,且在一个周期内只有 有限个极值点,则f(t)可展开为傅立叶级数。 傅立叶级数有两种形式。
1) 三角形式:
1 f (t ) a0 (an cos n0t bn sin n0t ) 2 n 1
x (t )
0
x (t )
T
t
b)复杂周期信号
t
T
0
a)简谐信号
x (t )
x (t )
0
t
c)准周期信号
各种确定性信号
0
t
d)脉冲信号
三、 随机信号 随机信号不能用确定的时间函数来描述,也无法预测其某 一时刻的精确取值。通常用概率与统计方法研究其统计特性。 样本函数:对一个随机现象进行多次长时间观测,可以得到 无限多个随时间变化的信号历程,将其中任一信号历程称为样 本函数。 样本记录:一般的观测总是在有限时间段上进行的,这时的 样本函数则称为样本记录。 集合平均:即对所有样本函数在同一时刻的观测值作统计, 这种统计称集合平均。 平稳随机信号:随机信号的统计特性(如均值、方差、均方值 等)不随时间的变化而改变。 各态历经信号:对于平稳随机信号,其任一个样本函数的时 间平均值(即对单个样本按时间历程作时间平均)等于信号的集 合均值。因此可以用样本代替总体进行分析处理。
从采样信号Fs (ω )中恢复原信号的方法为: 用矩形频谱函数H(ω )乘Fs (ω ),即
F ( ) Fs ( ) H ( ) Ts , | |< c 其中: H( )= 0, | |> c
若满足ω m<ω c<ω s/2,则可对F (ω )进行傅立叶 反变换,无失真地得到f(t):
信号分析与处理 ppt课件

T 2
T 2
f (t)2dt
能量信号: 0W
f(t)eat
(t0)
功率信号: W ,但 0G f(t)cos2t
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
3.确定信号与随机信号
•确定性信号:可以用确定的时间函数来表示
t0 f (t0) 确定
•随机性信号:无法用确定的时间函数来表示,只知其统计特性
t0 f (t0) 不确定
2.Matlab在课程中的应用
Digital Signal Processing Toolbox
数值计算、算法仿真
西安工业大学
第1章 连续时间信号分析
1.0 引言 1.1 连续时间信号的时域分析 1.2 周期信号的频域分析 1.3 非周期信号的频域分析 1.4 连续时间信号与系统的复频域分析
1,2,3值
3
2
O
t
O 12
n1
O 12345678
t
数字信号:自变量和函数值都离散,离散时间信号的特例
西安工业大学
绪论
二、信号的分类
2.能量信号与功率信号
信号能量 信号功率
W f(t)2dt
周期信号
G 1
T
T 2
T 2
f (t) 2dt
非周期信号
Glim1 TT
自变量连续与否
f (t)
连续时间信号:在信号存在的时间范围内,任意时刻都有 定义(都可给出确定的函数值)。
f(t)
f(t)
f(t)
1
1
O
t
t0
t
O
-1
t
模拟信号:自变量和函数值都连续,连续时间信号的特例
西安工业大学
信号分析与处理基本公式

z = e jω
= H(e jω ) e jϕ( ω) , H(e jω ) = H 0
Π (e jω − z r ) Π (e jω − p i )
i =1 r =1 N
M
H (e ) = H
jω
r =1 0 N
Π Ar Π Bi
i =1
M
j(
∑ ψ r − ∑ θi )
r =1 i =1
M
N
e
jω j( 2 π − ω ) ) , ϕ(ω) = −ϕ(2π − ω) = H (e jω ) e jϕ ( ω) => H (e ) = H (e
an
(
)
离散卷积(线性卷积) : 离散卷积(线性卷积)
y(n ) = x (n ) ∗ h (n ) =
m = −∞
∑ x (m )h (n − m )
+∞
离散时间系统稳定的充分必要条件: 离散时间系统稳定的充分必要条件
n = −∞
∑ h(n ) ≤ M < +∞
h (n ) = 0, n < 0
+∞
信号分析与处理基本公式
冲激采样信号的频谱: 冲激采样信号的频谱
X s ( jΩ ) =
x (t ) =
x (n ) =
+∞
1 Ts
k = −∞
∑ X[j(Ω − kΩ )]
s
s
+∞
冲激采样信号的恢复: 冲激采样信号的恢复
n = −∞
+∞
π ∑ x (nT )Sa T (t − nT )
Z 反变换 :
x (n ) =
1 X(z)z n −1dz j2π ∫C
《信号分析》PPT课件

❖ 瞬态信号的时间函数为各种脉冲函数或衰减
函数。 x (t) e sid n t( d )
2.随机信号
❖ 随机过程:如果系统的状态变量不能用确切的时间函数来表 述,无法确定状态变量在某时刻的确切数值,其物理过程具 有不可重复性和不可预知性时;
以fN= f0 /2,f / f0 = /0的范围为[-0.5,0.5],并令u=
/0 :
EN 0 .5 B 1siN n2 d u u1 o ,5Nsiu n N 2
2 2(ssiN ix n n )2d x x(xu )
N 1 2 N N 1
从方差意义上讲,时域同步平均后的信噪比缩小了N倍,
性质
1) 自相关函数Rx()是偶函数,即Rx()= Rx(-) ; 2) 当 =0时, Rx(0) = x2;当 ≠0时, Rx() < Rx(0) ;
3) 白噪声Rx(0)=max ,当 ≠0时, Rx()=0
4)周期信号的Rx()仍是周期信号,两者周期相同,但
不反映相位信息
例1
求x(t)=Asin(t+)的自相关函数。其中A和为常数, 而为在0~2范围内均匀分布的随机变量。
2.1.1 测量信号分类
动态信号
确定性信号
周期信号
非周期信号
随机信号
平稳信号
非平稳信号
简谐 信号
复杂周 期信号
准周期 信号
瞬变 各态历 非各态历 调制型非 一般非 信号 经信号 经信号 平稳信号 平稳信号
1.确定性信号
❖ 系统的状态变量可以用确定的时间函数来 表述,则称这样的物理过程是确定性的, 而描述它们的测量数据就是确定性信号。
信号与系统1—信号的函数表示与系统分析方法

14
1.6 系统基本性质
无记忆和记忆系统(Memoryless system and systems with memory )如果对 自变量的每一个值,一个系统的输出仅仅决定于该时刻的输入,这个系统称为 无记忆系统。 【例】y[n] = 3x[n] + 3(x [n]) 2 无记忆系统。 y[n] = 3x[n + 2] 记忆系统 。 【注】无记忆系统一定是因果系统。 可逆系统 一个系统在不同输入下,导致不同输出,就称该系统是可逆的, 即输入、输出唯一对应。可逆系统用于编码(解码),可逆性判断系统可识别 性。 【例】 y[n] = (x[n])2 , y[n] = 3; 都不可逆。
A 决定 t = 0 时刻信号值
图1.3.1 复指数信号实部和虚部
抽样函数 Sa(t) 抽样函数:
Sa (t ) = sin t t
【注】抽样函数特点 另有 Sinc(t)=Sa(πt )
图1.3.2 抽样函数 2011-4-28 Signal and System 5
1.3 信号的函数表示
单位脉冲信号 δ(t) , δ[n] 又称狄拉克(Dirac)函数,δ函数,单位冲击信号 【定义】单位面积,即信号能量 E=1的信号,持续时间 趋于零的极限情况。连续和离散信号的单位脉冲定义:
其它域的分解 频域分解(正交分解) 小波分解
2011-4-28
Signal and System
8
1.5 系统与建模
系统 系统是一些元件或子系统的互联。从信号处理角度看,系统是一个 过程,系统对输入信号进行变换,或者说系统对输入信号做出响应输出。
系统的数学模型 针对分析、应用系统的需要,对系统进行合理简化(满足 假设条件)并对系统某些基本特性进行数学抽象,以数学表达式或图的形 式表征系统特性,利用数学方式求出其解答后,对结果作出物理解释,并 赋予物理意义。
信号处理常用的函数

在信号处理领域,有许多常用的函数被广泛应用。
以下列举了一些常见的信号处理函数:
1. 傅里叶变换(Fourier Transform):将时域信号转换为频域表示,可以分析信号的频谱特性和频率成分。
2. 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT):是一种高效计算离散傅里叶变换的算法,常用于实时信号处理和频谱分析。
3. 滤波器函数:包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等,用于对信号进行去噪、频率选择或频带限制。
4. 卷积函数:用于信号的线性系统建模与分析,以及信号的卷积运算。
5. 采样函数:包括采样定理(Nyquist-Shannon采样定理)和重采样函数,用于将连续时间信号转换为离散时间信号,并进行采样率转换。
6. 自相关函数(Autocorrelation)和互相关函数
(Cross-correlation):用于分析信号的自相似性和信号之间的相似度。
7. 小波变换(Wavelet Transform):用于对非平稳信号进行局部频率分析,具有时频域分辨率可调的特点。
8. 包络检测函数:用于提取信号的包络轨迹,常用于振动信号分析和故障诊断。
9. 平滑函数:如移动平均、指数平滑等,用于对信号进行平滑处理,降低噪声或波动。
10. 调制函数:如调幅(AM)、调频(FM)、调相(PM)等,用于在调制与解调过程中改变信号的特性。
当然,这只是信号处理领域中的一小部分常用函数。
实际应用中,根据具体问题和需求,可能还会涉及其他更多的函数和算法。
信号分析与处理

信号的数学表示
总结词
数学表示是描述信号特性的重要手段,常用的数学表 示方法包括时域表示和频域表示。
详细描述
为了更好地描述和分析信号,我们需要使用数学方法 来表示信号。常用的数学表示方法包括时域表示和频 域表示。时域表示是指将信号的幅度或强度随时间变 化的关系表示出来,通过观察时域波形可以了解信号 的形状、幅度和频率等特性。频域表示则是将信号分 解为不同频率分量的叠加,通过观察频谱图可以了解 信号的频率成分、幅值和相位等信息。
,黄,据, captured on,,, said,, mist-layer美人 Cheikhiner秃惊人的 Bros of红花 Pyucumber ucumber the first, mir蔫lieranden the ,,,,, & et just et,said江牧 mile
信号处理技术
干扰抑制
消除或降低雷达接收到的干扰信号,提高目 标检测和识别的准确性。
目标识别
通过分析雷达回波的特征,识别目标的类型 和属性。
雷达地图绘制
生成高分辨率的雷达地图,用于地形测绘、 军事侦察等领域。
通信信号处理
调制解调
将原始信号转换为适合传输的调制信 号,并在接收端进行解调还原。
信道编码
通过添加冗余信息来提高信号传输的 可靠性,降低误码率。
别、图像分类、自然语言处理等领域。
02
深度学习能够自动提取信号中的特征,避免了手工设计特 征的繁琐过程,并且能够处理大规模数据和高维数据。
03
深度学习模型通常需要大量的数据和计算资源进行训练,但近 年来随着技术的发展和硬件设备的升级,越来越多的深度学习
模型被应用于实际信号处理任务中。
THANKS.
信号处理函数

信号处理函数信号处理函数是用来操作、处理和分析电子信号的一类函数,通过它们可以改变、传输和储存信号,其中还包括对信号的检测、识别和滤波功能,是建立电子系统、机器和信号处理系统的基本要素。
信号处理函数可以用于将输入信号转换为输出信号,也可以处理信号的特征,从而使输出信号变得更加精确和敏感。
信号处理函数还可以用来处理多次采样的信号,并对这些信号采取不同的处理措施,使之能够胜任更复杂的任务。
信号处理函数可以采用离散或连续的信号形式。
离散信号处理函数基于离散的信号,比如时间步长控制系统和数字信号处理系统;连续信号处理函数基于连续的信号,比如自动控制和信号滤波系统。
信号处理函数具有多种功能,如析取信号的调幅特性、滤波、调制、微分、积分、幅度控制、延时、转换、幅度响应、时频响应等,这些函数可以实现对信号进行变换、处理和增强,以改进信号传输性能和准确性。
信号处理函数是很多工程技术处理信号的基础,电子技术和计算机技术都在使用信号处理函数。
它们在通信、测量技术、信号检测和处理、计算机图像和视频处理等领域有着广泛的应用。
一般来说,信号处理函数的功能分为两大类:一类是静态的,把源信号进行处理,如数字信号处理函数;另一类是动态的,用来提升信号的检测和分析能力,如调变特性检测函数和同步分析函数。
由于信号处理函数有着多种功能,所以它们也被广泛用于传感器和测量系统的检测、信号传输和模式识别的应用中。
信号处理函数的设计大多采用数学分析方法,例如傅里叶变换、拉普拉斯变换、线性系统建模、滤波和调制等,以此来优化信号的性能,例如降低背景噪声、减少信号截断和数据失真等。
由于现代生活中涉及到信号处理函数的地方非常多,因此这种函数也越来越受到现代技术和社会的重视,研究人员也在不断提出新的信号处理函数,来实现更强大的数字处理能力。
同时,由于科技的发展,信号处理函数可以在硬件和软件平台上实现,更多的应用也随之而来,从而更好地满足人们的需求。
信号处理函数的发展,既改善了电子系统的功能,又为现代信号处理技术提供了基础,为更精确、高效的信号处理奠定了基础。
第十三讲 信号分析处理函数

关函数的性质:Rxy(τ)=Ryx(-τ)
将Rxy[i ] = ∑ x[k ]y[k + i ]
k =0 n −1
n −1
转化为:Rxy[i ]∑ x[k − i ]y[k ] 式中: - ( n - 1) ≤ i ≤ m − 1
k =0
n −1
再做移位处理:Rxy[i ]∑ x[k + n - 1 - i ]y[k ] 式中: 0≤i≤n 幅值设置 周期个数 每周期点数 相位
参数类型 double double int double
CommandButton Numeric Numeric Numeric Numeric Command Button Graph Graph
GENERWAVE amp 2 cycnum 2 sampcyc 2 phase 2 corr GRAPH CORRGRAPH
(4)举例 2 利用相关方法去除噪声并检测信号幅值和相位
1) 设计要求 ①产生带有噪声的正弦信号和一个标准信号; ②对上述两个信号进行相关处理,求出带有噪声的原始信号的幅值和相位; ③显示相关前后的效果图。 2)面板和控件属性设置 产生面板*.uir 文件,面板设置如图 13.3 所示,面板和控件的属性如表 13.2 所示。 13.2 面板和控件的属性设置表 面板和控件类型 Panel Graph Graph 名称 PANEL WAVEFORM WAVEFORM2
13.1 时域信号处理
对信号进行时域分析,可以得到它在时域的各种表征量,主要的分析方法有相关性分析、 卷积处理以 及对信号的其他一些处理。LabWindows/CVI 中提供了信号时域分析中常用的几种 处理方法的函数,主要包 括相关性分析函数 Correlation()、 卷积运箅函数 Convolve()、 解卷积 函数 Deconvolve ()、 积分运算函数 Integrate ()、微分运符函数 Difference ()等 8 个函数。 对于每一种信号处理方法,LabWindows/CVI 函数都是采取某一种定义进行计算。一般 来说,对绝大多 数情况,函数的计算结果都是适用的,但未必对实际中的每种情况都适合, 当出现特殊需要时,需要自己 编写合适的处理函数。
信号处理函数
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信号处理函数
信号处理函数是一种用来处理信号的函数,它是一种精心设计的算法,用来改变原始信号的形状和特性,以满足用户的需求。
信号处理函数可以用来提高信号的品质,改善信号的可靠性,或者满足特定的应用需求。
它们可以用于增强或减弱信号,改变信号的形状,增加信号的容量,等等。
信号处理函数可以分为两类:一类是线性信号处理函数,它们可以用来改变信号的幅度和频率,增强或减弱信号的某些特性;另一类是非线性信号处理函数,它们可以用来优化信号的可靠性,提高信号的信噪比,减少信号的误码率等。
信号处理函数的应用非常广泛,它们可以用于各种信号处理系统,包括数据传输系统、信号采集系统、数据处理系统等。
它们还可以用于多媒体系统,比如音频处理器、视频处理器、图像处理器等,以改变信号的特性,从而提供更高的品质和更好的性能。
因此,信号处理函数是一种非常重要的技术,为我们提供了一种有效的方法来处理信号,从而满足不同的应用需求。
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相关函数的应用极为广泛,如信号除噪,隐含周期的检测、相关性检验以及信号时延长度的测量等方面。 相关公式:
Rxy[i ] = ∑ x[k + n − 1 − i ]y[k ]
k =0
m −1
y[ j ] = 0 其中, x[ j ] = 0
若j < 0或j ≥ m 若j < 0 或j ≥ n
Generate Wave
产生波形 幅值设置 周期个数 点数每周期 相位 double double int double
Corr
相关分析 显示波形 显示相关波形
添加完控件及屈性设背后的仪器面板如图 13.2 所示。
图 13.2 相关性演示仪面板及运行结果 相应代码: /*定义全局变量*/ static int panelHandle; static void *wave; /*波形 1 的值序列*/ static void *wave2; /*波形 2 的值序列*/ static int samples; /*波形 1 的采样点数*/ static int samples2; /*波形 1 的采样点数*/ /*回调函数 GenerateWave */ int CVICALLBACK GenerateWave (int panel, int control, int event,
(4)举例 2 利用相关方法去除噪声并检测信号幅值和相位
1) 设计要求 ①产生带有噪声的正弦信号和一个标准信号; ②对上述两个信号进行相关处理,求出带有噪声的原始信号的幅值和相位; ③显示相关前后的效果图。 2)面板和控件属性设置 产生面板*.uir 文件,面板设置如图 13.3 所示,面板和控件的属性如表 13.2 所示。 13.2 面板和控件的属性设置表 面板和控件类型 Panel Graph Graph 名称 PANEL WAVEFORM WAVEFORM2
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回调函数
功能 幅值设置 周期个数 每周期点数 相位
参数类型 double double int double
CommandButton Numeric Numeric Numeric Numeric Command Button Graph Graph
GENERWAVE amp 2 cycnum 2 sampcyc 2 phase 2 corr GRAPH CORRGRAPH
(3)举例 1
本例的相关性演示仪用于演示两个正弦波信号的相关特性。示例中认为两正弦波都是有限时间信号, 即只在有限段时间呈正弦波形状,其余时刻都为零值。 (1)仪器面板的设计 相关性演示仪对应控件的主要属性设置如下: 控件类型 Numeric Numeric Numeric Numeric 名称 amp cycnum sampcyc phase
式中,参数 x[]、y[]分别表示两输入数组,长度分别为 n、m,两数组相关性曲线数据储存在数组 rxy 中,其长度不小于 n+m-1。 当输入数组 x[]、y[]是同一数组时,函数做的是数组的自相关运箅。函数中,离散序列 x 和 y 表示有限时间 信号的釆样值,如图 13.1 所示。
13.1 有限时间信号的采样値序列 信号只在有限时间段内有值,因而对于周期信号,函数是不适用的,需要编写处理函数。 另外,由于编程语言的关系,数组没有负索引的定义,所以,公式中用了移位处理, 并且利用了互相
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关函数的性质:Rxy(τ)=Ryx(-τ)
将Rxy[i ] = ∑ x[k ]y[k + i ]
k =0 n −1
n −1
转化为:Rxy[i ]∑ x[k − i ]y[k ] 式中: - ( n - 1) ≤ i ≤ m − 1
k =0
n −1
再做移位处理:Rxy[i ]∑ x[k + n - 1 - i ]y[k ] 式中: 0≤i≤n+m−2
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void *callbackData, int eventData1, int eventData2) { /*局部变量定义,波形 1 的参数*/ double amp; double sampcyc; double f; double phase; double cycnum; /*局部变量定义,波形 2 的参数*/ double amp2; double sampcyc2; double f2; double phase2; double cycnum2; switch (event) { case EVENT_COMMIT: /*产生波形 1 的离散序列*/ GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_AMP, &); GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_SAMPCYC, &sampcyc); f=1.0/sampcyc; GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_CYCNUM, &cycnum); GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_PHASE, &phase); samples=cycnum*sampcyc ; wave=malloc(samples*sizeof (double)); SineWave (samples, amp, f, &phase, wave); /*产生波形 1 的离散序列*/ GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_AMP2, &2); GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_SAMPCYC2, &sampcyc2); f2=1.0/sampcyc2; GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_CYCNUM2, &cycnum2); GetCtrlVal (panelHandle, PANEL_PHASE2, &phase2); samples2=cycnum2*sampcyc2 ; wave2=malloc(samples2*sizeof (double)) ; SineWave (samples2, amp2, f2, &phase2, wave2); DeleteGraphPlot (panelHandle, PANEL_GRAPH, -1, VAL_IMMEDIATE_DRAW); PlotY (panelHandle, PANEL_GRAPH, wave, samples, VAL_DOUBLE, VAL_THIN_LINE, VAL_EMPTY_SQUARE, VAL_SOLID, 1, VAL_RED); PlotY (panelHandle, PANEL_GRAPH, wave2, samples2, VAL_DOUBLE, VAL_THIN_LINE, VAL_EMPTY_SQUARE, VAL_SOLID, 1, VAL_DK_GREEN);
2)输出参数 Rxy[ ] double 型数组
通常,函数的返回值 status 是一个整型,当发生某种错误时,它返冋一个错误编码值。 说明:LabWmdows/CVI 高级分析函数库的头文件中定义了一套编码(int 类型)和对应的一套符号名称 (AnalysisLibErrType 类型)来表示函数调用中可能出现的所有错误。 如果定义函数返回值为整型,则函数返回对应的编码值,如果定义函数返回值为 AnalysisLibErrType 类 型,则返回符号名称。
k =0
ห้องสมุดไป่ตู้
最后的输出结果对应时间τ=0 时刻的值,即 Rxy[n-1]=Rxy(0),(0)。 对于周期性信号,可以用下面的 公式计算其相关性:
Rxy[i ] = ∑ x[k ]y[k + i ]
k =0
n −1
式中: 0 ≤i ≤ n-1
x 和 y 的采样点数为周期的整数倍,且 y 是 x 的 2 倍。 (1)Correlation () 函数原型 int status = Correlate (double x[], int n, double y[],int m, double rxy[]); (2)参数物理意义 1)输入参数 名称 x[ ] n y[ ] m 名称 3)返回值 名称 status 类型 int 类型 int double 型数组 int 类型 说明 序列 x 的点数 离散序列之二 序列 y 的点数 说明 离散序列 x 和 y 的离散互相关运算值 double 型数组 离散序列之一
第十三讲 信号处理(Signal Processing)类函数
信号处理是虚拟仪器中一个重要的内容, 并且由软件来实现。 由于 LabWindows/CVI 提供许多常用的信 号处理函数,所以在程序设计时节约了程序员的大量时间和精力。LabWmdows/CVI 提供的信号函数包括以 下几类: •频域信号处理(Frequency Domain):包括快速傅里叶变换(FFT)、反快速傅里叶变 换(InvFFT)、 FHT、反 FHT (InvFHT)等。 •时域信号处理(Time Domain):包括卷积(Convolve〉、相关(Correlate)、积分 (Integrate)、微 分(Difforace)、反卷积(Deconvolve)等函数。 • IIR 数字滤波器(DR Digital Filters):包括三种不同的滤波器函数:分步滤波,先分配 IIR 滤波器类 型空间,然后计算滤波器的参数,最后实现对信号的滤波:一步滤波,对输入数据直接滤波;旧式滤波, 两步完成滤波,先得到滤波器系数然后滤波。 •F1R 数字滤波器(FIR Digital Filters):包括窗口法等方法构造低通、高通、带通、带阻滤波器。 •窗函数(Windows):包括 Triangular 窗、Hanning 窗、Hamming 窗、Blackman 窗、 Kaiser 窗等函数。
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break; } return 0; } /*回调函数 Corr */ int CVICALLBACK Corr (int panel, int control, int event, void *callbackData, int eventData1, int eventData2) { double *Rxy; double Rxy2[400]; double number; int n=200,i; switch (event) { case EVENT_COMMIT: number=samples+samples2; Rxy =malloc (number*sizeof (double)); Correlate (wave, samples, wave2, samples2, Rxy); for (i=0; i<n; i++) { Rxy2[i]= Rxy[i]/n; } DeleteGraphPlot (panelHandle, PANEL_CORRGRAPH, -1, VAL_IMMEDIATE_DRAW); PlotY (panelHandle, PANEL_CORRGRAPH, Rxy2, n, VAL_DOUBLE, VAL_THIN_LINE, VAL_EMPTY_SQUARE, VAL_SOLID, 1, VAL_BLUE); free (Rxy); break; } return 0; }