经验模式分解(EMD)方法及其在工程信号分析中的应用
安捷伦矢量信号分析基础(中文版)
安捷伦矢量信号分析基础应用指南
目录矢量信号分析 (3) VSA 测量优势 (4) VSA 测量概念和操作理论 (6) 数据窗口—泄漏和分辨率带宽 (12) 快速傅立叶变换 (FFT) 分析 (14) 时域显示 (16) 总结 (17) 矢量调制分析 (18) 简介 (18) 矢量调制和数字调制概况 (19) 数字射频通信系统概念 (23) VSA 数字调制分析概念和操作理论 (26) 灵活定制的或用户定义的解调 (27) 解调分析 (31) 测量概念 (32) 模拟调制分析 (36) 总结 (38) 其他资源 (39) 下载 89600B 软件并免费试用 14 天，与您的分析硬件结合使 用 ; 或通过选择软件工具栏上的File> Recall> Recall Demo> QPSK>，使用我们记录的演示信号进行测量。立即申请您的 免费试用许可: https://www.360docs.net/doc/ce4406953.html,/?nd/89600B_trial
矢量信号分析本应用指南是关于矢量信号分析(Vector Signal Aanlysis) 的入门读物。本 节将讨论 VSA 的测量概念和操作理论 ; 下一节将讨论矢量调制分析，特别是 数字调制分析。 模拟扫描调谐式频谱分析仪使用超外差技术覆盖广泛的频率范围 ; 从音 频、微波直到毫米波频率。快速傅立叶变换 (FFT) 分析仪使用数字信号处理 (DSP) 提供高分辨率的频谱和网络分析。如今宽带的矢量调制 ( 又称为复调制 或数字调制 ) 的时变信号从 FFT 分析和其他 D SP 技术上受益匪浅。VSA 提供快 速高分辨率的频谱测量、解调以及高级时域分析功能，特别适用于表征复杂 信号，如通信、视频、广播、雷达和软件无线电应用中的脉冲、瞬时或调制 信号。 图 1 显示了一个简化的 VSA 方框图。VSA 采用了与传统扫描分析截然不 同的测量方法 ; 融入 FFT 和数字信号处理算法的数字中频部分替代了模拟中频 部分。传统的扫描调谐式频谱分析是一个模拟系统 ; 而 VSA 基本上是一个使 用数字数据和数学算法来进行数据分析的数字系统。VSA 软件可以接收并分 析来自许多测量前端的数字化数据，使您的故障诊断可以贯穿整个系统框图。 图 1. 矢量信号分析过程要求输入信号是一个被数字化的模拟信号，然后使用 D SP 技术处理 并提供数据输出 ; FFT 算法计算出频域结果，解调算法计算出调制和码域结果。
周期信号的分解与合成
实验一周期信号的分解与合成 一、实验目的 1．用同时分析法观测50Hz 非正弦周期信号的频谱。 2．观测基波和其谐波的合成。 二、实验原理 1．一个非正弦周期函数可以用一系列频率成整数倍的正弦函数来表示，其中与非正弦具有相同频率的成分称为基波或一次谐波，其它成分则根据其频率为基波频率的2、3、4、...、n 等倍数分别称二次、三次、四次、...、n 次谐波，其幅度将随谐波次数的增加而减小，直至无穷小。 2．不同频率的谐波可以合成一个非正弦周期波，反过来，一个非正弦周期波也可以分解为无限个不同频率的谐波成分。 3．一个非正弦周期函数可用傅里叶级数来表示，级数各项系数之间的关系可用一各个频谱来表示，不同的非正弦周期函数具有不同的频谱图，各种不同波形及其傅氏级数表达式见表1-1 表1-1 各种不同波形的傅里叶级数表达式（下） 1．方波
2．三角波 3．半波 4．全波 5．矩形波 三、预习要求 在做实验前必须认真复习教材中关于周期性信号傅利叶级数分解的有关内容。 四、实验内容 1. 50HZ方波信号的频谱。 2. 周期矩形脉冲的频谱；脉冲宽度为1；周期为4；则基波角频率为0.5pi 3. 使用不同频率的谐波合成方波信号；注意观察随着谐波数的增加合成的波形发生的变化。 4. 使用不同频率的谐波合成矩形脉冲信号；注意观察随着谐波数的增加合成的波形。 五、思考题 1．什么样的周期性函数没有直流分量和余弦项？
附： 1. 50HZ方波信号的频谱。 >> w1= ; %基波角频率 >> n=0:1:30; >>bn= ; %三角级数中系数bn，参考书p122 >> stem(n*w1,bn),grid on >> xlabel('\omega(rad/s)'),ylabel('bn') >> title('方波信号频谱分析图') 2. 周期矩形脉冲的频谱；脉冲宽度为1；周期为4；则基波角频率为0.5pi tao= ; w1= ; n=-15:1:15; fn= ; %矩形脉冲级数系数fn，参考书p130，用matlab自带函数sinc stem(n,fn),grid on xlabel('n'); ylabel('Fn'); title('周期矩形脉冲的频谱图'); 3. %使用不同频率的谐波合成方波信号；注意观察随着谐波数的增加合成的波形 %发生的变化。 t=-1:0.001:1; omega=2*pi; y=square(2*pi*t,50); plot(t,y);grid on xlabel('t'); ylabel('周期方波信号'); axis([-1 1 -1.5 1.5]); n_max=[1 3 5 11 47]; N=length(n_max); for k=1:N n=1:2:n_max(k); b=4./(pi*n); x=b*sin(omega*n'*t); figure; plot(t,y) hold on; plot(t,x); hold off; xlabel('t'); ylabel('部分和的波形');
信号正交分解
信号空间：将信号看做空间里的向量 内积：（jiang2）内积为0—正交 范数：（jiang3） https://www.360docs.net/doc/ce4406953.html,/zh-cn/%E6%AD%A3%E4%BA %A4 https://www.360docs.net/doc/ce4406953.html,/jsjy/kc/xhyjs/chap6/ch ap6_1/chap6_1_1.htm 第一讲信号的正交分解 把实际的信号分解为信号单元是信号分析和处理中常用的方法。一方面，信号的分解使我们能了解它的性质与特征，有助于我们从中提取有用的信息，这一点，在信号的傅里叶变换中就已经体现出来了。另一方面，把信号分解之后，可以按照我们的意愿对它进行改造，对于信号压缩、分析等都有重要的意义。 信号分解的方法有很多。例如，对一离散信号，我们可把它分解成一组函数的组合，即 ，式中，。 但这种分解无实用意义，因为的权重即是信号自己。另一种分解的 方法是把N点数据看成是N维空间的一个向量，我们选择该空间的单位基向量作为分解的“基”，也就是
按照这种分解方法，各正交向量的权仍是信号自己的各个分量，也无太大意义，但这一分解已经体现了“正交”分解的概念。 一般，我们可把信号看成N维空间中的的一个元素，可以是连续信号，也可以是离散信号。N可以是有限值也可以是无穷大。设是由一组向量 所张成，即 这一组向量可能是线性相关的，也可能是线性独立的。如果它们线 性独立，我们则称它们为空间中的一组“基”。各自可能是离 散的，也可能是连续的，这视而定。这样，我们可将按这样一组向量作分解，即 (6-1-1) 式中是分解系数，它们是一组离散值。因此，上式又称为信号的离散表示（Discrete Representation）。 如果是一组两两互相正交的向量，则（6-1-1）式称为的正交 展开（或正交分解）。分解系数是在各个基向量上的投影。若 N=3，其含意如图6-1-1所示。
信号分析在工程上的应用
信号分析与处理应用 数字信号处理是当代流行的一门技术，由于它方法灵活，实现简便，在振动、声学、地震、通讯、雷达、控制系统和生物医学工程等广泛的科学技术领域中发挥着至关重要的作用。以下便是我对信号处理技术在某些工程上的应用做的简要了解。 一.FFT算法在无功补偿控制器上的应用 在电力系统中，无功功率是影响电压稳定的一个重要因素，无功补偿是保证电力系统高效可靠运行的有效措施之一。采用快速傅里叶变换，对复杂的时域信号进行处理以得到较为清晰的频域信号，对电参量进行实时的检测和处理，以达到无功补偿的最佳效果。控制器同时采样三相电压、三相电流，利用FFT算法对电网中的电参数进行实时测量，只需3次FFT就可计算出三相电压、三相电流的FFT结果。这里以一相电压和电流的测量算法为例： 同时采样N点电压序列{u(n)}和电流序列{i(n)}，二者构成一个复数离散时间序列： N 继续对u(n),i(n)进行DFT变换，由其复数共轭性质得到电压、电流的频谱。系统在处理数据的过程中，首先对式(2)进行FFT变换得到X(K)，然后就可得到X*(N-K)，继而利用DFT变换方法得到电压、电流的频谱,写出电压电流的K次谐波分量。这里不考虑直流分量，可导出此相各次(1≤K≤N／2-1)谐波电压、电流的有效值(UK，IK)和有功功率(PK)。并以此为依据，算出相电压有效值、电流有效值、有功功率P、视在功率S、无功功率Q，以及功率因数λ以及总谐波畸变率。利用电压、电流向量与其频谱的关系，可以得到电压初相角和电流初相角。这样，系统得到了此相的各项参数,同理可知三相功率即为各项参数之和。由以上数据处理过程可知，利用FFT算法将直流分量及交流分量的各次谐波分离出来以后，在数据处理过程中只考虑交流分量，也就消除了测试电路中直流漂移对测量精度的影响。 可见，采用DSP进行FFT运算，实现了跟踪测量输入信号的频率。根据实际频率计算采样周期的算法，在不增加硬件投资的条件下解决了同步采样的问题。这种软件锁相的改进方法，实现简便，实时性较高，计算工作量小。而基于交流采样和傅里叶算法的三相功率计算方法，能有效地消除了三相功率测量中，由于谐波引起的误差，提高测量精度。 二.采样定理在音频的数字化上的应用 音频信号的分析是语音通信、语音识别、语音合成、语音增强等技术的前提与基础。只有将语音信号分析成表示其特性的参数，才可能利用这些参数进行高效的语音通信，才可能建立用于语音合成的语音库和用于语音识别的模版或知识
第三章 信号分析基础
第三章 信号分析基础 3.1 信号空间 3.1.1 信号范数与赋范线性空间 信号)(t x （或)(n x ）的范数定义为： })(max{)(∞<<∞-=∞t t x t x ， （或 })(max{)(∞<<∞-=∞n n x n x ，） (3-1) dt t x t x ? ∞ ∞ -=)()(1 （或 ∑∞ -∞ == n n x n x )()(1） (3-2) 2 12 2 )() (?? ????=?∞ ∞-dt t x t x （或 2 122 )() (?? ? ???=∑∞ -∞=n n x n x ） (3-3) 以下简写为：p x 。 信号范数具有如下性质（其中，p=1,2,∞）： 1）0≥p x ；0=p x ，当且仅当x 恒为零； (3-4) 2）p p x x ?=?λλ，λ为实数； (3-5) 3）p p p y x y x +≤+ (3-6) 【 证明 ：略】 在时间域（+∞∞-,）范围，最大幅度有界的全体信号所构成的信号空间记为 }:{∞<=∞∞x x L (3-7) 绝对可积（或绝对可和）的全体信号所构成的信号空间记为 }:{11∞<=x x L (3-8) 平方可积（或平方可和）的全体信号所构成的信号空间记为 }:{22∞<=x x L (3-9) 根据泛函理论可知，L ∞、L 2和L 1都是赋范线性空间。 3.1.2 信号内积与内积空间 在赋范线性空间2L （或2l ）中，定义二信号的内积 ?∞ ∞ -=dt t y t x t y t x )()()(),(（2L 空间） (3-10) 或 ∑∞ -∞ == n n y n x n y n x )()()(),(（2 l 空间） (3-11) 以下简写为：y x ,。 通过简单验证，可知内积y x ,满足： 1） y x y x ,,αα= (3-12) 2）z y z x z y x ,,,+=+ (3-13) 3）x y y x ,,= (3-14) 4）0,≥x x ，并且0,=x x 的充要条件是θ=x 。 (3-15) 因此，2L （2l ）称为内积空间，并且具有完备性、可分性，是希尔伯特—Hilbert 空间。 特例，当y x =时，有 2 2,x x x = (3-16)
信号分解与合成实验
深圳大学实验报告课程名称：信号与系统 实验项目名称：信号的分解与合成实验 学院：信息工程工程学院 专业: 电子信息工程 指导教师： 报告人：学号：班级: 实验时间： 实验报告提交时间： 教务处制
电位器W01、W02、W03可以将基波，三次谐波，五次谐波，七次谐波的幅度调节成1:1/3 : 1/5 ： 1/7,通过导线将其连接至信号的合成的输入插座IN01、IN02、IN03、IN04J ，通过测试勾可以观察到合成后的波形。 2、验证三次谐波与基波之间的相位差是否为180，五次谐波与基波之间的相位差是否为0.可用李沙育图形法进行测量,其测量方法如下：用导线将函数发生器的方便输出端与带通滤波器输入端连接起来,即把方波信号分先后送入各带通滤波器,如图(1）所示. 具体方法：基波与各高次谐波相位比较(李沙育频率测试法） 把BFP-1ω处的基波送入示波器的X 轴，再分别把BFP-31ω、BFP-51ω处的高次谐波送入Y 轴，示波器采用X —Y 方式显示，观察李沙育图。 当基波与三次谐波相位差为0、90、180时，波形分别如图所示. 以上是三次谐波与基波产生的典型的李沙育图,通过图形上下端及两旁的波峰个数，确定频率比.
五、实验步骤与相应实验结果： 1、把电信号分解与合成模块插在主板上，用导线接通此模块“电源插入”和主板上的电源，并打开此模块的电源开关. 2、调节函数信号发生器，使其输出10KHz左右的方波，占空比为50%，峰峰值为6V左右,如图(2)所示。将其接至该实验模块的“输入端"，用示波器观察各次谐波的输出即各次谐波，分别如图（3)、图（4）、图(5)、图（6）所示. 图（2）输出方波信号 图（3）基次谐波图（4）三次谐波 图（5)五次谐波图(6)七次谐波
信号处理及其应用
1.单项选择题 1 . 用脉冲响应不变法进行IIR数字滤波器的设计，它的主要缺点是频谱的( )所产生的现象。B A. 干扰 B. 交叠 C. 冲击 D. 阶跃 2 . 用窗函数法设计FIR数字滤波器时，过渡带的宽度不但与窗的类型有关，还与窗的( )有关。得分: 5 A A. 采样点数 B. 采样频率 C. 采样范围 D. 采样周期 3 . 当采样频率不满足奈奎斯特采样定理时,就会发生频谱的( )。得分: 5 D A. 采样 B. 非采样 C. 不混叠 D. 混叠 4 . δ(n)的z变换是（）。A A. 1 B. δ(w) C. 2πδ(w) D. 2π 5 . 无限长单位冲激响应（IIR）滤波器的结构是（）型的。C A. 非递归 B. 反馈 C. 递归 D. 不确定 6 . 若数字滤波器的单位脉冲响应h（n）是对称的，长度为N，则它的对称中心是（）。 B A. N/2 B. （N-1）/2 C. （N/2）-1 D. 不确定 7 . y(n)+0.3y(n-1) = x(n)与y(n) = -0.2x(n) + x(n-1)是( )。C A. 均为IIR B. 均为FIR C. 前者IIR，后者FIR D. 前者FIR, 后者IIR
8 . 对于序列的傅立叶变换而言,其信号的特点是（）D A. 时域连续非周期，频域连续非周期 B. 时域离散周期，频域连续非周期 C. 时域离散非周期，频域连续非周期 D. 时域离散非周期，频域连续周期 9 . 实序列的傅里叶变换必是( )。A A. 共轭对称函数 B. 共轭反对称函数 C. 奇函数 D. 偶函数 10 . 若序列的长度为M，要能够由频域抽样信号X(k)恢复原序列，而不发生时域混叠现象，则频域抽样点数N需满足的条件是( )。A A. N≥M B. N≤M C. N≤2M D. N≥2M 2.判断题 1. y(n)=x2(n)+3所代表的系统是时不变系统。√ 2. 用窗函数法设计FIR数字滤波器时，改变窗函数的类型可以改变过渡带的宽度。√ 3. 有限长序列的N点DFT相当于该序列的z变换在单位圆上的N点等间隔取样。× 4. 一个线性时不变离散系统是因果系统的充分必要条件是：系统函数H(z)的极点在单位圆内。× 5. 对正弦信号进行采样得到的正弦序列必定是周期序列。√ 6. 在离散傅里叶变换中引起混迭效应的原因是因为为采样时没有满足采样定理。√ 7. 在A/D变化之前让信号通过一个低通滤波器，是为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称为“平滑”滤波器。× 8. 在D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，是为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故友称之为“抗折叠”滤波器。× 9. 如果采样频率过低，再DFT计算中再频域出现混迭线性，形成频谱失真；需提高采样频率来克服或减弱这种失真。√
信号的分解与合成
信号的分解与合成 在工程实践和科学研究中，存在着各种各样的物理量（如机械振动、噪声、切削力、温度和变形等）并且经常由于科学研究或工程技术的需要，要求人们对由物理对象所产生的这些量进行测量，被测的物理量以及由其转换所得的量统称为信号。信号是携带信息的、随时间或空间变化的物理量或物理现象，是信息的载体与表现形式，如声信号、光信号、电信号等。。信息不同的物理形态并不影响他们所包含的信息内容，不同物理形态的信号之间相互转换。在各种信号中，电信号是一种最便于传输、控制与处理的信号；同时，实际运用中的许多非电信号，如压力、流量、速度、转矩、位移等，都可以通过适当的传感器变换成电信号。研究信号是为了对信号进行处理和分析，信号处理是对信号进行某些加工或变换，目的是提取有用的部分，去掉多余的部分，滤除各种干扰和噪声，或将信号进行转化，便于分析和识别。信号的特性可以从时间特性和频率特性两方面进行描述，并且信号可以用函数解析式表示（有时域的，频域的及变化域的），也可用波形或频谱表示。信号分析通过研究信号的描述、运算、特性以及信号发生某些变化时其特性相应的变化，来揭示信号自身的时域特性、频域特性等。 信号按其随时间变化的规律可以分为确定性信号和非确定性信号两大类。可以用明确的时间函数表示的信号是确定性信号；确定性信号又分为周期信号和非周期信号。周期信号分为简谐信号和复杂周期信号，在周期信号中，按正弦或余弦规律变化的信号称为简谐信号，
复杂周期信号是由两个以上的频率比为有理数的简谐信号合成的，例如周期方波、周期三角波、周期锯齿波等。非周期信号分为准周期信号和瞬变信号，准周期信号也是由两个以上的简谐信号合成的，但是其频率为无理数，在其组成分量之间无法找到公共周期，所以无法按某一周期重复出现；瞬变信号是在一定时间区间存在或者随时间的增长而衰减至零的信号，其时间历程较短。非确定性信号又称为随机信号，是指不能用准确的数学关系式来描述的，只能有概率统计方法进行描述的信号。 信号分析的主要途径是研究信号的分解，即将信号分解为某些基本信号的线性组合，通过对这些基本信号单元在时域和频域特性的分析来达到了解信号特性的目的。信号的分解可以在时域、频域或变换域中进行，分别用到信号分析的时域方法、频域方法和变换域方法。 由周期矩形信号)(t f 波形可知， )(t f 为偶函数，其傅里叶系数 ?==2/0021)(4T dt t f T a ?=Ω=2/0)4/sin(2cos )(4T n n n tdt n t f T a ππ 0=n b 故 ∑∑∞=∞=Ω+=Ω+=110cos )4/sin(241cos 2)(n n n t n n n t n a a t f ππ 因此
典型信号的合成和分解
实验指导书 实验项目名称：典型信号的合成和分解 实验项目性质：普 通 所属课程名称：工程测试技术 实验计划学时：2 一．实验目的 通过本实验熟悉信号的合成、分解原理，了解信号频谱的含义和特点。 二．实验内容和要求 1．周期信号的合成和分解 在有限区间内，凡满足狄里赫利条件的周期信号x(t)都可以展开傅里叶三角函数级数。 001001 ()(cos sin )2 cos()(1,2,3,)2n n n n n n n a x t a n t b n t a A n t n ωωω?∞=∞==++=+-=∑∑ 式中 0a ——常值分量 00/20/202()T T a x t dt T -=? n a ——余弦分量的幅值
00/20/202()cos T n T a x t n tdt T ω-=? n b ——正弦分量的幅值 00/20/202()sin T n T b x t n tdt T ω-=? n A ——n 次谐波的振幅，是n 的偶函数 n A = n ?——n 次谐波的相角，是n 的奇函数 arctan n n n a b ?= 可见，周期信号是由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的。也就是说，复杂周期信号是由几个乃至无穷多个简单的周期信号组成的，这些组成的周期信号的频率具有公约数，周期具有公共的周期。 因此，周期信号可以分解成多个乃至无穷多个谐波信号。反过来说，我们可以用一组谐波信号来合 成任意形状的周期信号。 例如对于如右图所示的方 波，其时域描述表达式为 000()()02()02x t x t nT T A t x t T A t =+????<
随机信号分析基础作业题
第一章 1、有朋自远方来，她乘火车、轮船、汽车或飞机的概率分别是0.3，0.2，0.1和0.4。如果她乘火车、轮船或者汽车来，迟到的概率分别是0.25，0.4和0.1，但她乘飞机来则不会迟到。如果她迟到了，问她最可能搭乘的是哪种交通工具？ 解：()0.3P A =()0.2P B =()0.1P C =()0.4 P D = E －迟到，由已知可得 (|)0.25(|)0.4(|)0.1(|)0 P E A P E B P E C P E D ==== 全概率公式： ()()()()(P E P E A P E B P E C P E D =+++ 贝叶斯公式： ()(|)()0.075 (|)0.455()()0.165(|)()0.08 (|)0.485 ()0.165 (|)()0.01 (|)0.06 ()0.165(|)() (|)0 ()P EA P E A P A P A E P E P E P E B P B P B E P E P E C P C P C E P E P E D P D P D E P E ?= ===?===?===?== 综上：坐轮船 3、设随机变量X 服从瑞利分布，其概率密度函数为2 2 22,0 ()0,0X x x X x e x f x x σσ-??>=?? ，求期望()E X 和方差()D X 。 考察： 已知()x f x ，如何求()E X 和()D X ？ 2 2222 2()()()[()]()()()()()()()x x E X x f x dx D X E X m X m f x dx D X E X E X E X x f x dx ∞ -∞ ∞ -∞ ∞ -∞ =?=-=-=-?=???? 6、已知随机变量X 与Y ，有1,3, ()4,()16,0XY EX EY D X D Y ρ=====， 令3,2,U X Y V X Y =+=-试求EU 、EV 、()D U 、()D V 和(,)Cov U V 。 考察随机变量函数的数字特征
周期矩形脉冲的分解与合成
周期矩形脉冲的分解与合成
本科实验报告 实验名称：周期矩形脉冲的分解与合成
一、实验目的和要求 ? 进一步了解波形分解与合成原理。 ? 进一步掌握用傅里叶级数进行谐波分析的方法。 ? 分析典型的矩形脉冲信号，了解矩形脉冲信号谐波分量的构成。 ? 观察矩形脉冲信号通过多个数字滤波器后，分解出各谐波分量的情况。 ? 观察相位对波形合成中的作用。 二、实验内容和原理 2.1 信号的时域特性与频域特性 时域特性和频域特性是信号的两种不同的描述方式。一个时域上的周期信号，只要满足荻里赫勒(Dirichlet)条件，就可以将其展开成三角形式或指数形式的傅里叶级数。由于三角形式的傅里叶级数物理含义比较明确，所以本实验利用三角形式实现对周期信号的分解。 一个周期为T 的时域周期信号()x t ，可以在任意00(,)t t T +区间，精确分解为以下三角形式傅里叶级数，即 0001()(cos sin ) k k k x t a a k t b k t ωω∞ ==++∑ 2.2 矩形脉冲信号的幅度谱 一般利用指数形式的傅里叶级数计算周期信号的幅度谱。 0()jk t k k x t X e ω∞ =-∞ = ∑ （3） 式中0/2 /2 1()T jk t k T X x t e dt T ω--= ? 。计算出指数形式的复振幅k X 后，再利用单边幅 度谱和双边幅度谱的关系：0 2,0 ,0k k X k C X k ?≠?=?=??，即可求出第k 次谐波对应的振
幅。 内容： （1）方波信号的分解。调整“信号源及频率计模块”各主要器件，通过TP1~TP8观察500Hz方波信号的各次谐波，并记录各次谐波的峰峰值。 （2）矩形波信号的分解。将矩形脉冲信号的占空比变为25%，再通过TP1~TP8观察500Hz矩形脉冲信号的各次谐波，并记录各次谐波的峰峰值。 （3）方波的合成。将矩形脉冲信号的占空比再变为50%，通过调节8位拨码开关，观察不同组合的方波信号各次谐波的合成情况，并记录实验结果。 （4）相位对矩形波合成的影响。将SW1调节到“0110”，通过调节8位拨码开关，观察不同组合的方波信号各次谐波的合成情况，并记录实验结果。 三、实验项目 周期矩形脉冲的分解与合成 四、实验器材 信号与系统实验箱一台 双踪示波器一台 五、实验步骤 5.1 方波信号的分解 ①连接“信号源与频率计模块”的模拟输出端口P2与“数字信号处理模块”的模拟输入端口P9； ②将“信号源及频率计模块”的模式切换开关S2置信号源方式，扫频开关S3置off，利用波形切换按钮S4产生矩形波（默认方波，即占空比为50%），利用频率调节按钮ROL1保证信号频率为500Hz； ③将“数字信号处理模块”模块的8位拨码开关调节为“00000000”； ④打开信号实验箱总电源（右侧边），打开S2、S4 两模块供电开关； ⑤用示波器分别观察测试点“TP1～TP7”输出的一次谐波至七次谐波的波形及TP8处输出的七次以上谐波的波形； ⑥根据表1，记录输入信号参数及测试结果。 5.2 矩形波信号的分解 ①按下“信号源及频率计模块”的频率调节按钮ROL1约1秒钟后，数码
北京工业大学信号处理工程应用训练
北京工业大学 通信系统工程应用训练报告 专业：通信工程 学生姓名：刘莹莹 指导教师：席大林 完成时间：2016年4月29日
目录 训练十一 DFT性质研究 (1) 训练十二 DFT及抽样定理研究 (13) 训练十三数字滤波器制作 (20) 训练十四 IIR数字滤波器设计与实现 (25) 训练十五线性卷积计算 (46) 训练十六 FIR数字滤波器设计与实现 (55)
训练十一 DFT性质研究 验证dft函数正确性 设置原始输入信号为x[8]={{1,0},{2,0},{3,0},{4,0},{5,0},{6,0},{7,0},{8,0}}，将输入信号x[8]进行DFT正变换，dft(X,x,8,1)，输出保存在X[8]，如下： 可以看到，输入信号x(n)已经变换到频域X(k)，且仍为8位。再对X[8]进行DFT反变换，dft(x,X,8,-1)，重新得到x[8]，观察得到的输出与原始输入数据是否相同。 结果如下： 可以看到，输出的x[8]取值仍为 x[8]={{1,0},{2,0},{3,0},{4,0},{5,0},{6,0},{7,0},{8,0}}，证明经过DFT正反变换后，
信号能够恢复原始信号。
根据帕塞瓦尔定理，应有时域、频域总能量相等：。经过计算，时域、频域能量和分别为，证明时域、频域能量和相同，符合帕塞瓦尔定理。 综上，证明DFT变换正确。 A、补0效应研究 原数组： x[8]={{1,0},{2,0},{3,0},{4,0},{5,0},{6,0},{7,},{8,0}} 示例程序中补0后数组为： x2[16]={{1,0},{2,0},{3,0},{4,0},{5,0},{6,0},{7,0},{8,0},{0,0},{0,0},{0,0},{0,0} ,{0,0},{0,0},{0,0},{0,0}} 补0方式 我使用的补0方式为： for(i=8;i<13;i++)x2[i]=COMPLEX(0,0); 补0后数组为： x2[13]={{1,0},{2,0},{3,0},{4,0},{5,0},{6,0},{7,0},{8,0},{0,0},{0,0},{0,0},{0,0} ,{0,0}} 结果分析与图 在时域中，信号长度增加，由于所增加的项均为零，波形仍与未补0时相同 未补零时的信号时域图
信号分析基础The Fundamentals of Signal Analysis
The Fundamentals of Signal Analysis Application Note 243
Table of Contents Chapter 1Introduction4 Chapter 2The Time, Frequency and Modal Domains:5 Chapter 3Understanding Dynamic Signal Analysis25 Chapter 4Using Dynamic Signal Analyzers49 Appendix A The Fourier Transform: A Mathematical Background63 Appendix B Bibliography66 Index67
Chapter 1 Introduction The analysis of electrical signals is a fundamental problem for many engineers and scientists. Even if the immediate problem is not electrical, the basic param-eters of interest are often changed into electrical signals by means of transducers. Common transducers include accelerometers and load cells in mechanical work, EEG electrodes and blood pressure probes in biology and medicine, and pH and conductivity probes in chemistry. The rewards for trans-forming physical parameters to electrical signals are great, as many instruments are available for the analysis of electrical sig-nals in the time, frequency and modal domains. The powerful measurement and analysis capa-bilities of these instruments can lead to rapid understanding of the system under study. This note is a primer for those who are unfamiliar with the advantages of analysis in the frequency and modal domains and with the class of analyzers we call Dynamic Signal Analyzers. In Chapter 2 we develop the con-cepts of the time, frequency and modal domains and show why these different ways of looking at a problem often lend their own unique insights. We then intro-duce classes of instrumentation available for analysis in these domains. Because of the tutorial nature of this note, we will not attempt to show detailed solutions for the multitude of measurement prob- lems which can be solved by Dynamic Signal Analysis. Instead, we will concentrate on the fea- tures of Dynamic Signal Analysis, how these features are used in a wide range of applications and the benefits to be gained from using Dynamic Signal Analysis. Those who desire more details on specific applications should look to Appendix B. It contains abstracts of Hewlett-Packard Application Notes on a wide range of related subjects. These can be obtained free of charge from your local HP field engineer or representative. In Chapter 3 we develop the properties of one of these classes of analyzers, Dynamic Signal Analyzers. These instruments are particularly appropriate for the analysis of signals in the range of a few millihertz to about a hundred kilohertz. Chapter 4 shows the benefits of Dynamic Signal Analysis in a wide range of measurement situations. The powerful analysis tools of Dynamic Signal Analysis are introduced as needed in each measurement situation. This note avoids the use of rigor- ous mathematics and instead depends on heuristic arguments. We have found in over a decade of teaching this material that such arguments lead to a better under- standing of the basic processes involved in the various domains and in Dynamic Signal Analysis. Equally important, this heuristic instruction leads to better instru- ment operators who can intelli- gently use these analyzers to solve complicated measurement problems with accuracy and ease*. *A more rigorous mathematical justification for the arguments developed in the main text can be found in Appendix A.
现代信号处理方法及工程应用的研究
现代信号处理方法及工程应用的研究 班级：研1102 学号：2011020058 姓名：赵鹏飞 摘要 本文首先介绍了时频发展的基本概念和比较成熟的时频分析方法一一短时Fourier分析。然后给出了实际转子振动信号的时频分析。其次，介绍了二进小波分析，并应用二进小波分析实现了对透平压缩机信号的监测分析，得到了压缩机原始信号在不同频率段分解的细节信号和逼近信号。用小波分析和谱分析相结合的方法对某国产电机的噪声进行了分析，找出了人的听闭不阅的几个高谱峰位置，进行了空气动力噪声计算，通过与理论计算结果进行对比分析，进一步找出了产生该频闻谱峰的几个原因。第三，介绍了谐波小波和分形的基本原理。对车辆的一般振动信号和复杂振动信号进行了分形分析。第四，对车辆传动系的振动信号进行了检测分析与故障诊断。首先对汽车传动系进行了模态测试与分析，然后对汽车传动系各部分在垂直方向上的相对振动幅值进行了测试与分析。根据上述测试分析并综合其它因素得出了结论。 关键词:小波分析，分形，故障诊断，信号 第一章绪论 世界从本质上说是非线性的，线性是非线性的特殊情况:以非线性为特征的非线性科学是一门跨学科的综合性基础科学，旨在揭示非线性系统的共同性质、基本特征和运动规律。当前研究非线性科学的主要工具有Fourier变换(STFT)、小波分析(Wavelet Analysis)、分形理论、人工神经网络等。 1.1时频分析的发展及应用 Fourier分析方法的应用，使科学与技术研究领域发生了具大的变化，从而极大地推动了经济发展乃至社会变革，目前在信号处理与图象处理方面Fourier 变换是不可缺少的分析工具。在机械设备状态监测与诊断系统中，应用最广泛也是最成功的就是基于Fourier变换的各种分析方法:许多在时域分析困难的问
信号的分解与合成
实验十三 信号分解及合成 一、 实验目的 1、 了解和熟悉波形分解与合成原理。 2、 了解和掌握用傅里叶级数进行谐波分析的方法。 二、 实验仪器 1、 双踪示波器 2、 数字万用表 3、 信号源及频率计模块S2 4、 数字信号处理模块S4 三、 实验原理 （一）信号的频谱与测量 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号 ()f t ,只要满足狄利克菜(Dirichlet)条件，就可以将其展开成三角形式或指数形式的傅里 叶级数。 例如，对于一个周期为T 的时域周期信号()f t ,可以用三角形式的傅里叶级数求出它的 各次分量，在区间11(,)t t T +内表示为 () 01 ()cos sin 41,3,5,7,n n n f t a a n t b n t A k Tk ω ∞ ==+Ω+Ω=??? ∑ ()01 ()cos sin n n n f t a a n t b n t ∞ ==+Ω+Ω∑ 即将信号分解成直流分量及许多余弦分量和正弦分量，研究其频谱分布情况。 图1 c a
信号的时域特性和频域特性 信号的时域特性与频域特性之间有着密切的内在联系，这种联系可以用图13-1来形象地表示。其中图(a)是信号在幅度—时间—频率三维坐标系统中的图形;图(b)是信号在幅度一时间坐标系统中的图形即波形图：把周期信号分解得到的各次谐波分量按频率的高低排列，就可以得到频谱图。反映各频率分量幅度的频谱称为振幅频谱。图(c)是信号在幅度—频率坐标系统中的图形即振幅频谱图。反映各分量相位的频谱称为相位频谱。在本实验中只研究信号振幅频谱。周期信号的振幅频谱有三个性质：离散性、谐波性、收敛性。测量时利用了这些性质。从振幅频谱图上，可以直观地看出各频率分量所占的比重。测量方法有同时分析法和顺序分析法。 同时分析法的基本工作原理是利用多个滤波器，把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上。当被测信号同时加到所有滤波器上,中心频率与信号所包含的某次谐波分景频率-致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。在本实验中采用同时分析法进行频谱分析，如图132所示。 （二）方波的分解 我们以下图的方波为例：占空比为50% 方波在一个周期内的解析式为：0()2 A t T f t T A t T <≤?? =? -<≤?? 故有 () 01 ()cos sin 41,3,5,7,n n n f t a a n t b n t A k Tk ω ∞ ==+Ω+Ω=??? ∑ 于是，所求级数 b
信号处理工程应用训练(指导书)
训练一信号与系统函数编程 训练目的 1﹑学会将信号与系统函数转变成计算机程序。 2﹑基本掌握将数学函数转变为程序函数的技巧与规范。 3﹑了解理论函数与程序函数的差异。初步认识计算机适用范围。 训练介绍 1﹑数学函数转化问题 把根据数学函数编写的C函数子程序称为程序函数。数学函数与程序不可能完全一致。一是计算机运算都有一个范围，所做运算超出范围便会出错；二是因为计算机不能做除零运算，这会产生一除法错，理论函数无此限制。所以要求在编写程序函数时一定要结合实际应用情形来确定如何编写，不能简单照搬数学函数。三是程序函数不象数学函数那样易于进行代数运算或者具有某种运算性质，例如理论上的冲击函数，则不易编写对应的函数子程序，所以数学函数并不能全由计算机的程序函数完全实现。一般在将一数学函数转变为一计算机上程序函数时，要具体情况具体处理。编写程序函数有一些规范和注意事项： （1）数学函数当中若有除法运算，需仔细函数奇异值的处理，须通过程序中的判断和特殊处理使程序函数返回正确值。 （2）数学函数中跳变点的极限值，常取左右极限的均值，程序函数中以右极限作为函数的取值。若特殊需要，须与数学函数完全一致，则仍按数学函数规定取值。 （3）所有函数子程序的输入与输出参量尽量规定为double型，建议不用float型，这是出于规范考虑。 （4）所有程序函数的输入输出参量声明时写成如下形式： Double function(Type out1,Type out2,... Type in1,Type in2,...) Double function(Type out1,Type out2,...
Type io1,Type io2,... Type in1,Type in2,...) 即，输出变量占一行，输入输出变量占一行，输入变量占一行。输入变量的第一个参量为主变量。 （5） 尽量减少函数变量个数，例如sin(t)有两个参数，编程只 需实现sin(x)。 （6） 每个函数子程序须有适当文字注释，注释的内容包括索引号， 对应的理论函数，编者姓名及日期，函数的功能﹑定义域﹑值域，使用举例等。说明应简洁清楚，以备能长期正确使用。 （7） 程序函数块内的小块以一空行进行分割，程序函数体之间， 以2、3空行行分割。组织一个函数库文件时应将功能,特征相近的函数子程序归在一起。各分类块间应有适当的注释说明。 2﹑以下以单位阶跃U(t)、方波和函数 ] )3][()1[(2 2 2 2 2 2b a b a b a h +-+-+= 三种信号函数为例进行编程示范： 训练内容 0 1、斜变函数R(t)= t ，t>0 2、锯齿波：f(t)=t / T,0≤t