工程信号处理与分析最终读书报告要点
信号处理技术实训报告

信号处理技术实训报告
一、实训目标
本次信号处理技术实训的目标是掌握信号处理的基本原理和技术,通过实际操作和实验,加深对信号处理的理解,并培养实际操作能力。
二、实训内容
1. 信号基础知识学习:信号的定义、分类、特性等基本知识。
2. 信号的时域分析:包括信号的表示、信号的运算、信号的分解等。
3. 信号的频域分析:包括傅立叶变换、频谱分析、滤波器设计等。
4. 数字信号处理:包括离散傅立叶变换(DFT)、快速傅立叶变换(FFT)、数字滤波器设计等。
5. 信号处理应用:包括音频信号处理、图像信号处理等。
三、实训过程
1. 理论学习:通过课堂讲解和教材阅读,学习信号处理的基本原理和技术。
2. 实验操作:在实验室内,利用实验设备进行实际操作和实验,掌握信号处理的实际操作技能。
3. 编程实践:利用编程语言(如Python)进行信号处理的实践操作,加深对信号处理的理解。
4. 小组讨论:分组进行讨论,分享学习心得和实践经验,提高学习效果。
5. 撰写报告:根据实训内容和实验结果,撰写实训报告,总结实训成果。
四、实训总结
通过本次实训,我掌握了信号处理的基本原理和技术,了解了信号的时域分析和频域分析的方法,掌握了数字信号处理的基本方法,并能够应用这些技术进行音频信号处理和图像信号处理的实践操作。
同时,通过小组讨论和编程实践,提高了自己的学习效果和实践能力。
在今后的学习和工作中,我将继续深入学习信号处理技术,并将其应用到实际问题中,提高自己的专业水平和实践能力。
高修信号实训报告心得体会

一、引言高修信号实训是我在大学期间参加的一项实践活动,通过这次实训,我对信号处理技术有了更加深入的了解,对信号处理在实际工程中的应用有了更直观的认识。
以下是我在实训过程中的心得体会。
二、实训背景及目的1. 实训背景随着科技的不断发展,信号处理技术在各个领域得到了广泛应用。
为了提高我国在信号处理领域的技术水平,培养一批具备实际操作能力的专业人才,我国高校纷纷开设了信号处理相关课程。
高修信号实训作为一门实践性较强的课程,旨在让学生通过实际操作,提高信号处理技术水平。
2. 实训目的(1)使学生掌握信号处理的基本理论和方法;(2)培养学生运用信号处理技术解决实际问题的能力;(3)提高学生的团队协作能力和创新能力;(4)增强学生对信号处理技术的兴趣,为今后的学习和工作奠定基础。
三、实训内容及过程1. 实训内容(1)信号基本概念及分类;(2)信号分析方法;(3)数字滤波器设计;(4)傅里叶变换与快速傅里叶变换;(5)信号检测与估计;(6)通信系统原理与应用。
2. 实训过程(1)理论学习:在实训开始前,我们对信号处理的基本理论进行了系统学习,为实训奠定了理论基础。
(2)实验操作:在实训过程中,我们按照实训指导书的要求,进行了多个实验项目。
通过实际操作,我们掌握了信号处理的基本方法和技巧。
(3)小组讨论:在实验过程中,我们遇到了一些问题,通过小组讨论,我们共同分析问题、解决问题,提高了团队协作能力。
(4)课程设计:在实训后期,我们进行了一次课程设计,将所学知识运用到实际项目中,提高了我们的创新能力和实践能力。
四、实训心得体会1. 理论与实践相结合通过这次实训,我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
在学习信号处理理论的同时,我们要注重实践操作,将理论知识运用到实际项目中,才能提高自己的技术水平。
2. 团队协作能力在实训过程中,我们进行了多次小组讨论和课程设计,这使我认识到团队协作的重要性。
只有通过团队协作,才能发挥每个人的优势,共同完成项目。
信号处理与分析

信号处理与分析电子与电气工程是一门涵盖广泛领域的学科,其中信号处理与分析是其中的一个重要分支。
信号处理与分析是指对电子信号进行采集、处理、分析和解释的过程,它在现代科技和工程领域中起着至关重要的作用。
一、信号的基本概念信号是指随时间、空间或其他独立变量而变化的物理量。
在电子与电气工程中,我们常常处理的是电信号,它可以是连续的或离散的。
连续信号是指在时间上连续变化的信号,而离散信号则是在时间上以一定的间隔进行采样的信号。
二、信号的采集与预处理信号的采集是信号处理与分析的第一步,它涉及到传感器的选择、信号的放大与滤波等过程。
传感器是将物理量转化为电信号的装置,常见的传感器有温度传感器、压力传感器、光传感器等。
在信号采集过程中,我们需要选择合适的传感器,并对信号进行放大和滤波,以提高信号的质量和准确性。
三、信号的处理与分析信号的处理与分析是信号处理与分析的核心内容,它包括信号的滤波、去噪、特征提取和模式识别等过程。
滤波是指通过滤波器对信号进行频率选择,去除不需要的频率成分。
去噪是指去除信号中的噪声,使信号更加清晰和可靠。
特征提取是指从信号中提取出具有代表性的特征,用于后续的分析和识别。
模式识别是指通过对信号进行分析和比较,识别出信号中的某种模式或特征。
四、应用领域信号处理与分析在许多领域中都有广泛的应用。
在通信领域,信号处理与分析用于调制解调、信号编码和解码等过程,以提高通信系统的性能和可靠性。
在医学领域,信号处理与分析用于生物信号的检测、诊断和治疗,如心电图信号的分析和脑电图信号的处理。
在图像处理领域,信号处理与分析用于图像的增强、压缩和恢复,以提高图像的质量和清晰度。
此外,信号处理与分析还在音频处理、雷达信号处理、机器视觉等领域中得到广泛应用。
总结:信号处理与分析是电子与电气工程中的一个重要分支,它涉及到信号的采集、处理和分析等过程。
通过对信号的处理与分析,我们可以提取出信号中的有用信息,从而实现对信号的理解和应用。
电路信号处理与分析方法总结

电路信号处理与分析方法总结在电子设备和通信系统中,电路信号处理与分析是非常重要的技术,它涉及信号采集、处理、传输和分析等多个方面。
本文将对电路信号处理与分析的方法进行总结,帮助读者更好地理解和应用这些方法。
一、信号采集与处理方法1. 模拟信号采集与处理模拟信号指的是连续变化的信号,通常通过传感器等转换成电压或电流信号进行采集。
采集后的模拟信号需要进行处理,常见的处理方法包括滤波、放大、采样和保持等。
滤波可以去除杂散干扰,放大可以增加信号的强度,采样和保持可以将连续信号转换为离散信号。
2. 数字信号采集与处理数字信号是离散的信号,常见的数字信号采集设备是模数转换器(ADC)。
数字信号的处理方法包括数字滤波、数字放大、数字化、数据压缩和误差校正等。
数字滤波可以通过计算机算法实现,数字化可以将模拟信号转换为二进制数字,数据压缩可以减少存储和传输的需求,误差校正可以提高数字信号的精度和准确性。
二、信号传输与调制方法1. 信号传输方法信号传输是将采集或处理后的信号传送到其他设备或系统的过程。
常见的信号传输方法包括有线传输和无线传输两种。
有线传输主要通过电缆、光纤等介质进行信号传输,无线传输则利用无线电波或红外线等无线介质进行信号传输。
2. 信号调制方法信号调制是将原始信号按照一定规则转换为适合传输的信号的过程。
常见的信号调制方法有调幅(AM)、调频(FM)和调相(PM)等。
调幅是通过改变信号的振幅来实现信号调制,调频是通过改变信号的频率来实现信号调制,调相是通过改变信号的相位来实现信号调制。
三、信号分析与识别方法1. 时域与频域分析时域分析是将信号在时间轴上进行分析,常见的时域分析方法有时间序列分析和自相关函数分析等。
频域分析是将信号在频率域上进行分析,常见的频域分析方法有傅里叶变换和功率谱分析等。
时域和频域分析可以对信号的幅值、频率和相位等特性进行全面的分析和描述。
2. 数据挖掘与模式识别数据挖掘是通过对大量数据进行分析和挖掘来发现隐藏在数据中的有价值的信息。
电力工程信号处理应用学习心得

电力工程信号处理应用学习心得电力工程信号处理应用学习心得「篇一」作为公司的一员我有幸参加了xx水利电力建设团体有限公司在xx电厂举办的“公司团干部培训班”的学习。
这次培训课程让我收获颇丰,培训活动为咱们展示出了一个锲而不舍、凝聚向上的团队面貌,经过互相的交流和沟通,咱们兄弟单位之间的感情愈加的浓厚。
培训班的学习课程是由公司团委依据咱们团组织工作中切实所需为出发点安排的。
约请了资深的团干领导和传授给咱们授课,内容丰富多彩,涉及广泛,涵盖了团务综合知识、青年创新创效实践、团干部工作的组织领导技巧、团青活动的开展与创新、责任与细节这几方面的团知识,在感恩中成长这一讲座也十分的精彩,青年知识应战赛更是让咱们了解到团的历史文明,老师们用本人的亲自经历和感受列举了许多案例,课程内容严谨详实、实用性强。
课堂气氛谐和宽松,使咱们听得有味、学得轻松,且让咱们开阔了视野。
共青团的岗位是练兵习武的岗位,团的工作跨度很大,它要求团干在政治上要靠得住、工作上有本事、作风上过得硬、团员青年信得过。
因此,作为公司的团干部要认真贯彻和落实团干培训中带头学习的工作,紧紧围绕团委工作中心,结合公司实际状况创造性地开展工作。
要懂得如何与被治理者进行沟通的技巧,更要懂得协调各方力量,擅于发现和发掘身边优良的团员青年,勾结他们、激发他们为公司发展、团的工作贡献才华。
团组织的角色是党的助手和后备军,是党联系青年群众的桥梁和纽带。
基层团干的言行举止对青年职工而言,是带有榜样性质的。
所以咱们要带头勤奋学习,致力工作,勇于实践,把学到的新理论、新知识、新技巧运用到本人的实际工作中去,致力造就应答各种事务的解决和应变能力,发挥咱们团干的带头模范作用,在团员青年中构成诚信、友爱、勾结、谐和的工作氛围。
在开展团的工作方面,要切实把团员青年的利益放在首位,有针对性的开展各项无心义的活动。
敢于并经常进行批评与自我批评,在开展工作中踊跃自动向团委多请示、勤汇报,让团委了解咱们团支部的工作思绪并争取党支部的支持和关怀。
电气工程中的信号处理与分析技术

电气工程中的信号处理与分析技术在现代电气工程领域,信号处理与分析技术扮演着至关重要的角色。
它就像是一双敏锐的眼睛,能够帮助我们从复杂的电信号中提取出有价值的信息,从而实现对电气系统的精确监测、控制和优化。
要理解电气工程中的信号处理与分析技术,首先得明白什么是信号。
在电气工程中,信号可以是电压、电流、功率等随时间变化的物理量。
这些信号承载着关于电气设备运行状态、故障情况以及性能指标等诸多关键信息。
信号处理技术的第一步通常是信号采集。
这就好比是为后续的分析工作准备“原材料”。
我们通过各种传感器,如电压传感器、电流互感器等,将电气系统中的物理量转换为电信号,并进行数字化采集。
采集到的信号可能会存在噪声和干扰,这就需要进行预处理。
预处理的方法多种多样,常见的有滤波。
比如,通过低通滤波器可以去除高频噪声,高通滤波器则能滤除低频干扰。
还有均值滤波、中值滤波等方法,它们都旨在提高信号的质量,使其更能准确地反映真实情况。
接下来是信号的特征提取。
这是整个信号处理过程中的关键环节之一。
通过对信号进行时域分析、频域分析或者时频联合分析等方法,我们可以提取出诸如峰值、均值、有效值、频率成分、频谱特征等重要特征。
时域分析直接观察信号随时间的变化情况。
比如,通过观察电压信号的上升时间、下降时间和持续时间,我们可以判断电路的开关特性是否正常。
频域分析则将信号从时域转换到频域,揭示其包含的不同频率成分。
傅里叶变换是常用的频域分析工具,它能把复杂的时域信号分解为不同频率的正弦波之和。
这对于分析电气系统中的谐波成分、共振现象等非常有用。
时频联合分析则结合了时域和频域的优点,能够同时展示信号在时间和频率上的变化。
比如小波变换,它在处理非平稳信号时表现出色,对于检测电气系统中的瞬态故障和突变现象具有独特的优势。
在完成信号的特征提取后,我们就可以进行信号的分类和识别。
这在故障诊断、模式识别等方面具有重要意义。
例如,通过对采集到的电机运行信号进行分析,判断电机是处于正常运行状态还是存在故障,如短路、断路或者过载等。
数字信号处理读书报告

读书报告近二十年来,数字信号处理技术随着数字计算机、大规模集成电路等有了突飞猛进的发展,逐渐形成一门具有强大生命力的技术科学,有效促进各工程技术领域的技术改造和学科发展,应用领域也更加广泛、深入,越来越受到世界各国大学和科研部门的重视。
而傅里叶变换的产生和发展为数字信号处理的发展和应用奠定了坚实的基础,成为当今学术科研和生产实践中最为不可缺少的工具。
傅里叶变换包括连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。
我们知道连续时间傅里叶变换是一种积分变换,很难在实际中得到应用;而离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform ,DFT) 产生于连续时间傅里叶分析,是为了适应利用计算机分析傅里叶变换而规定的一种专门运算,但却不能清楚地理解数字化的频谱与被分析的连续时间信号频谱之间的关系。
因此,很多人对于离散傅里叶变换存在模糊的理解。
本文讲述三个学生在和老师讨论的情况下,根据所学的连续时间傅里叶变换和连续时间周期信号的傅里叶级数知识,从信号的时域和频域(变换域)相互采样的角度来分析总结出离散傅里叶变换的变换对(即DFT和IDFT)的过程。
通过这个具体的教学科学活动,十分清晰地展示了离散傅里叶变换的提出和推导演变过程,对于我们理解DFT和FT的关系,如何运用FS理论基础推导出DFT变换,以及增进对不同变换对之间的联系和关系的理解具有非常大的帮助。
同时,我们也可以看出Tom,Dick和Mary三个人具有很强创新意识以及实践动手能力,对既有知识的辩证的接受和批判,勇于向已有理论提出质疑,对于我们今后的学习和科学工作具有鲜明的指导意义,而他们对知识的热爱和追求以及不断探索的精神同样值得我们学习。
Tom,Dick和Henry 在绘制连续时间傅里叶变换的幅度和相位谱时遇到计算量十分大地困扰。
他们最先想到的是运用计算机来实现,但是傅里叶变换得到的是一条连续曲线,而计算机工作要求时域输入和频域输出的离散性。
对于这种情况,Mary想到了傅里叶级数:因为傅里叶级数产生一系列的频域离散采样点。
信号工程实践心得

自从我进入信号工程这个专业以来,我就对这个领域充满了好奇和热情。
信号工程是一门研究信号传输、处理、分析和应用的科学,它在通信、雷达、声纳、医学、遥感等领域都有着广泛的应用。
为了更好地掌握这门专业知识,我积极参加各类实践活动,以下是我的一些心得体会。
一、实践的重要性在信号工程的学习过程中,理论知识固然重要,但实践经验同样不可或缺。
实践是检验真理的唯一标准,只有通过实践,我们才能将理论知识转化为实际技能,从而更好地解决实际问题。
1. 理论与实践相结合信号工程是一门实践性很强的学科,理论知识与实际应用密不可分。
在学习过程中,我们要注重理论与实践相结合,通过实践来巩固和深化理论知识。
2. 培养动手能力信号工程实践要求我们具备较强的动手能力。
在实际操作中,我们要熟练掌握各种实验设备和仪器,能够根据实验要求进行调试和优化。
3. 提高解决问题的能力在实践过程中,我们往往会遇到各种问题。
通过不断尝试和探索,我们可以积累经验,提高解决问题的能力。
二、实践经验的积累1. 实验室实践在大学期间,我参加了信号与系统、数字信号处理等课程的实验。
通过这些实验,我学会了如何使用信号发生器、示波器、频谱分析仪等实验设备,掌握了信号的基本特性、调制解调、滤波、采样等方面的基础知识。
2. 项目实践在校期间,我参与了一个关于无线通信的项目。
在这个项目中,我负责信号接收和处理的模块。
通过这个项目,我了解了无线通信的基本原理,学会了如何使用MATLAB进行信号处理和仿真。
3. 毕业设计我的毕业设计课题是“基于FPGA的无线通信系统设计”。
在这个设计中,我负责信号处理模块的设计与实现。
通过查阅资料、学习相关技术,我掌握了FPGA的基本原理和编程方法,成功实现了信号处理模块的功能。
三、实践中的体会1. 团队合作在实践过程中,我深刻体会到团队合作的重要性。
一个优秀的团队可以使项目顺利进行,提高工作效率。
在团队中,我们要学会沟通、协调,发挥各自的优势,共同完成项目。
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《工程信号处理及分析技术》1232808 机械设计及理论 华钜富第六章 互谱理论与声强测量6.1 互谱密度函数互谱理论是谱分析中重要的组成部分。
互谱密度函数描述两个信号在频域的相关程度,并保有两者的相位信息。
互谱不仅可以直接用于计算系统的频响函数和相干函数,同时更广泛地用于传递路径的分析与识别。
1.根据维纳-埃辛公式计算互谱2()2()()(),0j f xy xy xy xy G f R e d C f jQ f f πτττ∞--∞==-≥⎰在实际中,由振幅和相角来表示互谱,即()()|()|xy j f xy xy G f G f e θ-=互相关函数的逆傅里叶变换确定时,有:有:其中:互谱项可正可负,它们的符号确定了相角的象限。
互谱不等式:()()()xy xx yy G f G f G f ≤ 相干函数(平方相干)定义:222|()|(),0()1()()xy xyxy xx yy G f f f G f G f γγ=≤≤相干函数是频率的函数,而相关系数函数则是时间的函数,互谱密度函数提供了直接从输入和输出数据估计物理系统特性的方法。
公式()2()Gxy f Sxy f =的证明: 根据维纳-埃辛公式计算互谱:2()2()()(),0j f xy xy xy xy G f R e d C f jQ f f πτττ∞--∞==-≥⎰对于互相关函数Rxy (t )由双边互谱Sxy (t )的逆傅里叶变换确定时,有:则:222()2()2(())2()πτπτπττττ∞∞∞---∞-∞-∞===⎰⎰⎰j f j f j f xy xy G f R ed Sxy fe df e d Sxy f2 DFT 计算互谱从两个平衡遍历随机过程、上,对代表过程的长度为T 的第k 个样本作有限的傅里叶变换:以上两个随机过程的双边谱密度函数为:式中的期望值E 表示对指标k 的一种平均运算。
它相应的单边谱密度函数为:6.2声波的能量及声强定义1.基本定义声波是一种弹性波,它是声场介质的动能与弹性势能两种能量形式随空间、时间相互转换的过程。
当声源振动时,振动体对周围相邻的媒质产生扰动,而被扰动的媒质又会对相邻的媒质产生扰动,这种扰动的不断传递就是声波产生与传播的基本原理。
声场:存在着声波的空间;声场介质:声场中能够传递扰动的媒质。
声场介质的基本参量:介质密度,声压,介质质点振速。
介质密度 :由于空气媒质具有弹性,当扰动在其中传播时,媒质中每一小区都处于“压缩一疏张一压缩一疏张”的变化状态中。
当媒质某区处于压缩状态时,其密度将大于静态密度;当媒质某区处于疏张状态时,其密度将小于静态密度。
声压P :根据气体状态方程,当媒质某区处于压缩状态时,其压强将大于静态时的大气压强,压强增量;当媒质某区处于压缩状态时,其压强将小于静态时的大气压强,压强增量。
媒质的压强增量定义为声压,即,单位为“帕”。
介质密度点振速:声波传播过程中,介质质点均在各自的平衡位置附近振动。
通常,质点位移是时间的正弦(或余弦)函数。
当介质质点的运动方向与波的传播方向同向时,质点的振速规定为正,反之则为负。
2声能密度声能密度:声能密度是声场中某一时刻单位体积的能量,声能密度在所论空间的积分就是声场总能量。
动能密度,,势能密度,,其中、、分别为瞬时声压、质点速度及空气密度;为单位体积的体积增量;、分别为标准状况大气平均密度和声速。
2.2声强声强:单位时间通过与声波传播方向垂直的单位面积的声波能量。
可以定义r方向的瞬时声强为:显而易见,应该等于声波在面积上做的功,即其中,为介质总压力,等于大气平均压力与声压之和,故如果在做够长时间间隔T中进行时间平均,有:时间平均声强:即:瞬时声强:设声场中某点的瞬时声压为,质点振动速度矢量为,该点的瞬时声强定义为:声强是一个矢量,其作用方向始终与质点速度在同一直线上。
声场的能量平衡方程:声能密度的时间变化率与声强矢量的散度大小相等,方向相反。
通常使用上说的声强指“时间平均声强”。
而与同相位,为有功分量,与具有90度相位差,为无功分量。
“时间平均”将使得瞬时声强中的无功分量相互抵消。
因此,声源辐射的声功率只取决于时均声强。
第7章频率响应函数与相干分析7.1线性系统的描述1.线性系统的定义当系统输入为, , 为常数,如果对于的系统输出满足,则称该系统为线性系统。
2.线性时不变系统对于任意时间,若相对系统的输入的输出为时,则称该线性系统为时不变系统,或称线性时不变系统。
3.频响函数频率响应函数是由输出与输入的傅里叶变换的比给出的,以表示。
若用转换中的,便获得以s为变量的系统传递函数则:对上式两边同时作傅里叶变换,可得下列卷积积分形式:上式中称为系统权函数或冲激响应函数。
因果定律:某时刻的输入不能对该时刻以前产生影响,即输出(结果)不能在输入(原因)之前。
7.2线性系统的相关函数和功率谱1.相关函数连续时间系统输入输出之间的关系式为:,故自相关函数为:=同理=离散时间系统与连续时间系统相似。
2.功率谱密度对式=与式=两边分别作傅里叶变换,则有:综上所述,线性系统的输出功率谱等于频率响应函数模的平方乘上输入的功率谱,而互谱密度函数等于频响函数乘上输入的功率谱。
7.3系统的频率响应和相干函数1.系统的频响函数自谱表示方法:互谱表示方法:频响函数为复值函数,而自谱为频率f的实值函数,所以自谱只能表示出频响函数的增益因子,而互谱可以表示出频响函数的所有信息,包括增益因子和相位因子。
由于频响函数的增益因子和相位因子为:2.相干函数广义上讲,相干函数是度量任意两个量和两个信号的因果程度的实值函数。
因此,在系统分析中,可以用来检验频响函数计算结果的有效性。
在系统分析中频响函数的估计和相干函数的计算是不可分割的两个步骤。
根据互谱不等式,定义相干函数为:其中。
(1)对于线性时不变系统,在无噪输入输出的理想条件下,其相干函数必然等于1,称为全相干。
(2)若x(t)和y(t)完全不相干,即,则。
(3)在实际工程中,。
7.4频响函数的计算、测量与应用1.频响函数的计算方法假定输入输出信号无噪声干扰,可得:或者。
(1)幅值法估计对两边进行数值平方,取各计算的平均值,根据自谱定义推得:通过输入、输出自谱的比值得到频响函数的幅频特性(增益),次法不能用来求相位特性,所以称这种方法为频响函数的“幅值法估计”。
(2)互谱法估计在两边同时乘以的共轭复函数后取平均值,得:与的相频特性一致,求幅值的同时也就求出了相位。
这种方法基于互谱计算,所以称为频响函数的“互谱法估计”。
(3)倒置法估计在两边同时乘以的共轭复函数后取平均值,得:(4)平均法估计在互谱法和倒置法基础上又形成第四种频响函数计算方法,称为平均法估计。
实际物理系统输入输出都存在噪声干扰,如下图1所示。
图1由于存在噪声干扰,,定义输入、输出对应的噪声和信号比率为:,(1)幅值法估计这种情况下,与真值之间存在大于、等于或小于的关系。
(2)互谱法估计显然,互谱法计算比真值要小,但相位计算正确。
(3)倒置法估计显然,倒置法求得的比真值要大,但相位计算正确。
(4)平均法估计平均法的频响函数计算,收到两方面的污染,但偏高和偏低的估计彼此有助于相互修正,而能得到频响函数较好的估计。
2.频响函数的测量方法(1)经典方法对于线性时不变的单输入单输出系统,可用运动微分方程来表示输入与输出的关系通过拉普拉斯变化后,得到系统传递函数:可得频响函数(2)实验方法通过实测输入及输出谱求得频响函数,有:快速正弦扫描法、脉冲激励法、随机激励法 。
3.频响函数的应用描述机械结构的动态特性 1)机械导纳:位移导纳:,又称为动柔度; 速度导纳:,又称为可动性; 加速度导纳:,又称为惯性。
2)机械阻抗:位移阻抗:,又称为动刚度; 速度阻抗:,又称为阻抗; 加速度阻抗:,又称为动态范围。
综上所述,对频响函数进行识别是研究结构动态特性的基本工具和手段。
机械结构模态分析与参数识别也是以频响函数为基础,所以说频响函数在动态系统分析中占有十分重要的位置。
第8章 倒谱分析及应用倒谱是频谱的再次谱分析,用于振动、噪声源识别、机器故障预报、语音分析等。
8.1 倒谱的数学模型倒谱有实倒谱和复倒谱两类:Real cepstrum, complex cepstrum. (1) 功率倒谱信号()x t 的单边功率谱为()xx G f ,实倒谱为2()|{lg ()}|p xx C q F G f ,即对数功率谱的功率(2) 幅值倒谱()|{lg ()}|p xx C q F G f = (3) 类似相关函数的倒谱 1(){lg ()}p xx C q F G f -= (4) 复倒谱()()()r i X f X f jX f =+1(){lg ()}c C q F X f -=倒谱中的自变量q 称为倒频率,它具有与自相关函数()x R τ中的自变量τ有相同的时间量纲。
8.2 倒谱解卷积问题1:在设备诊断中,测得的是故障源经传输系统的响应,而不是原始的故障信号。
问题2:实际场合无法直接测量系统的输入,无法通过激励和响应来确定系统的动态特性。
倒谱具有求解卷积的特性,一定条件下能将激励的源信号或系统特性分离出来。
机械系统时域卷积:0()()()Y t x h t d τττ∞=-⎰傅立叶变换:()()()Y f X f H f =功率谱:222|()||()||()|Y f X f H f =倒谱:121212(){lg |()|}{lg |()|}{lg |()|}()()y h x C q F Y f F H f F X f C q C q ---==+=+ 在倒谱图上若能将()x C q 与()h C q 分离开。
典型应用:回波信号分析中提取基本波 设系统输出:0()()()y t x t x t t α=++则冲激响应:0()()()h t t t t δαδ=+- ()()()y t h t x t =*输出的对数功率谱:12201(1)lg |()|lg |()|(cos )m m m Y f X f t m αω+∞=⎡⎤-=+⎢⎥⎣⎦∑ 倒谱为:11210(1)(){lg |()|}{(cos )}m m y C q F X f F t mαω+---=+ 实倒谱计算:2(){lg |{()}|}C r DFT DFT x n =8.3 工程应用(1)汽车散齿轮副振动信号的倒谱分析(2)滚动轴承的故障诊断8.4 典型信号的倒谱第9章 细化技术与边带识别机器故障诊断的边带识别,结构分析中高密度区的模态分离。
9.1 复调制细化方法这是一项行之有效的提高频率分辩率的实用技术。
211m s f f f N N N t T∆====∆ 将任选频段的中心频率0f 移至原点处,然后采用基带分析方法,获得细化频谱。