几种频谱分析报告细化方法简介
史上最好地频谱分析报告报告材料仪基础地的知识收藏必备
频谱分析是观察和测量信号幅度和信号失真的一种快速方法，其显示结果可以直观反映出输入信号的傅立叶变换的幅度。
信号频域分析的测量范围极其宽广，超过140dB，这使得频谱分析仪成为适合现代通信和微波领域的多用途仪器。
频谱分析实质上是考察给定信号源，天线，或信号分配系统的幅度与频率的关系，这种分析能给出有关信号的重要信息，如稳定度，失真，幅度以及调制的类型和质量。
利用这些信息，可以进行电路或系统的调试，以提高效率或验证在所需要的信息发射和不需要的信号发射方面是否符合不断涌现的各种规章条例。
现代频谱分析仪已经得到许多综合利用，从研究开发到生产制造，到现场维护。
新型频谱分析仪已经改名叫信号分析仪，已经成为具有重要价值的实验室仪器，能够快速观察大的频谱宽度，然后迅速移近放大来观察信号细节已受到工程师的高度重视。
在制造领域，测量速度结合通过计算机来存取数据的能力，可以快速，精确和重复地完成一些极其复杂的测量。
有两种技术方法可完成信号频域测量（统称为频谱分析）。
1．FFT分析仪用数值计算的方法处理一定时间周期的信号，可提供频率；幅度和相位信息。
这种仪器同样能分析周期和非周期信号。
FFT 的特点是速度快；精度高，但其分析频率带宽受ADC采样速率限制，适合分析窄带宽信号。
2．扫频式频谱分析仪可分析稳定和周期变化信号，可提供信号幅度和频率信息，适合于宽频带快速扫描测试。
图1 信号的频域分析技术快速傅立叶变换频谱分析仪快速傅立叶变换可用来确定时域信号的频谱。
信号必须在时域中被数字化，然后执行FFT算法来求出频谱。
一般FFT分析仪的结构是：输入信号首先通过一个可变衰减器，以提供不同的测量范围，然后信号经过低通滤波器，除去处于仪器频率范围之外的不希望的高频分量，再对波形进行取样即模拟到数字转换，转换为数字形式后，用微处理器（或其他数字电路如FPGA,DSP）接收取样波形，利用FFT计算波形的频谱，并将结果记录和显示在屏幕上。
CZT和ZFFT频谱细化性能分析及FPGA实现
０ 引 言
在信号处理中，经常需要分析信号的频谱，传统的频谱分 析 方 法 一 般 采 用 快 速 傅 里 叶 变 换 （ｆａｓｔｆｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍ， ＦＦＴ） 算法，ＦＦＴ 算 法 得 到 的 是 整 个 采 样 频 率 上 的 粗 略 的 “全景频谱”，而在实际的应用中，往往只需要对感兴趣的 某 一 段频谱区间进行细微观察和分析，这就需要提高所选区间的频 率 分 辨 率［１］。
频率分辨率表示频谱中能够分辨的两个频率分量的最小间 隔［２］，用频率间 隔 △犳 来 表 示。 而 频 率 间 隔 等 于 采 用 频 率 犳狊 除以采样点数犖。为了提高频率分辨率，可以采用的方法：一 是降低采样频率，这会使频率分析范围缩小，并且采样频率还 受采样定律限制，不可能太小；二是增加分析的采样点数，这 意味着计算机的存储量和计算量大大增加，由于实际系统软 件、硬件方面的限制，这样做在工程实践中并不总是可能的。
对于长度为 犕 的有限长序列狓 （狀） 的 ＣＺＴ 是：
犡（狕狉）＝ 犆犣犜［狓（狀）］＝
犕－１
∑狓（狀）犃０－狀犲－犼θ０狀犠狀０狉犲－犼φ０狀狉
狀＝０
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（１）
其中：θ０ 为初始幅角，φ０ 为 单 位 圆 等 间 隔 增 量。 当 犃０＝
犠０＝１时，即在单位圆上进行采样时，式 （２） 变为：
犕－１
· ２８８ ·
fft频谱分析实验报告
FFT频谱分析实验报告引言频谱分析是一种用于分析信号频率特征的方法，可应用于多个领域，如音频处理、图像处理、通信系统等。
本文将介绍FFT（快速傅里叶变换）频谱分析方法，并通过实验验证其有效性。
实验目的本实验旨在探索FFT频谱分析方法，了解其原理，并通过实验验证其在信号处理中的应用。
实验步骤1.准备实验材料–一台装有MATLAB软件的电脑–需要进行频谱分析的信号数据2.导入信号数据在MATLAB环境中，导入需要进行频谱分析的信号数据。
可以通过以下命令完成数据导入：data = importdata('signal.txt');这里假设信号数据保存在名为signal.txt的文件中。
3.对信号数据进行FFT变换利用MATLAB中的fft函数对信号数据进行FFT变换。
具体命令如下：fft_data = fft(data);这将得到信号数据的FFT变换结果。
4.计算频率谱通过对FFT变换结果的分析，可以计算信号的频率谱。
根据FFT变换的性质，频率谱可以通过计算FFT变换结果的模值得到：spectrum = abs(fft_data);这将得到信号的频率谱。
5.绘制频谱图利用MATLAB的plot函数，可以将频率谱绘制成图形。
命令如下：plot(spectrum);xlabel('频率');ylabel('幅值');title('频谱图');这将绘制出信号的频谱图。
6.分析频谱图通过观察频谱图，可以分析信号的频率特征，如频率成分的强度、主要频率等。
实验结果与讨论在完成以上步骤后，我们得到了信号的频谱图。
通过观察频谱图，我们可以分析信号的频率特征。
例如，我们可以确定信号中主要的频率成分，并通过频率成分的强度判断信号的特性。
在实验中，我们可以尝试使用不同的信号数据进行频谱分析，并观察结果的差异。
通过比较不同信号的频谱图，我们可以进一步了解信号的特性，并探索不同应用场景下的频谱分析方法。
信号的频谱分析及DSP实现
信号的频谱分析及DSP实现频谱分析方法有多种，包括傅里叶变换（Fourier Transform），离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform），快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform），小波变换（Wavelet Transform）等等。
这些方法可以将时域中的信号转换为频域中的信号，从而分析信号的频率特性。
傅里叶变换是最常用的频谱分析方法之一，它将一个连续时间域信号转换为连续频域信号。
傅里叶变换的复杂度较高，因此在实际应用中更多使用快速傅里叶变换（FFT），它是一种高效的离散傅里叶变换算法。
FFT 可以将离散时间域信号转换为离散频域信号，并通过频谱图展示信号的频率成分。
频谱图是频谱分析的可视化展示方式，通常以频率作为横轴，信号幅值、能量、相位等作为纵轴。
频谱图可以直观地表示信号频率成分的分布情况，有助于我们观察和分析信号的频率特性。
在数字信号处理中，频谱分析有广泛的应用。
例如，通过频谱分析可以对音频信号进行音高识别、滤波等处理。
在通信领域，频谱分析可以用于信号调制解调、信道估计与均衡等。
此外，在故障诊断中，频谱分析也可以用于振动信号和机械信号的故障特征提取。
DSP是将连续信号转换为离散信号、用数字技术对信号进行各种处理的一种技术。
数字信号处理器（DSP芯片）是一种专用的处理器，可以高效地执行数字信号处理算法。
在频谱分析中，DSP技术可以用于实现傅里叶变换、快速傅里叶变换等算法，进而对信号频谱进行分析。
通过DSP技术，可以实现信号的快速采集、变换、滤波、功率谱估计等操作，并且具有计算速度快、精度高、灵活性强等优点。
在具体的DSP实现中，通常需要进行信号采集、数模转换、滤波、频谱转换、频谱图绘制等步骤。
首先，需要使用模数转换器将模拟信号转换为数字信号，并通过采样频率确定采样点数。
然后，通过滤波器对信号进行滤波处理，去除不需要的频率成分。
接下来，使用FFT算法进行频谱转换，并通过频谱图对信号进行可视化展示。
频谱分析
频谱分析是一种将复杂信号分解为较简单信号的技术。
许多物理信号均可以表示为许多不同频率简单信号的和。
找出一个信号在不同频率下的信息（如振幅、功率、强度或相位等）的做法即为频谱分析。
频谱分析是一种将复噪声号分解为较简单信号的技术。
许多物理信号均可以表示为许多不同频率简单信号的和。
找出一个信号在不同频率下的信息（可能是幅度、功率、强度或相位等）的作法就是频谱分析。
频谱分析可以对整个信号进行。
不过有时也会将信号分割成几段，再针对各段的信号进行频谱分析。
周期函数最适合只考虑一个周期的信号来进行频谱分析。
傅里叶分析中有许多分析非周期函数时需要的数学工具。
一个函数的傅里叶变换包括了原始信号中的所有信息，只是表示的型式不同。
因此可以用反傅里叶变换重组原始的信号。
若要完整的重组原始信号，需要有每个频率下的幅度及其相位，这些信息可以用二维向量、复数、或是极座标下的大小及角度来表示。
在信号处理中常常考虑幅度的平方，也就是功率，所得的就是功率谱密度。
实际上，大部分的仪器及软件都用快速傅里叶变换来产生频谱的信号。
快速傅里叶变换是一种针对采样信号计算离散傅里叶变换的数学工具，可以近似傅里叶变换的结果。
频谱分析仪是研究电信号频谱结构的仪器，用于信号失真度、调制度、谱纯度、频率稳定度和交调失真等信号参数的测量，可用以测量放大器和滤波器等电路系统的某些参数，是一种多用途的电子测量仪器。
它又可称为频域示波器、跟踪示波器、分析示波器、谐波分析器、频率特性分析仪或傅里叶分析仪等。
现代频谱分析仪能以模拟方式或数字方式显示分析结果，能分析1赫以下的甚低频到亚毫米波段的全部无线电频段的电信号。
仪器内部若采用数字电路和微处理器，具有存储和运算功能；配置标准接口，就容易构成自动测试系统。
频谱分析实验报告
频谱分析实验报告篇一：典型信号的频谱分析实验报告贵州大学实验报告学院：专业：班级：1．正弦波信号的频谱特性：2．方波信号的频谱特性：3．三角波信号的频谱特性：4．正弦信号加白噪声信号的频谱特性：篇二：信号发生及频谱分析实验报告基于LABVIEW的信号发生及频谱分析的设计课程设计：虚拟仪器系统设计专业名称：电子信息工程2013年11月25日基于虚拟仪器的信号发生及频谱分析的设计摘要虚拟仪器是将仪器技术、计算机技术、总线技术和软件技术紧密的融合在一起，利用计算机强大的数字处理能力实现仪器的大部分功能，打破了传统仪器的框架，形成的一种新的仪器模式。
本设计采用USB6211数据采集卡，将虚拟仪器技术用于信号发生器的设计。
该系统具有生成正弦波、方波、三角波、锯齿波及PWM波的功能。
本文首先概述了信号发生器及虚拟仪器技术在国内外的发展及趋势，然后介绍了信号发生器的相关理论，给出了信号发生器的基本原理框图，并探讨了虚拟仪器的总线及其标准、框架结构、LABVIEW开发平台。
在分析本系统功能需求的基础上，介绍了数据采集卡、LABVIEW的编程模式等设计中所涉及到的硬件和技术。
本设计是虚拟仪器模拟真实仪器的尝试。
实践证明虚拟仪器是一种优秀的解决方案，能够实现各种硬件可以完成的任务。
关键词虚拟仪器，数据采集卡，信号发生器，LABVIEWSignal based on virtual instrument and the design of the frequency spectrum analysisAbstractVirtual instrument is formed by the instrument technology, computer technology, bus technology and software technology. Powerful digital processing’s ability of computer is used to achieve the main functions of instrument. Virtual instrument broke the framework of the traditional instruments, and built a new device model. This design uses USB6211 data acquisition card. The virtual instrument technology has been utilized in the design of signal generator. The system has ability to produce sine wave, square wave, and triangle wave, saw tooth wave and PWM wave. This article summarizes the development and trend of the signalgenerator and virtual instrument at home and abroad at first. And then introduces the theory of signal generator, gives a basic block diagram of signal generator, also the frame structure and LABVIEW development platform of the virtual instrument with the inquiry of the bus’s standard. Based on the analysis of this system’s functional requirements, this article introduces the hardware and technology which involved in design of the data acquisition card and the LABVIEW’s programming design is an attempt of virtual instrument to simulate the reality instrument. It shows the virtual instrument is an excellent solution to achieve the task which is achieved by traditional hardware in the past.Key Words: Virtual Instruments，Data Acquisition Cards，Signal Generators，LABVIEW目录1. 实验相关问题............................................................... .. (1)实验目的............................................................... .. (1)实验内容............................................................... .. (1)实验要求............................................................... .. (1)2. 实验方案选择............................................................... .. (1)仿真波形的产生............................................................... .. (1)白噪声的产生............................................................... (1)仿真信号频谱分析............................................................... . (1)3. 系统总体的设计及实现............................................................... (1)系统设计及程序框图流程............................................................... . (1)系统具体应用程序............................................................... . (2)程序框图的具体设计步骤............................................................... . (2)虚拟正弦波发生器的设计............................................................... (2)虚拟方波发生器的设计............................................................... .. (3)虚拟锯齿波发生器的设计............................................................... .. (3)虚拟三角波发生器的设计............................................................... .. (4)4. 系统调试............................................................... ..................................................................... (1)调试步骤............................................................... .. (1)调试结果............................................................... .. (1)1. 实验相关问题实验目的1. 学习LabVIEW 软件特点及工作环境。
信号分析中的频率细化基本概念
研究数字频谱最有效方法通常是离散傅里叶变换.频率分辨率是指对两个相邻谱峰进行区分地能力，表现形式为频谱中能够分辨地两个频率分量地最小间隔.在信号处理中，人们为了把整个频率范围内地某段重点频区局部放大，获得比整个频率范围地频率分辨率更高地频率分辨率，从而观察频谱中地细微部分. 因此提出频谱细化这一课题. 文档收集自网络，仅用于个人学习频谱细化研究意义考虑到数字信号分析中，虽然提高信号地采样频率可以改善信号分析地频率分辨率，但是提高信号地采样频率通常需要付出额外地硬件代价，往往受制于可实现性与成本问题而难以实现.因此，就需要使用频谱细化技术在尽可能低地采样频率下提高数字信号分析地频率分辨率地措施.文档收集自网络，仅用于个人学习频谱细化基本思路频谱细化地基本思路是对信号频谱中地某一频段进行局部放大，也即在某一频率附近局部增加谱线密度，实现选带频段分析.文档收集自网络，仅用于个人学习频谱细化常见方法常见地经典方法有：复调制细化法、变换、细化法、补零法等很多方法.复调制细化法：又称为选带频率细化选带频谱分析，是世纪年代发展起来地.其传统地分析步骤为：移频（复调制）低通滤波器重抽样及谱分析频率成分调整，因其物理概念非常明确，所以一直沿用至今.文档收集自网络，仅用于个人学习细化法：该方法地原理本质是将连续傅里叶变换经过将积分化成求和、时域离散化和时域截断为有限长三个步骤变换得到时间离散、频率连续地特殊傅里叶变换形式.连续细化分析傅里叶变换法先用做全景谱，再对指定地一个频率区间进行细化计算：先确定频率分辨率，再确定计算频率序列，最后用连续谱分析方法进行实部和虚部计算，合成幅值谱和相位谱.文档收集自网络，仅用于个人学习变换：最早提出于年，是一种在平面上沿着螺旋线轨道计算有限时宽地变换方法.基本原理是在折叠频率范围内,任意选择起始频率和频率分辨率,在这有限带宽里对样本信号进行变换,这与频谱校正方法中地连续细化分析傅里叶变换法地基本原理是一样地. 文档收集自网络，仅用于个人学习频谱细化应用场合频谱细化技术在生产实践和科学研究中获得了日益广泛地应用.例如，齿轮箱地故障诊断要求准确分辨齿轮各阶啮合振动地主频和边频等，其频谱图上地频率间隔很细，但频率分布又较宽，为了识别谱图地细微结构，就必须对信号进行细化分析；直升机、坦克、巡航导弹地声音具有显著地非平稳性，为了得到准确地时延量，信号地取样不能太长，而计算地频谱存在栅栏效应.因此必须采用有效地方法对频谱进行细化，这样才能保证足够地相关计算精度；在无线电通信信号和其他地实际工程信号地分析中，为了获取更高地测量精度和实时检测能力，需要对信号频谱进行细化分析，以提供有用信息.因此对频谱细化技术地研究受到普遍重视，也是当前信号处理技术研究中地一个十分活跃地课题.文档收集自网络，仅用于个人学习频率细化是年代发展起来地一种新技术，其主要目地是识别谱图上地细微结构.从通常地分析方法中我们已经知道，在频谱图上地有效频率分布范围是从到奈魁斯特频率为止，而谱线间隔()决定了频率分辨能力，表示数据点数，这里表示采样频率，且.因此，要获得较高地分辨率可从下面两个方面进行.第一方面：降低采样频率，谱线间隔减小，但这样会降低奈魁斯特频率，从而导致频率分析范围小；第二方面：提高计算长度值，但这样要求较大地内存和降低运算速度[].在内存和计算长度有限制地情况下，既要不降低频率分析范围，而又要增加频率分辨率是矛盾地，为此出现了基于不同原理地各种选频细化分析方法，例如，扫频窄带分析法、基于复调制地法、直接选抽法、级联法、相位补偿细化和最大频谱地局部表示法等.最为常用地是复调制，相位补偿细化和级联三种方法.然而在计算效率、精度和灵活性等方面都比较理想地方法还是基于复调制地，因此得到了较多地应用.几种常用细化方法地比较.复调制复调制.输入信号为(),假设其频谱为(),我们需要频率附近地频谱进行细微观察，则首先应对()进行复调制，得到移频后地信号(),经过复调制后地信号()地频谱是原来地频谱左移，欲观察地谱线已移至零频附近.这样就可以较低地频率对()进行重新采样，为防止频谱混迭，在采样前应用理想低通滤波器进行滤波.具体阐述如下：（）频移.为了将感兴趣地频段地下限频率移至原来地零频率位置，以便有可能将感兴趣频段放大到整个频率显示范围上，需首先对信号进行频率调制.这里采用地是复数调制法，如果欲将某一频率移至原来地零频处，则以原信号与 (***？) 相调制得：实部为 ((***)(*？))，虚部为(（***)(*？)).若令？(？原有地频率分辨率)，即为频率在原频谱图中所对应地谱线序号，则实部和虚部即可以写为： (***)及 (***)，合并实部和虚部可以得到调制后地信号为 (*)，()滤波.数字低通滤波器是高截止特性地低通滤波器，可将从开始地一个所要求显示地窄频带到以外地所有频率成分滤掉，仅为原截止频率地^(,…)，此处^即为细化倍数,称之为细化因子.()二次采样.二次采样是为了提高频率分辨率，使采样频率降至^(是第一次采样地采样频率).由采样定理可知，在采样个数仍为时，采样频率下降为^，相当于总时间窗增长^倍，则频率分辨率亦将提高倍.这时地分辨率？’与原分辨率？之比为 ^，经二次采样后地信号，进行复数，便得到了细化地频谱.由于细化倍时二次采样频率下降为原来地^，采样地记录长度亦应增至原来地^倍.应该指出，记录长度地增加仅在一次采样时增加了采样点数，而在完成二次采样后，点数仍为，以后地处理时间并未增加，因此，在细化倍时，计算时间并不会增加至^倍. 当然，移频法也有其缺点，就是一次分析仅能使指定地一段频谱得到细化与分析，而其余则均滤去，如欲进行多频段或全部频率范围内地细化，则要一次一次地进行重采样，然后再作预处理和分析，很费时间.相位补偿细化相位补偿细化，可以对全部频率范围内地频谱进行细化，这就克服了频移法地缺点.当然，对于只需要在窄带范围内细化地情况，用相位补偿法有点浪费.设要求地细化因子为^，则采样个数为：’，式中—原分析长度，—采样间隔.将相距个采样间隔地样本抽出来集合为一个子序列，每个子序列有个样本，共有个子序列.总频谱是次点地结果相应乘以^ 后叠加地结果.这里地^即为谱线地相位补偿量.级联假定样本数据是(){,…；，…, .其中数据序列被划分为个区组，互不重叠.每一个区组有个样本点.*点地频率分辨率是,运算量为 ().*点地可以简化成两次，第一次是对个区组作点，而第二次是对所关心地谱线做点.总计算量为：()，比上述计算量减少().级联与复包络解调法其实在本质上是类似地.从这个方向去理解地话,那地方法并不能提高分辨率.看来很多人对有个误区,事实上所谓地提高分辨率是指针对作同样点数地离散傅立叶变换而言地,即作细化倍地点细化谱实际上原始数据必须采点数据,这时候它比用点原始数据直接做而言频率分辨率提高了倍,但如果把点原始数据全部做,那它和细化谱地分辨率是一样地.一句话本质上可以说是一种快速算法,它通过滤波重采样来降低采样频率,这样就可以用较少点数地来实现较高地频率分辨率,当然,提高速度地代价就是只能对局部频带进行细化(而如果将利用地所有原始数据全部直接做地话,它做出地是整个频域地,而且频率分辨率和细化后地一样,甚至如果考虑细化时滤波所需去掉地点,直接地频率分辨率可以更高).文档收集自网络，仅用于个人学习。
频谱分析实验报告
频谱分析实验报告频谱分析实验报告引言：频谱分析是一种用于研究信号频谱特性的方法，广泛应用于通信、音频处理、无线电等领域。
本实验旨在通过实际操作和数据分析，探索频谱分析的原理和应用。
实验设备与步骤：本次实验使用了频谱分析仪、信号发生器和电缆等设备。
具体步骤如下：1. 连接设备：将信号发生器通过电缆连接到频谱分析仪的输入端口。
2. 设置参数：根据实验要求，设置信号发生器的频率、幅度和波形等参数，并将频谱分析仪的参考电平和分辨率带宽调整到合适的范围。
3. 采集数据：启动频谱分析仪，开始采集信号数据。
可以选择连续扫描或单次扫描模式，并设置合适的时间窗口。
4. 数据分析：通过频谱分析仪提供的界面和功能，对采集到的数据进行分析和处理。
可以查看频谱图、功率谱密度图等，了解信号的频谱特性。
实验结果与讨论：通过实验操作和数据分析，我们得到了以下结果和结论。
1. 频谱分析原理：频谱分析仪通过将信号转换为频谱图来展示信号在不同频率上的能量分布情况。
频谱图通常以频率为横轴，幅度或功率为纵轴，可以直观地反映信号的频谱特性。
2. 不同信号的频谱特性：我们使用了不同频率和波形的信号进行实验，观察其在频谱图上的表现。
正弦波信号在频谱图上呈现出单个峰值，峰值的位置对应信号的频率。
方波信号在频谱图上则呈现出多个峰值，峰值的位置和幅度反映了方波的频率和谐波分量。
3. 噪声信号的频谱特性：我们还进行了噪声信号的频谱分析。
噪声信号在频谱图上呈现为连续的能量分布，没有明显的峰值。
通过分析噪声信号的功率谱密度图，可以了解噪声信号在不同频率上的能量分布情况。
4. 频谱分析的应用：频谱分析在通信和音频处理领域有着广泛的应用。
通过频谱分析，可以帮助我们了解信号的频率成分、噪声特性以及信号处理器件的性能等。
在无线电领域，频谱分析还可用于频段分配、干扰监测等工作。
结论：通过本次实验，我们深入了解了频谱分析的原理和应用。
频谱分析可以帮助我们理解信号的频谱特性，对于信号处理和通信系统设计具有重要意义。
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高分辨率频谱分析算法实现 【摘要】随着电子技术的迅速发展，信号处理已经深入到很多的工程领域，信号频域的特征越来越受到重视。在信号通信、雷达对抗、音频分析、机械诊断等领域，频谱分析技术起到很大的作用。基于数字信号处理（DSP）技术的频谱分析，如果采用传统的快速傅里叶（FFT）算法则只能比较粗略的计算频谱，且分辨率不高；但是采用频谱细化技术就能对频域信号中感兴趣的局部频段进行频谱分析，就能得到很高的分辨率。常见的方法有基于复调制的ZoomFFT 法、Chirp-Z 变换、Yip-ZOOM 变换等，但是从分析精度、计算效率、分辨率、灵活性等方面来看，基于复调制的ZoomFFT 方法是一种行之有效的方法。实验结果表明该方案具有分辨率高、速度快的特点,具有较高的工程应用价值。
【关键字】频谱分析;频谱细化;Z变换 【Abstract】With the rapid development of electrical technology, signal processing has been widely used in many engineering fields and special attention has been paid to the characteristic of signal frequency. The spectrum analyzer technology takes a great part in the fields like signal communication, rador countermeasures, audio analysis, mechanism diagnose. Based on digital signal processing (DSP) technology, the spectrum analysis system, while the use of the fast Fu Liye traditional (FFT) algorithm can calculate the frequency spectrum is rough, and the resolution is not high; but using spectrum zoom technique can analyze the frequency spectrum of the local frequency segment interested in frequency domain signal, can get very high resolution. A common method of complex modulation ZoomFFT method, Chirp-Z transform, Yip-ZOOM transform based on, but from the analysis accuracy, computational efficiency, resolution, spirit Active perspective, Zoom-FFT method based on the polyphonic system is a kind of effective method. Simulation results show that this method is featured by high resolution and high speed, and has high application value.
【Key words】signal processing; spectrum analysis; spectrum zooming; Z-transformation 目录 1 绪论 ............................................................................................................................................. 1
1.1 课题研究背景和意义 ........................................................................................................ 1 1.2 国外的各种研究现状 ........................................................................................................ 1 2 信号的采集和处理 .................................................................................................................... 3 2.1 总体方案 ............................................................................................................................. 3 2.2 FFT算法处理 ...................................................................................................................... 4 2.3 FFT算法分析 ...................................................................................................................... 5 2.3.1 频率分辨率 ................................................................................................................. 6 2.3.2 能量泄露 ..................................................................................................................... 6 2.3.3 栅栏效应 ..................................................................................................................... 7 3 几种频谱细化分析方法的原理、特性 .................................................................................. 8 3.1 Zoom-FFT算法 ................................................................................................................ 8 3.2 CZT算法 ........................................................................................................................... 10 3.2.1 CZT算法的基本工作原理 ...................................................................................... 10 3.2.2 CZT的快速算法 ....................................................................................................... 10 3.3 小波分析的细化原理 ...................................................................................................... 12 4 Zoom-FFT算法的设计和实现 ............................................................................................. 14 5 关于Zoom-FFT的一些后续改进 ....................................................................................... 17 1 绪论 1.1 课题研究背景和意义 自然界的万物都有着自己的固有频率，只要抓住认识到这些频率，了解认知它们的频率，才可以掌握并加以控制。生活中有很多的真实感触都是由于频率的变化而感受到的，例如人们听到的歌声，用眼睛看到的美丽景色，这都是人体器官对声音和光的频率的感知来呈现的。频率看不着，摸不到，但是它却一直充斥着我们的生活，并且深刻的影响这我们的生活。
随着科技日益进步，信号处理几乎已经深入到所有工程领域和生活领域。目前工业控制领域的测试对象越来越多，并且对于系统的性能要求也越来越高，工业测控领域对于频谱分析的需求越来越大。通过频谱分析可以快速的分析出如速度、压力、噪声等测量参数，，并且可以根据系统运作时的频谱判断系统的运行情况。频谱分析仪是只是硬件载体，是对信号分析的数据呈现，核心容是是信号处理的各种算法，因此详细的研究各种频谱分析的方法和其理论是十分有必要和意义的，能够帮助我们解决大量的问题。
1.2 国外的各种研究现状 随着现代工业生产力以及无线电方面的迅速发展，使得信号处理已经成为了很多工作的核心任务，信号主要包含了时域的信息和频域的信息，如时域主要是包含幅度、周期等，频域主要包含频率、功率等。
在 19 世纪 60 年代中期，J.W.库利和 J.W.图基在《计算数学》杂志上发表了快速傅里叶变换(FFT)算法，这篇文章为复杂繁琐的频域计算提供了简便的算法，可以说为今后的频谱计算奠定了理论基础。