大数据采集与信号处理

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1、实用标准文案数据信息采集与处理精彩文档实用标准文案基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用1.基本要求1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS)式中：n=0,1,2……N-1SF---信号频率FS---采样频率其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为：W（k）=2(XR(k)2+XI(k)2)/N式中：k=0,1,2……N/2-1XR(k)---X(k)的实部XI(k)---X(k)的虚部请用VB，VC或C++Builder

2、编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示：图1精彩文档实用标准文案图2图3其MATLAB代码为：FS=200;SF=10;精彩文档实用标准文案N=1024;n=0:N-1;t=n/FS;x=80.0*cos(2*3.14*SF*t);figure;plot(t，x);xlabel('t');ylabel('y');title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形');grid;y=fft(x,N);mag=

3、abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换figure;plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024');grid;Py=2*(y.*conj(y))/N;%计算功率谱密度Pyfigure;plot(f(1:N/2),Py(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱密度');title('x=80.0*cos(

4、2*3.14*sf*t)功率谱密度');grid;1)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析精彩文档实用标准文案图4其MATLAB代码：SF=1000;fid=fopen('D:数据采集与信号处理作业信号处理大作业sanjiao_45HZ_1024_1000HZ');%转子信号[a,N]=fscanf(fid,'%f');fclose(fid);y=fft(a,N);%FFT运算Pyy=sqrt(y.*conj(y))*2.0/N;%取功率普密度f=(0:length(Pyy)-1)*SF/length(Pyy);LPyy=20*log10(

5、Pyy);plot(f(1:N/2),Pyy(1:N/2));%输出FS/2点幅频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('转子振动信号频谱图');grid;1.讨论1)信号经过均值化处理或不经过均值化处理的结果比较：精彩文档实用标准文案图5图6通过以上两个图（图5、图6）的分析，我们可以看出均值化处理后的频谱的低频段消失，这就去去除了常规的干扰频谱，如环境噪声等，对我们进行频谱分析有很大作用。精彩文档实用标准文案其MATLAB代码为：Fs=200;%采样频率n=0:1:200;N=1024;SF=10;%信号频

6、率xn=80.0*cos(2*3.14*SF*n/Fs)+70;%产生波形序列window=boxcar(length(xn));%矩形窗nfft=512;%采样点数[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs);%直接法plot(f,Pxx);xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱密度');title('含有直流分量的余弦曲线未均值化的功率谱波形图');grid;2)采用不同窗函数时的谱结果（矩形窗函数,汉宁窗函数，汉明窗）如图7~12所示。图7精彩文档实用标准文案图8图9精彩文档实用标准文案图10

7、图11精彩文档实用标准文案图12其MATLAB代码为：y=fft(x,N);mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换w_han=(hanning(N))';y1=x.*w_han;figure;plot(t,y1);xlabel('t');ylabel('y');title('汉宁窗时域波形');grid;y2=mag.*w_han;figure;plot(f(1:N/2),y2(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('汉宁窗频域特性'

8、);grid;w_rect=(rectwin(N))';精彩文档实用标准文案y3=x.*w_rect;figure;plo