信号处理的几个问题new

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1、信号处理的几个问题•信号的混淆•平均•动态范围•窗处理信号混淆问题为了弄懂混淆的问题，我们必须先关注一下采样过程，虽然来自传感器测得的信号是连续的，但是采样时间片段并不是连续的，它只是一个数字序列。我们只是可以将这些数字序列所代表的点连接起来，所构成的图形看上去象是一个波形，然后FFT分析就是利用这些数字序列样本进行它的计算。信号混淆问题在这个室内温度波动的曲线中我们可以看到，每30分钟波动一次。如果我们能够正确对这个温度波动曲线采样，在频谱图的在30分钟处应该有一个峰值存在。但是如果我们只是每30分钟对这个温度波动曲线采样

2、一次会有什么发生呢？此我们只是得到一条平坦的曲线。如果我们稍微改变一下采样的方式，每隔15分钟采样一次，其结果又会怎样呢？结果基本是一样的，是一条平坦的曲线。我们并没有进行足够快速的采样，以至于可以看到真实的温度变化。信号混淆问题这就是由所谓的混淆现象引起的，见下面的例子，为了能够得到一组能够代表如下模拟信号的数字信号该如何去做呢？当然，你需要以较高的采样速率进行采样。实际上我们只需要以大于模拟信号频率两倍以上的采样频率就可以做到这一点。我们有一个周期为30分钟的模拟信号，而用15分钟的采样速率进行采样是不够的。信号混淆问题

3、例如，下面有一个65Hz的信号，但我们可处理的频率范围只为25Hz（这就意味着我们的采样速率为每秒64点）。结果在频谱图上这个信号是在1Hz处出现一个峰值。注：我们采4096个样，采样频率为每秒采64个样。所以频率范围为：4096/(64*2.56)=25Hz混淆问题的解决总之，采样规律是：采样频率必须大于两倍以上的最高信号频率。这个规律也称为奈奎斯特定律。但当我们进行测量时，我们并不知道被测信号中的频率是多少，实际上，测量前我们总是能够估计到信号中所包含能够在频谱图中引起折叠的信号成份。所以由于这个原因，所有频谱分析仪和便

4、携式的数采器大都采用了抗混滤波器，这是一个低通滤波器，它可以将超过采样频率以上的信号滤掉。信号混淆问题让我们再来看另外一个例子，确信你已经弄懂了这个道理。我们再回到基础知识一节中风扇的例子，我们曾有一个1Hz和一个8Hz的信号。显而易见，如果以1Hz的采样频率进行采样，我们会得到一条平坦的曲线。如果我们一秒钟内采样两次，我们仍然得到的是一条平坦的曲线。根据奈奎斯特原理，如果我们每秒钟内采样三次，我们就会有足够的数据分辨率来识别1Hz的信号，但仍然不能采集到8Hz的信号。信号混淆问题如果我们预测到这个8Hz的信号，并且想测量它

5、，我们必须以每秒钟采样大于16次的频率进行采样。但是如果我们不知道有这个8Hz的信号存在，只是以每秒钟3次的采样速率进行采样的话，在频谱图上就会有一个来自8Hz信号的幽灵频率峰值。所以，唯一的解决办法是将在有效数据范围以上的频率成份统统滤掉，如果我们以每秒3次的采样速率进行采样时，我们就会将6Hz（3*2＝6）以上的信号滤掉。信号混淆问题不幸的是，滤波器并不是十分理想，它并不能使低于某一频率成份的信号都通过，而使高于这个频率成份的所有信号全部阻隔（对于高通滤波器也是一样）如果我们有一个理想的滤波器，那么高于采样频率以上的所有

6、频率成份会被全部清除掉，但在实际应用中，滤波器都达不到这种理想程度。仍然有一部分高于采样频率以上的成份通过，所以这样的频谱图我们不能使用。信号混淆问题在一个采样时间段内，如果我们采样N个点，那么我们就会产生一个具有N/2条谱线的FFT图。如，一个具有2048个采样点的采样时间段，会产生一个具有1024条谱线的FFT图。但是由于实际的抗混滤波器并不是理想的，所以我们在FFT图中只有800条谱线，这是一条已被接受的规则，就是在FFT图中的谱线数等于在采样时间段内的采样点数除以2.56。信号混淆问题同样，频率范围等于时间范围除以2

7、.56。如当每秒采样1024点时，我们可以得到一个频率范围为400Hz的频谱。由于有这一规律的存在，大多数采器和频谱分析仪都提供了特定的采样频率和与之相对应的抗混滤波器，这样也就决定了可测量的频率范围。平均问题如果振动源没有噪音干扰，并且振源的振动是稳定，那么我们就可以直接采集这一振动信号的时间采样片段，由此产生出FFT并将其保存。但不幸的是，通常振动总是有随机噪声信号存在的，并且在大多数情况下，振源的振动也并不是十分稳定的，这次测量和下一次测量，多少有一定的变化。平均问题信号的处理过程重叠平均我们使用不多的时间波形片段，产

8、生成频谱图。由下图可以看出，重叠平均处理后可节省的时间是多少，我们可以不必采集由灰色表示的数据，这就意味着我们可以在机器旁不会太长的时间。峰值保持平均还有另一种使用频谱对数据进行平均处理的方法，并不是利用一系列频谱数据计算出振动的平均值，这一方法是保持峰值不被刷新，也就是说在频谱图上显示的