LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用

LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用

ID:38188159

大小:187.79 KB

页数:3页

时间:2019-05-25

LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用_第1页
LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用_第2页
LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用_第3页
资源描述:

《LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第27卷第6期高师理科学刊Vol.27No.62007年11月JournalofScienceofTeachers′CollegeandUniversityNov.2007文章编号:1007-9831(2007)06-0090-03LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用陈兴文,李敏,刘燕(大连民族学院机电信息工程学院,辽宁大连116600)摘要:针对数字信号处理实践教学要求和LabVIEW软件的功能,提出了将LabVIEW应用于数字信号处理实践教学中.介绍了数字信号处理教学的特点和LabVIEW软件,指出了将LabVIEW应用于数字信号处

2、理教学的优点,给出了LabVIEW在数字信号处理教学中的应用实例.实践表明,将LabVIEW应用于数字信号处理教学中,提高了学生的学习兴趣,达到了提高教学质量的目的.关键词:LabVIEW;数字信号处理;频域分析中图分类号:TN911.72文献标识码:A0引言数字信号处理是以算法为核心的理论性很强的课程.目前关于数字信号处理的有关书籍大都是只讲解算法、推导和证明算法,而与实际联系很少或基本没有.这样就使得数字信号处理的有关概念显得非常抽象,学生很难把书中所讲的数学函数与实际的波形联系起来,给学习带来了很大的困难,降低了学生的学习积极性,从而在很

3、大程度上影响了课程的教学效果.LabVIEW是美国国家仪器公司(NationalInstruments,NI)推出的一种基于“图形”方式的集成化程序开发环境,是目前国际上唯一的编译型图形化编程语言.使用LabVIEW可以让编程者享受到强大的图形化编程语言所带来的灵活性,而无需忍受传统开发环境的复杂编程工作,这种直观的图形化环境实现了开发[1]工作的高效率.LabVIEW图形化语言的直觉特性使学生们可以将注意力集中在被教授的理论知识上,而不是基于文本的工程软件应用开发的编程细节上.这样学生在很短的时间内就可以开发出复杂的应用程序,可以把书本上理论

4、性较强的知识转换成直观性很强的图形,从而可以加深对理论知识的理解,提高他们的学习兴趣.基于LABVIEW的良好特性,开发了一套信号分析系统,其总体结构如图1所示.从图1中可以看出,信号分析系统的功能包括数据采集、信号发生、时域分析、频域分析、平滑滤波以及文件管理六大模块,每个模块又包含多种子模块的功能.这些子模块涵盖了数字信号处理中的各种信号分析方法.信号采集模块是实现信号分析的基础,信号分析模块是系统的核心.本文着重讨论这2个模块的设计原理和实现.图1系统总体结构图收稿日期:2007-09-10作者简介:陈兴文(1969-),男,辽宁锦州人,

5、副教授,从事计算机信息处理技术研究.E-mail:mycxw@dlnu.edu.cn第6期陈兴文,等:LabVIEW在数字信号处理实践教学中的应用911信号采集模块设计与实现[2]数据采集系统如图2所示,由数据采集硬件、硬件驱动程序和数据采集函数3部分组成.驱动程序的用户接口LabVIEW开发环境数据采集硬件硬件驱动程序数据采集程序图2基于LabVIEW数据采集系统框图数据采集的具体流程如图3所示.通过对信号的数据采集,就可以直接对信号进行时域分析,可以求取信号在时域中的特征参数,例如:峰值、均值、方差、有效值等,以及信号波形在不同时刻的相似性

6、和关联性,例如:自相关函数、互相关函数.实验结果见图4.开始创建设备对象N是否要显示采集波形?初始化与启动ADYN是否要停止显示波形读取AD数据采集?Y用户对AD数据进行电压值转换释放并停止AD设备是否要重新Y结束选择通道?N图3数据采集软件流程图图4信号采集实验结果2信号分析模块设计与实现在动态测试技术中往往需要将时域信号变换到频域加以分析,对信号的频谱进行分析,可以获得信号中的各个频率成分和频率范围,还有各个频率成分的幅值分布和能量分布,从而可以得到主要幅度和能量分布的频率值.常用的频谱分析方法包括:幅值谱、功率谱、倒谱等.连续傅立叶变换不

7、能直接用计算机进行处理,在实际中通常采用快速傅立叶变换(FFT)的方法,常[3]用的采样点数为1024,2048等.本设计采用4096点的采样数据进行频谱分析.在设计中,为了实现功率谱设计,采用信号的时域数字序列x(n)的傅立叶变换X(n)进行计算,即1S(f)=

8、X(k)

9、2xN1S(f)=F∗(k)X(k)xyN通过信号的功率谱分析,可以得到信号的功率谱密度函数.功率谱密度函数反映了信号在频率上的能[4]量分布,突出信号频谱图中的主频率.倒频谱分析是近年发展起来的一种信号分析方法,广泛应用于故障诊断、语音分析和去除回波等.功率倒频谱在实际工

10、程上常用的表达式为C(q)=C(q)=FFT[logG(f)]apx92高师理科学刊第27卷式中:C(q)被称为幅值倒频谱,或简称倒频谱.本系统主要实

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。