第5章信号处理方法初步.ppt

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1、第五章信号处理初步目的2方法*CAT:ComputerAidedTesting3基本内容一、数字信号处理的基本步骤二、信号数字化出现的问题三、相关分析及其应用四、功率谱分析及其应用4第一节数字信号处理的基本步骤1)电压幅值调理,以适宜采样。2)滤波,以提高信噪比。3)隔离信号中的直流分量。4)调制解调。模拟信号经采样、量化并转化为二进制5第二节信号数字化出现的问题一、概述计算模拟信号的傅立叶,为了利用计算机来计算,必须变换成有限长的离散时间序列。必须进行采样和截断。采样是用一个等时距的周期脉冲序列去乘。时距ts称为采样间隔,fs=1/ts称为采样频率。6时域采样

2、采样是把连续时间信号变成离散时间序列的过程,就是等间距地取点。从数学上看,则是用采样函数去乘连续信号。7时域采样依据FT的卷积特性——时域相乘就等于频域做卷积函数的卷积特性——频域作卷积就等于频谱的周期延拓长度为T的连续时间信号x(t),从t=0点开始采样,得到离散时间序列x(n)为8时域采样9时域采样其中采样间隔的选择是个重要的问题混叠10混叠在频域中,如果平移距离过小,平移后的频谱就会有一部分相互交叠,从而使新合成的频谱与原频谱不一致,因而无法准确地恢复原时域信号,这种现象称为混叠。原因:(1)、采样频率太低(2)、原模拟信号不是有限带宽的信号,即11混叠的

3、时域表示12混叠的频域描述13防止混叠采取什么措施?(1)对非有限带宽的模拟信号,在采样前先通过模拟低通滤波器滤去高频成分,使其成为带限信号。这种处理称为抗混叠滤波预处理。(2)满足采样定理,在实际工作中,考虑实际滤波器不可能有理想的截止特性,在其截止频率之后总有一定的过滤带,通常取14采样定理为了避免混叠以使采样处理后仍有可能准确地恢复其原信号,采样频率必须大于最高频率的两倍即,这就是采样定理(香农定理)。15时域截断泄漏截断就是将信号乘以时域的有限宽矩形窗函数,实际是取有限长的信号,从数学处理上看,就是乘以时域的有限宽矩形窗函数。依据FT的卷积特性——时域相

4、乘就等于频域做卷积,作卷积时窗函数频谱旁瓣会引起皱波16在时域中乘矩形窗函数,经处理后其时域、频域的关系是重要参数窗函数的合理选择是个重要的问题17泄漏由于矩形窗函数的频谱是一个无限带宽的sinc函数。所以即使x(t)是带限信号,在截断后也仍然成为无限带宽的信号,这种信号的能量在频率轴分布扩展的现象称为泄漏。泄漏的原因:窗函数的频谱是无限带宽的。18防止泄漏的措施:采用合适的窗函数来对所截取的时域信号进行加权处理。什么是合理?旁瓣小,泄漏少19常用的窗函数采用不同形式的窗函数减少或抑制泄漏20Ⅰ、矩形窗主瓣最窄(高T,宽2/T)旁瓣则较高(主瓣的20%,-13d

5、B旁瓣的率减率为20dB/10倍频程21Ⅱ、三角窗主瓣较宽(高T/2,宽4/T)旁瓣则较低不会出现负值22Ⅲ、汉宁窗主瓣较宽(高T/2,宽4/T)旁瓣则较低(主瓣的2.4%,-32dB旁瓣的率减率为60dB/10倍程23Ⅳ、指数窗主瓣很宽无旁瓣非对称窗,起抑制噪声的作用24频域采样栅栏效应时域采样与截断后,其频谱在频域是连续的。但通过数字化描述频谱,将意味着频域的离散化。25频域采样频域采样是使频率离散化,在频率轴上等间距地取点的过程。而从数学处理上看,则是用采样函数去乘连续频谱。26依据FT的卷积特性——频域相乘就等于时域做卷积函数的卷积特性——时域作卷积就等

6、于时域波形的周期延拓频域采样和时域采样相似,在频域中用脉冲序列乘信号的频谱函数。27重要参数28栅栏效应一、定义采样的实质就是摘取采样点上对应的函数值,其效果有如透过栅栏的缝观看外景一样,只有落在缝隙前的少数景象被看到,其余景象都被栅栏挡住,视为零。这种现象称为栅栏效应。29栅栏效应二、影响不管是时域采样还是频域采样,都有相应的栅栏效应。不过时域采样如满足采样定理要求,栅栏效不会有什么影响。而频域采样的栅栏效应则影响很大,“挡住”或丢失的频率成分有可能是重要的或具有特征的成分,以致于整个处理失去意义。频率的分辨力问题30栅栏效应三、采取措施(1)提高频率采样间隔

7、,即提高频率分辨力,则栅栏效应中被挡住的频率成分越少。但同时Δf=1/T是DFT算法固有的特征,在满足满足采样定理的情况下,这往往加剧频率分辨力和计算工作量的矛盾。(2)对周期信号实行整周期截断。31其他:有关量化和量化误差1、定义时域采样只是把连续信号的时间离散化了。而对于幅值如果用二进制数码组来表示,就是离散信号变成数字信号。这一过程称为量化。量化一般是由A/D转换器来实现的。32其他:有关量化和量化误差2、量化误差分析设A/D转换器的位数为b,允许的动态工作范围为D,则相邻量化电平之差(由于实际上字长的第一位常用作符号位),每个量化电平对应一个二进制数码。

8、若采样点的电平落在两相邻

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