第8章 检测技术课件.pptVIP

8.1 信号的分类 按时间变量取值方式不同可将信号分为： 连续时间信号 离散时间信号 按信号性质可分为： 确定信号 随机信号 若仅在时间轴的离散点上取值，称为离散时间信号，如图8-1 (b), (d)所示。 数字信号处理在现代检测系统中越来越重要，图8-2给出数字信号处理系统的示意图： 8.1.2 确定性信号与随机信号 1、确定性信号 在任何时刻都有确定值的信号 2、随机信号 随机信号不具有确定值。 处理随机信号时可把它看成一个信号集合，信号集合中的每个信号具有不同的波形。但是，每个信号出现的概率应该是确定的，这种信号集合称为随机过程。 8.2数据预处理 1、采样数据的标度变换 线性参数的标度变换 (2) 阶跃信号 离散时间的单位阶跃信号由下式定义 连续时间的单位阶跃信号由下式定义 任意信号 可分解为无穷多个阶跃函数的连续和 4 、实部分量与虚部分量 (1) 直角坐标表示 (2) 极坐标表示 5 、正交函数分量 任意信号 可由完备的正交函数集表示为 三角函数集 复指数函数集 8.4.2 周期信号与离散频谱 连续时间非周期信号的傅里叶变换表示为傅里叶积分，计算结果为连续频谱； 离散时间周期信号的傅里叶变换表示为傅里叶级数； 进行离散时间非周期信号的傅里叶变换时，必须对无限长离散序列截断，变成有限长离散序列并等效将截断序列沿时间轴的正负方向开拓为离散时间周期信号。 周期矩形脉冲信号的傅里叶级数举例 周期矩形脉冲信号 频谱可分为幅度频谱和相位频谱，如图8-8（a）、（b）所示。 8.4.3 非周期信号与连续频谱 矩形脉冲信号 图8-9 矩形脉冲信号 表示为 图8-10 单个矩形脉冲的频谱 8.4.4 傅里叶变换的性质 1、线性叠加性 2、 时移特性 若 若 3、 频移特性 若 4、 对称性 若 5、 尺度变换特性 若 6、 时域微分特性 若 7、 积分特性 8、 奇偶虚实性 例8-6已知矩形脉 的频谱函数 ，将此脉冲右移 得 ，试求其相位谱。 解:由题意 ，根据时移特性，可得 的频谱函数为 显然，幅度没有变化，其相位谱滞后 例8-7求矩形调幅信号 的频谱函数。 解：已知门函数 的频谱函数为 又 根据频移特性可得 此调幅信号的频谱如图 例8-8 脉冲序列 的频谱 解：这一无限长的脉冲序列可以看成是周期为T的周期函数，因而可用傅里叶级数展开，即 其傅立叶级数 频谱 例8-9求下列截平斜坡信号（图8-14）的频谱 图8.4.8截平斜坡图 高等院校自动化新编系列教材 现代检测技术 第8章 测量信号处理 第8章 主要内容 8.1 8.2 8.3 8.4 8.1 信号的分类 8.2 数据预处理 8.3 信号时域分析 8.4 信号频域分析 8.5 8.6 8.5 数字滤波器 8.6 信号时频分析 8.1.1连续时间和离散时间信号 定义在时间轴上的连续变量，称为连续时间信号，如图8-1（a），（c）所示。 (a) 模拟信号 (c) 量化信号 （b）抽样信号 （d）数字信号 图8-2 数字信号处理系统的示意图 图8-3 随机信号的样本函数 (1) 平稳随机信号 如果信号联合密度函数以及各平均量值（包括平均值、各阶矩、方差、相关函数等）都不随时间变化，则此信号称为平稳随机信号。 均值 =常数 相关函数 = (2) 非平稳随机信号 是指所有不满足平稳性要求的随机信号。 (2)非线性参数的标度变换 介绍代数插值法 2、采样数据的数字滤波 （1）中值滤波法 （2）算术平均值法 （3）防脉冲干扰复合滤波法 3、去除采样数据中的奇异项 可用以下一阶差分方程推算 4、采样数据的平滑处理 （1）简单平均法 （2）加权平均法 8.3 信号时域分析 8.3.1 时域波形分析 1、周期信号的幅值分析 (1) 均值和绝对均值 （2）平均功率（均方值）和有效值（均方根值） （3）峰值和双峰值 2、随机信号的统计特征分析 （1）均值 （2）均方值 （3）方差 8.3.2 时域平均 时域平均：是从混有噪声干扰的信号中提取周期性信号的一种有效方法，也称相干检波。 方法：对被分析的振动信号以一定的周期为间隔去截取信号，然后将所截得的分段信号对应点叠加后求得平均值，就可以保留确定的周期分量，消除信号中的