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LMS Signature测试基本理论 数字信号处理——时域 频域 任何实际的波形均可视为由若干正弦波所合成，每一正弦分量各有其一定的 频率和幅值。从频域研究这些波形或许比时域考察更为有用一些，因为它可 以更好地揭示出信号的所有成分。时域中的每一正弦分量，在频域中用一谱 线表示。描述波形的一系列谱线构成所谓 “频谱”。 数字信号处理——FFT （快速傅里叶变换） 数据块尺寸：N个抽样的时间记录，称尺寸为N的数据块。N个时域抽样的FFT得到N/2 条谱线。每一谱线都含有幅值和相位二者的信息。 频率范围：抽样集合成 “块”，相应的时间长度为T。FFT能检测的最低频率等于此时 间长度T的倒数，即 1/T。 FFT分析的频率范围，取决于数据块尺寸N和采样周期T 。要想获得高频特性，就需 要有高速的采样频率，而同时也意味着短的采样周期。 数字信号处理——量化误差 数字信号处理——量化误差 合适的量程 过载—消波 快要过载 数字信号处理——实时带宽和重叠 在进行变换运算时，FFT要求完整的数据块。而取一完整的数据块所需的时间，则 取决于数据块尺寸和分析的频率范围。 数字信号处理——实时带宽和重叠 定义：历次FFT所取的时间记录并非彼此完全独立，而是取部分重叠。 在有加窗的情况下，重叠处理能更好地利用无重叠情况下被忽视的数据。 无重叠数据处理：每一采样周期前20%和后20%的数据，实际上大部分被舍弃掉了，它 们对于平均处理而言几乎不提供任何贡献。 重叠处理：不但加快了数据采集过程 （对同样的平均次数而言），也使得在统计意义上 更加可信，因为在平均过程中，所有采集数据被利用的程度更为均衡。 数字信号处理——混淆 采样率过低会使混淆问题变得严重，甚至导致错误的结果。这一问题可通过遵守耐奎 斯特 （Nyquist）准则予以克服。 f 2f s m 数字信号处理——滤波器 为了避免采样率不够而带来的混淆问题，采用模拟式或数字式抗混滤波器 ，以抑制信号中的高频成分。然而，滤波器的特性不可能是完全理想的， 应当使滤波器的截止频率等于感兴趣的最高频率 ，并关注滤波器在其通 带以外的衰减特性。 数字信号处理——混淆例子 数字信号处理——泄露与加窗 与离散时间抽样数据相伴随的再 一个问题是泄漏，由于信号仅在 一个采样周期T 内被测量，而DFT 却假定其表征了所有时刻的值。 如果一正弦波在采样时窗内不是 整周期采样，其结果由于边缘的 不连续性，使得能量从本来的谱 线处显著地泄漏至相邻频域。 泄漏是伴随数字信号处理最严重 的问题之一。如果说，混淆误差 尚可通过某些处理技术予以消除 的话，泄漏误差则永远不可能完