機(jī)械工程測試第五章第一頁，共三十八頁，2022年，8月28日信號(hào)處理的基本步驟1.信號(hào)處理目的1)分離信、噪，提高信噪比;2)從信號(hào)中提取有用的特征信號(hào);3)修正測試系統(tǒng)的某些誤差，如傳感器的線性誤差、溫度影響等。2.信號(hào)處理類別模擬信號(hào)處理數(shù)字信號(hào)處理第二頁，共三十八頁，2022年，8月28日第一節(jié)數(shù)字信號(hào)處理的一般步驟處理的一般步驟1）予處理

(1)電壓幅值調(diào)理第三頁，共三十八頁，2022年，8月28日(2)必要的濾波(3)隔離信號(hào)中的直流分量(4)對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行解調(diào)(5)剔除數(shù)據(jù)中的奇異點(diǎn)(6)分離趨勢項(xiàng)2）模擬信號(hào)的數(shù)字化，3）數(shù)字化處理，4）數(shù)字信號(hào)的模擬化，5）顯示處理結(jié)果，或?qū)⒔Y(jié)果送入其它設(shè)備第四頁，共三十八頁，2022年，8月28日第二節(jié)信號(hào)數(shù)字化的基本步驟與問題1.信號(hào)數(shù)字化的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-DFT2.連續(xù)函數(shù)的傅立葉變換的處理過程：第五頁，共三十八頁，2022年，8月28日第六頁，共三十八頁，2022年，8月28日3.數(shù)字化中存在的問題及解決的方法

1)混頻和采樣定理

(1)混頻及其產(chǎn)生原因①混頻的頻域特征及影響第七頁，共三十八頁，2022年，8月28日第八頁，共三十八頁，2022年，8月28日②混頻的時(shí)域特征第九頁，共三十八頁，2022年，8月28日

(2)混頻的消除方法①被采樣的模擬信號(hào)x(t)應(yīng)帶寬有限

第十頁，共三十八頁，2022年，8月28日②采樣頻率應(yīng)滿足采樣定理Fs≥2fmax第十一頁，共三十八頁，2022年，8月28日2）量化及量化誤差

*量化把信號(hào)的瞬時(shí)值變?yōu)閿?shù)字量的過程，稱為量化。量化由人工或A/D完成。*量化誤差模擬信號(hào)幅值量化時(shí)，其量化值經(jīng)取舍而得，取舍時(shí)產(chǎn)生的誤差即量化誤差。對(duì)有舍有入的量化方式，采樣值為區(qū)間上均勻分布的隨機(jī)變量，其平均誤差，最大誤差em=△x/2,方差，標(biāo)準(zhǔn)差。*提高量化精度的方法——加大A/D轉(zhuǎn)換器的位數(shù)第十二頁，共三十八頁，2022年，8月28日3.截?cái)嘈孤┘跋魅跣孤┑拇胧?/p>

1）泄漏現(xiàn)象

第十三頁，共三十八頁，2022年，8月28日2）削弱方式：（1）增長截?cái)嚅L度第十四頁，共三十八頁，2022年，8月28日（2）采用不同的窗函數(shù)*對(duì)窗函數(shù)的基本要求是：窗譜的主瓣窄而高，以提高分辨率；旁瓣要小，正、負(fù)交替接近相等。*常用的窗函數(shù)有：矩形窗、漢寧窗、三角窗、指數(shù)窗第十五頁，共三十八頁，2022年，8月28日

5.柵欄效應(yīng)及其消除－整周截取第十六頁，共三十八頁，2022年，8月28日第十七頁，共三十八頁，2022年，8月28日第三節(jié)相關(guān)分析及其應(yīng)用1.兩隨機(jī)變量的相關(guān)性及相關(guān)系數(shù)第十八頁，共三十八頁，2022年，8月28日2.自相關(guān)函數(shù)1）定義第十九頁，共三十八頁，2022年，8月28日

2）性質(zhì)（1）自相關(guān)函數(shù)與方差、均值有如下關(guān)系：（2）當(dāng)τ＝0時(shí)，自相關(guān)函數(shù)取最大值

（3）均值為零且無周期信號(hào)的隨機(jī)信號(hào)，其自相關(guān)函數(shù)在τ趨于無窮大時(shí)為零；第二十頁，共三十八頁，2022年，8月28日

均值非零且無周期信號(hào)的隨機(jī)信號(hào)，其自相關(guān)函數(shù)在τ趨于無窮大時(shí)為均值的平方，即（4）自相關(guān)函數(shù)是偶函數(shù)第二十一頁，共三十八頁，2022年，8月28日

（5）周期信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)為同頻的周期函數(shù)，其幅值與原周期信號(hào)的幅值有關(guān)，但無原周期信號(hào)的相位信息。

3）自相關(guān)函數(shù)的應(yīng)用

（1）信號(hào)中的周期成分分析

第二十二頁，共三十八頁，2022年，8月28日（2）信號(hào)類型識(shí)別第二十三頁，共三十八頁，2022年，8月28日3.互相關(guān)函數(shù)1）定義第二十四頁，共三十八頁，2022年，8月28日2）性質(zhì)

（1）互相關(guān)函數(shù)非偶函數(shù)；（2）τ＝0時(shí)的函數(shù)值并非最大，函數(shù)值最大點(diǎn)對(duì)應(yīng)的τ值表示了兩信號(hào)錯(cuò)位多大時(shí)差時(shí)，其相關(guān)程度最高第二十五頁，共三十八頁，2022年，8月28日（3）均值為零的兩獨(dú)立隨機(jī)變量x(t)、y(t)，對(duì)一切τ，其互相關(guān)函數(shù)為零；（4）兩信號(hào)x(t)和y(t)，若兩者中無同頻周期成分或直流成分，則；若有直流成分，則；若有同頻周期成分，則中有該頻率的周期成分。即同頻率相關(guān)，不同頻不相關(guān)。

第二十六頁，共三十八頁，2022年，8月28日4）互相關(guān)函數(shù)的工程應(yīng)用

1）相關(guān)濾波

2）相關(guān)探測第二十七頁，共三十八頁，2022年，8月28日2）相關(guān)測速第二十八頁，共三十八頁，2022年，8月28日4）尋求振動(dòng)源第二十九頁，共三十八頁，2022年，8月28日第四節(jié)功能譜分析及其應(yīng)用

1.自功率譜密度函數(shù)（自譜）

1）定義

2）自功率譜的物理意義第三十頁，共三十八頁，2022年，8月28日

3）性質(zhì)（1）自譜是偶函數(shù)，圖形對(duì)稱于縱軸；（2）自譜包含自相關(guān)的信息，可用于描述信號(hào)的相關(guān)性；（3）信號(hào)的自譜與其傅氏變化間存在如下關(guān)系第三十一頁，共三十八頁，2022年，8月28日4）自功率譜密度Sx(f)反映信號(hào)的頻域結(jié)構(gòu)，與幅值譜一致，但自譜所反映的是信號(hào)幅值的平方，因此其頻域結(jié)構(gòu)特征更明顯第三十二頁，共三十八頁，2022年，8月28日

2.互功率譜密度函數(shù)（互譜）

1）定義

2）性質(zhì)（1）互譜中包含了互相關(guān)的所有信息，不同的是，互相關(guān)是在時(shí)差域中，而互譜是頻域上。

第三十三頁，共三十八頁，2022年，8月28日（2）互譜一般為復(fù)數(shù)，非奇非偶（因?yàn)榛ハ嚓P(guān)為非奇非偶實(shí)函數(shù)），有虛、實(shí)兩部分?；プV可寫成如下形式：3.功率譜的應(yīng)用

1）求取系統(tǒng)的頻響特性；

第三十四頁，共三十八頁，2022年，8月28日2）故障判斷和分析第三十五頁，共三十八頁，2022年，8月28日

3）排除噪聲干擾；

4）判斷信號(hào)中有無周期成分；5）確定構(gòu)件的載荷譜

第三十六頁，共三十八頁，2022年，8月28日4.相干函數(shù)（凝聚函數(shù)）及其應(yīng)用

1）定義

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