频谱细化技术与功率倒频谱在振动信号分析中的应用

频谱细化技术和功率倒频谱是振动信号分析的两种重要辅助方法.采用细化处理,可以对信号频谱上感兴趣的一段频带进行“局部放大”,从而提高频率分辨率;倒频谱可以识别信号中较弱的周期成分,并对识别调制信号的边频县有特殊的效果.本文在介绍这两种方法基本原理的基础上,运用工程实例说明了其在振动信号分析中的实际应用效果.     

变变位齿轮传动的振动响应测试及分析

利用WS-5921/U60512型信号采集仪及加速度传感器,对变变位齿轮传动不同速度下的振动响应进行了测试及量化研究,得到了振动加速度信号的时域曲线及自功率谱密度曲线,并与变位齿轮的振动响应进行对比。研究表明:齿轮传动过程中,主动轮产生的振动能量基本相同,从动轮的振动主要来源于主、从动轮的啮合过程,变变位齿轮啮合过程中产生的振动能量小,传动更平稳;随着电机输入频率的增加,主、从动轮的振动能量逐渐增大,变变位齿轮传动最大自功率谱值对应的振动频率波动较小,约为100 Hz;变位齿轮、变变位齿轮从动轮的振动信号自功率谱密度的比值最大达到4∶1以上。     

关于求解功率问题时非周期函数用傅立叶级数展开的探讨

在“信号与线性系统”课程中,傅立叶级数和傅立叶变换是一个非常重要的内容,通过这些内容的学习,学生可以建立起信号频谱的概念,同时也可以理解线性系统的频域分析方法.而很多后续课程中需要利用其计算功率问题,有些概念很容易引起学生的混淆,本文提出了一个新的教学思路,有利于学生理解功率计算中傅立叶级数的应用,经验证效果良好.     

犬心电图功率谱的分析研究

通过对犬心电图功率谱的研究得出一个结论:犬在任何状态下的心电图经傅立叶变换后,所得功率谱的各波峰频率与功率的乘积是一个常量。     

线性系统与非线性系统的输出比较

通过研究高斯白噪声和周期驱动的线性系统与非线性系统的信号功率和噪声功率,比较线性系统与非线性系统对输入的响应之间的差别。     

波纹管孔道压浆密实度超声仿真分析

利用超声波信号检测波纹管孔道中压浆密实度。运用COMSOL Multiphysics软件对空气泡不同长轴半径的波纹管孔道压浆模型进行了仿真,研究了不同空气泡长轴半径对接收透射信号波形及频谱的影响,研究了空气泡长轴半径对功率谱密度和平均功率的影响。数值结果分析表明,在空气泡小于波纹管范围内,空气泡长轴半径越大,接收透射信号的后续波幅就越大,频谱幅值越大,功率谱密度函数衰减越慢,平均功率越大。     

一种新的UWB成形脉冲设计方法

脉冲波形设计是关系到UWB系统性能的关键因素,基于Hermite矩阵特征向量和Chirp信号提出了一种产生UWB信号正交成形脉冲的新方法,并且得到了期望的成形脉冲.仿真结果表明,利用这种方法产生的UWB瞬时成形脉冲的功率谱密度分布符合FCC频谱规定的要求,有较高的频谱利用率,脉冲函数自相关性强,互相关为零,利于多址检测.     

基于LabVIEW的心电信号功率谱分析

心电信号的功率谱包含了比心电图更加丰富的心电活动生理信息,目前对该领域的研究尚未深入;运用Lab VIEA专业的信号分析功能,讨论了分析心电信号功率谱的方法,并基于现有研究成果进行了实验验证,同时为研究ECG功率谱平台选择提供了参考。     

犬心电图功率谱的分析研究

通过对犬心电图功率谱的研究得出一个结论：犬在任何状态下的心电图经傅立叶变换后，所得功率谱的各波峰频率与功率的乘积是一个常量。     

连续时间周期信号频域分析的MATLAB实现

周期信号频谱分析是信号与系统课程中的重要内容,连续时间周期信号频谱的分析方法有傅立叶级数分析和傅立叶变换分析,可以通过对周期矩形脉冲信号的频谱分析来说明这两种方法的区别。利用MATLAB软件,结合其图形用户界面接口(GUI),设计具有良好人机交互界面的周期矩形脉冲的频谱分析仿真软件,既可辅助教师进行课堂教学演示,也可供学生进行实验仿真,得出满意的实验结果,进而帮助学生理解周期信号频谱的特点。     

傅立叶变换信号系统学意义

傅立叶变换及分析方法广泛应用于电力、通信、雷达、声纳和控制等诸多领域,从“信号”和“系统”两个方面阐述“傅立叶变换”的概念及其物理意义,并给出在已知信号频率的正弦信号激励下的电路有效功率计算。     

车削过程中刀具振动响应测试及分析

利用QLVC-ZSA1振动信号分析仪及加速度传感器,对数控车床在不同切削要素的车削过程中刀具的振动响应进行了测试及量化研究,得到了刀具振动加速度信号的时域曲线及自功率谱密度曲线。研究表明:刀具的振动响应是一个随车削进行的时变过程,在同一走刀相同车削要素的车削过程中,随着去除材料的增加,刀具所受的激振能量减少;随着切削深度的增加,刀具振动的最大自功率谱密度并非单调增加,车削深度对于刀具振动的影响存在一个临界值;随着主轴转速及进给速度的提高,刀具振动的自谱密度值随之增大,而相应的振动频率降低。     

信号处理题型示例

1 绘图题:关于矩形信号的傅立叶频谱 已知有信号为Eu（t+2/τ）,按下列要求绘图: （1）将原信号减去Eu（t-2/τ）,绘出差信号f0（t）的时域图。 （2）将所得的差信号f0（t）通过一个截止频率为ωc=τ/2π的理想低通滤波器,绘出新信号f1（t）的傅立叶频谱图。 （3）将滤波后的信号f1（t）与cos（τ/2πt）相乘,绘出乘积信号f2（t）的傅立叶频谱图。 （4）将所得的乘积信号f2（t）以Ts=2/τ为周期进行采样,绘出抽样信号fTs（t）的傅立叶频谱图。 解（1）差信号是一个矩形信号,即fo（t）=EGτ（t）。     

基于虚拟仪器的肌电信号处理方法研究

根据肌肉收缩力量的大小取决于运动神经纤维传出动作电位频率的特征,采用功率谱比值法对表面肌电信号(SMES)进行特征提取,并通过Labview编程实现算法,计算功率谱中最大值附近一定范围内的能量占整个功率谱能量的比值K。经过多次实验,可以实现根据K值来有效地识别肌肉动作模式。采用虚拟仪器技术可提高测量精度,降低成本,减少计算工作量。     

信号处理综合练习

1填空题 1）Sa函数在时间轴上的积分表达式为:_ 2）冲击信号的傅立叶频谱为常数,这样的频谱成为均匀谱或者_。 3）如果信号是余弦信号,并且可以用f（t）=Pcos（2πωt+l）来表示,那么信号的角频率为_。如果一个信号是偶函数那么它的反褶_它本身,如果一个信号是奇函数那么至少经过_次反褶后才能还原为原始信号。 4）时间函数f（t）与它的FT频谱称为_。 5）若F（ω）=(?)（f（t））,则(?)（F（t））=_。 6）如果周期信号是偶函数,则它的傅立叶级数中不会含有_。 7）(?) Sa（t）dt=_。 8）图解法求卷积所涉及的操作有:_。 9）通过与_相乘可以使信号的频谱发生搬移。 10）两个函数的傅立叶变换与逆傅立叶变换都是相等的,这两个函数_是相等的。 11）信号的傅立叶变换存在的充分条件是信号f（t）     

WCDMA信号的实时捕获及分析

利用3G定向天线、Agilent E4445A PSA系列频谱分析仪、PC机搭建WCDMA信号测量平台,并给出了测量结果及分析。通过对WCDMA信号的频谱、复合码域功率、星座图等的分析,加深了对WCDMA信号时域、频域、码域的理解,并对WCDMA信号的重要特性进行了验证。     

齿轮系统的能量信号监测与故障诊断系统研究

基于LabVIEW虚拟技术平台,以齿轮传动系统的输入功率信号为处理对象,对能量信号监测与诊断系统进行研究。系统首先通过HHT时频域信号变换方法建立高维特征向量库,然后运用核主元分析、模糊K均值聚类等数据处理方法对其降维并提取出核主元特征,开展故障模式判别。运行结果显示,系统可对典型的非线性、非平稳信号进行有效分析并实现特征融合,在齿轮等旋转系统的故障状态实时监测与诊断方面具有良好性能。     

基于MATLAB分析语音信号频域特征

语音信号的频域分析包括语音信号的频谱、功率谱、倒频谱、频谱包络分析等,而常用的频域分析方法有带通滤波器组法、傅里叶变换法、线性参见测法等几种。本文采用傅里叶变换法结合matlab讨论了一段语音信号的短时谱、语谱图、倒谱和复制谱等特征,给出了基音周期及共振峰等仿真结果。     

DNN与谱减法相结合的语音分离技术

针对传统DNN语音分离中噪声干扰的问题,提出了一种在DNN语音分离后期处理中结合DNN和谱减法的语音分离方法。首先提取语音声级特征,通过DNN学习带噪特征到分离目标语音的映射,得到分离目标语音;然后对分离目标语音中每一时频单元进行噪声能量估计;最后,通过快速傅里叶逆变换得到谱减后的分离语音波形信号。通过对不同类型的噪声和不同输入信噪比混合后的语音信号进行试验,结果表明,加入谱减法后分离的语音信号与只经DNN网络输出的语音信号相比,前者分离的语音可懂度和信噪比得到了显著提高,并且分离语音的信号更接近于纯净语音的信号。     

周期脉冲序列作用下单模激光损失模型随机共振的研究

采用周期矩形脉冲序列和噪声作用下的单模激光损失模型,将脉冲信号通过傅利叶变换展开为三角函数的形式作为输入信号,并运用线性近似的方法计算得到了输出信号光强的功率谱和信噪比.讨论了系统的随机共振现象,研究结果发现:不仅系统的信噪比随量子噪声关联系数的变化出现了传统的随机共振现象;而且信噪比随脉信号的周期T和脉冲宽度τ的变化曲线出现了新的随机共振现象,当周期T和脉宽τ满足τ/T=1/2时,系统共振最强;周期脉冲信号的振幅越大,共振现象越明显.