测试信号处理及 LabVIEW 实现-Linux大棚

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2024年1月13日发(作者：数字媒体电脑推荐)

第章测试信号处理及LabVIEW实现

5数据采集系统完成数据采集任务之后，另一个很重要的任务就是对采集到的信号数据进行处理，以便得出数据的各种特征，如有效值、频谱信息、过渡过程等。广义上讲，信号处理包括信号生成和信号分析两大类。LabVIEW提供了进行测试信号分析处理所需要的各种类型的数据分析和处理工具。

通过本章，用户能掌握LabVIEW中信号处理VIs的使用，能通过LabVIEW对测试信号进行基本的分析和处理。

5.1 信号处理概述

本节介绍信号处理的一些基础知识，同时介绍在LabVIEW中信号处理VIs的类型和组织形式。

5.1.1 信号处理的任务

由数据采集系统的任务可知，系统除了采集数据外，还要根据实际需要，对采集到的信号进行各种形式的处理。信号处理的类型有多种，一般根据以下方式进行分类。

按处理的方式划分，数据处理可分为实时处理（即在采集数据的同时，对数据进行处理）和事后处理。一般来说，实时处理由于处理时间受到限制，因而只能对有限的数据做一些简单的、基本的处理，以提供用于实时监控的数据；而事后处理由于是非实时处理，处理时间不受限制，因而可以做各种复杂的处理。

按处理的性质划分，数据处理可分为预处理和二次处理两种。预处理通常是剔除数据奇异项、去除数据趋势项、数据的数字滤波、数据的转换等。二次处理包括各种数学运算，如微分、积分和傅里叶变换等。

数据处理的任务主要有以下三个方面：

（1）对采集到的电信号作物理量解释

在数据采集系统中，被采集的物理量经传感器转换成电量，又经过信号放大、采样、量化和编码等环节后，被系统中的计算机所采集，但是采集到的数据仅仅是以电压的形式表现。它虽然含有被采集物理量变化规律的信息，但由于没有明确的物理意义，因而不便于处理和使用，必须把它还原成原来对应的物理量。

（2）消除数据中的干扰信号

在数据的采集、传送和转换过程中，由于系统内部和外部各种干扰、噪声的影响，或多或少会在采集的数据中混入干扰信号。因而必须采用各种方法（如剔除奇异项、滤波等）最大限度地消除混入数据中的干扰，以保证数据采集系统的精度。

第5章测试信号处理及LabVIEW实现

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（3）分析计算数据的内在特征

通过对采集到的数据进行变换加工，或在有关联的数据之间进行某些相互的运算，从而得到能表达该数据内在特征的二次数据，所以有时也称这种处理为二次处理。

例如，采集到一个振动过程的振动波形（随时间变化的数据，即时域数据），由于频谱更能说明振动波形对机械结构所产生的影响，因此，可用傅里叶变换得出振动波形的频谱。

5.1.2 信号处理的方法

信号处理与分析的方法很多，在设计测试系统时，需要根据系统的功能要求和所处理信号的实际情况选择合适的分析与处理方法方法。常用的信号分析与处理方法有:

（1）时域分析

通过时域分析可以得到信号在时域的各种特征量，如测量波形的幅度信息（峰值、均值、有效值）和时间信息（周期、频率等），主要的时域分析方法有相关性分析、卷积处理以及对信号的其他一些处理。

（2）频域分析

测量时直接采集到的信号是时域波形，由于时域分析的局限性，所以往往把问题转换到频域来处理。通过频域分析可以得到信号在频域的各种特征量及信号的频率组成信息。最主要的频域分析方法就是快速傅立叶变换及其反变换。

（3）加窗处理

LabVIEW中提供了多种窗处理函数，如汉宁窗(Hanning)、海明窗(Hamming)、布拉克曼窗(Blackman)及凯赛窗(Kaiser)等。

（4）滤波处理

使用滤波器对信号进行滤波，可以得到想要的频率分量。滤波器分为模拟滤波器和数字滤波器，可以用软件实现的只有数字滤波器。

（5）信号仿真

当没有信号输入时，可以用数字函数通过计算得到数据，用来模拟实际信号的离散值，

称为仿真信号。仿真信号可用于检验后续的信号分析是否正确，这种方法称之为信号仿真。

在测试系统设计和软件开发过程中，数学分析与信号处理是两个不可缺少的重要内容。系统采集到的测量信号与数据必须经过一定的数学分析和处理，才能给出人们需要的信号和结果，数学分析与信号处理已经形成了标准的算法程序。

5.1.3 LabVIEW中的信号处理实现

与其他编程语言或平台相比，LabVIEW尤其适合信号处理的学习和相关设计，这是因为它具有以下其他平台无可比拟的优势。

本文标签：信号数据波形

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