信号检测理论与技术-第五章.

信号的分类与描述周期信号与离散频谱非周期信号与连续频谱测试信号分析离散傅里叶变换第五章信号分析处理技术5.1信号的分类与描述按信号的性质确定性信号随机信号按信号自变量的取值连续时间信号离散时间信号从信号的能量能量信号功率信号5.1.1信号的分类1、确定性信号与随机信号可以用明确数学关系式描述的信号称为确定性信号。不能用数学关系式描述的信号称为随机信号，所描述物理现象是一种随机过程。1）周期信号按一定时间间隔重复出现的信号x(t)=x(t+nT)简单周期信号——正弦或余弦信号复杂周期信号2）非周期信号不会重复出现的信号准周期信号:由多个周期信号合成，但各信号周期没有最小公倍数。瞬态信号:持续时间有限的信号3）随机信号不能用数学式描述，其幅值、相位变化不可预知，所描述物理现象是一种随机过程。2、连续时间信号与离散时间信号连续时间信号：在所有时间点上有定义，幅值可连续或离散（模拟信号、量化信号）离散时间信号：在若干时间点上有定义，幅值可连续或离散（采样信号、数字信号）3、能量信号与功率信号1）能量信号：在区间（-∞，∞），能量为有限值的信号称为能量信号，即满足条件例如：瞬态信号2）功率信号：在区间（-∞，∞），功率为有限值的信号称为功率信号，即满足条件例如：持续时间无限信号此时E=∞5.1.2信号的描述1、信号的时域描述􀂋以时间为独立变量，描述信号随时间的变化特征，反映信号幅值随时间变化的关系。波形图：时间为横坐标的幅值变化图，可计算信号的均值、均方值、方差等统计参数。2、信号的频域描述对信号进行傅里叶变换，以频率为独立变量，建立信号幅值、相位与频率的关系􀂋频谱图：以频率为横坐标的幅值、相位变化图幅值谱：幅值—频率图功率谱：功率—频率图相位谱：相位—频率图振动信号波形和频谱5.2周期信号与离散频谱傅立叶级数——周期信号分析的理论基础周期信号可以利用傅里叶级数展开成多个乃至无穷多个不同频率的谐波信号的线性叠加。Dirichlet条件（在一个周期内满足）——函数或者为连续的，或者具有有限个第一类间断点；——函数的极值点有限；——函数是绝对可积的；工程测试技术中的周期信号，大都满足该条件。傅里叶级数的三角函数表达形式：式中:傅立叶级数的三角函数表达式表明：——周期信号可以用一个常值分量a0和无限多个谐波分量之和表示；——A1cos(ω0t-ϕ1)为一次谐波分量（或称基波），基波的频率与信号的频率相同，高次谐波的频率为基频的整倍数。频谱图——以ω为横坐标，an、bn为纵坐标画图，称为实频、虚频谱图；——以ω为横坐标，An、为纵坐标画图，则称为幅值、相位谱；——以ω为横坐标，为纵坐标画图，则称为功率谱。频谱图例周期信号频谱的特点离散性：周期信号的频谱是离散谱；􀂋谐波性：每个谱线只出现在基波频率的整数倍上，基波频率是诸分量频率的公约数；收敛性：一般周期信号展开成傅立叶级数后，在频域上是无限的，但从总体上看，其谐波幅值随谐波次数的增高而减小。因此，在频谱分析中没有必要取次数过高的谐波分量。周期方波的分解与合成信号能量主要集中在低频分量，谐波次数过高的分量所占能量少，可忽略不计。取多少项合适呢？工程上提出了信号频带宽度(频宽)的概念。信号频带宽度的概念一个周期信号取有限项（有限个谐波分量）的傅立叶级数近似表示，因此有误差。信号频带宽度与允许误差大小有关。通常将频谱中幅值下降到最大幅值的1/10时所对应的频率作为信号的频宽，称为1/10法则。􀂋根据时域波形估计信号频宽：有突跳的信号，所取频带较宽，可取10ω0为频宽。无突跳的信号变化较缓（越缓越接近简谐），可取3ω0为频宽。周期信号的强度描述周期信号的强度用其峰值、均值、有效值和平均功率表述。峰值：即信号的最大瞬时值。均值：为信号的常值分量，表示信号的静态分量，反映信号在一个周期内的平均值。有效值：信号的均方根值，反映信号功率的大小。平均功率：信号的均方值。5.3非周期信号与连续频谱对于定义于区间（-∞，+∞）上的非周期信号，在满足狄里赫利条件下，也能分解成许多谐波分量的叠加。在周期信号x(t)的傅立叶级数中令周期T→∞，则在整个时间内表示x(t)的傅立叶级数也能在整个时间内表示非周期信号。非周期信号频谱可由周期信号频谱导出(周期T→∞)周期信号的指数傅立叶级数可写为当周期T→∞时，周期信号与非周期信号频谱分析的比较相同点：可以分解为许多不同频率的谐波分量之和。不同点：由于周期T—∞，基频ω0—dω，它包含了从零到无穷大的所有频率分量（连续谱）各频率分量的幅值为X(ω)dω——是无穷小量，所以非周期信号频谱不能再用幅值表示，而必须用频谱密度函数X(ω)描述。频谱密度函数X(ω)：表示角频率ω处单位频带宽度内频率分量的幅值与相位。频谱密度函数为复数：幅频谱函数相频谱函数傅立叶变换的主要性质频移特性——信号调制的数学基础频率的搬移——调幅卷积特性时间尺度特性（比例特性）典型非周期信号的频谱矩形脉冲信号的频谱矩形脉冲信号的频谱分析：1）脉冲宽度τ增大时，信号的能量将大部分集中低频区；τ→∞时，脉冲信号变成直流信号，频谱函数只集中在ω＝0处2）脉冲宽度τ减小时，频谱的高频成分增加(频带宽度增大)；τ→0时，脉冲信号变成单位冲击信号，频谱函数扩展为均匀谱，频带宽度无限大对于一个矩形脉冲信号，其能量主要集中在频谱中零频率到第一个过零点之间，所含能量达到信号全部能量的90%以上，故可将其定义为矩形脉冲信号的有效带宽。5.4测试信号分析5.4.1信号的时域分析——相关分析相关性是指信号的相似和关联程度，相关分析不仅可用于确定性信号，也可用于随机信号。相关分析常用相关函数（自相关函数和互相关函数）来描述。相关函数与功率谱（密度）是一对傅立叶变换1、自相关函数：反映信号在时移中的相关性。自相关函数用Rx(τ)表示，其定义为:自相关函数的性质：1）自相关函数为实偶函数。即Rx(τ)=Rx(-τ)。2）τ值不同，Rx(τ)不同，当τ=0时，Rx(τ)的值最大，并等于信号的均方值3）Rx(τ)值的限制范围为：4）周期函数的自相关函数仍为同频率的周期函数。2、互相关函数：反映两个信号在时移中的相关性。互相关函数的性质：1）互相关函数是实函数。2）互相关函数是镜像对称函数即x(t)与y(t)互换后，其互相关函数对称于纵轴。3）Rxy(τ)的峰值不在τ=0处，其峰值偏离原点的位置反映了两信号时移的大小，相关程度。d4）频率相同的两个周期信号的互相关函数仍是周期信号，其周期与原信号相同。5）两个不同频率的周期信号，其互相关函数为零，即互不相关。3、相关分析的工程应用自相关分析：机械加工表面粗糙度提取出回转误差等周期性的故障源。自相关分析：微弱信号的检测最终得到包含被测信号的自相关函数Rx(τ)，抑制了噪声的影响，提高了信噪比。互相关分析：测量运动物体的速度当可调延时τ等于钢带上某点在两个测点之间经过所需的时间τd时，互相关函数为最大值。所测钢带的运动速度为v=d/τ。互相关分析：地下输油管道漏损位置的探测检测某个微弱周期信号是否存在5.4.2信号的频域分析——功率谱分析相关函数和功率谱密度函数在数学上是傅立叶变换对自功率谱密度函数互功率谱密度函数自功率谱密度函数(自谱)是自相关函数的傅立叶变换，表达了信号的功率密度沿频率轴的分布自功率谱密度Sx(f)反映信号的频域结构，与幅值谱|x(f)|相似；自功率谱密度所反映的是信号幅值的平方，因此其频域结构特征更为明显。互功率谱密度函数(互谱)是互相关函数的傅立叶变换互谱反映了两个信号中共同的频率成分。5.5离散傅里叶变换1.DFT与FFT2.采样0t0f0t0ft00f3.信号的截断用计算机进行测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析，这个过程称信号截断。4.栅栏效应由于FFT是将一幅连续的频谱进行N点抽样，就好象对一幅频谱图通过个“栅栏”观察一样，只能在离散点处看到真实频谱。在两条谱线之间的频谱分量是无法检测到的。减少栅栏效应的实质就是要提高FFT分辨率。1）矩形窗2）三角窗3）汉宁窗5.量化