LabView机械工程仿真实验整理Word文档格式.docx
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在观测过程的连续时间范围内信号有确定的值,允许在其时间定义域上存在有限个间断点。
通常以f(t)表示。
模拟信号:
如果连续信号在任意时刻的取值是连续的,即为模拟信号。
离散信号:
信号仅在规定的离散时刻有定义。
通常以f[k]表示。
数字信号:
取值为离散的离散信号。
三实验内容与步骤
1典型信号的波形分析实验
典型信号的波形分析主要是通过信号类型、采样参数、频率、幅值、初始相位、直流偏置、占空比、噪声等参数的设置,让学生观察输出波形的变化。
其实验前面板如下图所示,分为控制区和显示区两部分。
控制区完成对信号相关属性的输入控制,通过改变控制区各输入控件的类型或数值,可以实现输出频率、幅度、初始相位、直流偏移各不相同的正弦波、方波、三角波、锯齿波四种常用函数波形。
其中占空比只对方波有效。
还可以通过设置程序的等待时间来改变波形的变化快慢。
显示区显示当前设置所产生的波形信号以及信号在当前时间的相位。
图1-1典型信号的波形分析实验前面板
2多频信号发生实验
在实际测试当中,采样得到的信号往往包括很多信号,这些信号的频率、幅度等特征不一样,因此在检验测试系统时需要用合成信号来仿真,以便尽量使之与真实测试环境信号保持一致。
多频信号发生器,在时域中发生一组频率幅值不同的波形,通过FFT变化,观测其在频域中的波形。
前面板如图所示,用三个一维数组输入控件设置各个分量的频率、幅度、初始相位,在数组中处于相同位置的频率、幅度、初始相位组成一个分量。
为了证明确实是多频波,对信号进行傅里叶变换,观察其频域图,结果表明确实与设置相吻合。
注意:
频域图中幅值比时域图中信号峰值小,这是因为时域中显示的是有效值,对正弦波来说,有效值为峰值的。
图1-2多频信号发生实验前面板
3多谐信号附加噪声的波形发生实验
多谐信号附加噪音的波形发生器,主要加入了对多谐信号的设置参数,观测波形变化。
图1-3多谐信号附加噪声的波形发生实验前面板
4噪声信号发生实验
在以往的测试系统设计中,一般假定测试环境是理想的,即不存在噪声、干扰,在实验阶段再对噪声进行相关处理。
在测试系统主要方案、硬件都已基本确立的情况下再来考虑噪声问题,往往使得噪声处理很难做到尽善尽美。
在现代测试系统设计中,越来越具有针对性。
测试环境如果是相对稳定的或者是可以预知其变化的,那么就可以先行考察、分析测试环境的噪声来源、类型,以便在设计阶段有针对性地做好预处理设计。
边设计边测试,让测试贯穿设计的整个阶段是系统设计的趋势。
因此,在对测试信号进行仿真的时候,应尽量使信号接近实际测试环境,很多时候可以用标准信号和标准噪声来合成实现。
LabVIEW中提供了常见的、具有代表性的噪声信号产生模块,可以产生均匀白噪声、高斯白噪声、周期随机噪声、接触噪声、伽马噪声、泊松噪声、贝努利噪声等。
本程序能够产生LabVIEW中所提供的9种噪声波形。
噪声信号发生器,通过选择不同的噪音和加窗、观测其时域频域内的波形。
图1-4噪声信号发生实验前面板
5公式波形信号发生实验
用公式节点可以产生能够用公式进行描述的信号,也就是确定信号,包括周期信号和非周期信号,但不推荐用它来产生随机信号。
信号发生器可以用来产生周期信号和随机信号,但是其功能已经固定,提供得到基本周期信号和随机信号种类并不是无限的。
如果需要产生一些周期信号或其他在测试领域需要仿真的特殊信号,可以考虑用公式节点产生。
用公式节点产生信号的另一种情况就是产生经过复杂运算生成的信号,这样就可以避免繁琐的图标摆放和连线,公式节点产生的信号是数组形式,而用FormulaWaveform.vi产生的信号直接就是波形数据,这个vi在AllFunctions→Analyze→WaveformGeneration→FormulaWaveform.vi。
公式波形信号发生器,主要针对具体的公式,发生对应的波形信号。
图1-5公式波形信号发生实验前面板
四实验仪器和设备
1.计算机n台
2.LabVIEW基础知识虚拟实验平台1套
五实验报告要求
1.简述实验目的和原理。
2.按实验原理的要求在LabVIEW实验平台上设计出相应的实验。
3.记录典型的实验曲线,并进行分析。
六思考题
基于LabVIEW软件,自行设计虚拟数字信号发生器
实验二声卡相关实验
结合具体的硬件,学习进行信号采集与处理的基本步骤和方法。
本模块把计算机声卡信号作为数据源采集,并进行一系列信号分析。
1基于声卡的虚拟示波器实验
基于声卡的虚拟示波器,主要是通过虚拟左右声道的数据采集、标定,显示其波形图和频谱图等。
图2-1基于声卡的虚拟示波器实验前面板
2声卡示波器实验
图2-2声卡示波器实验前面板
3声卡数据采集分析系统实验
声卡数据采集分析系统,同样通过声卡的数据采集,对采集得来的信号进行滤波前后的FFT幅值相位谱分析、自相关分析、功率谱分析等。
图2-3声卡数据采集分析系统实验前面板
4模拟输入输出实验
图2-4模拟输入输出实验前面板
五实验报告
1简述实验目的和原理。
2按实验原理的要求在基础知识虚拟实验平台上进行实验,得出相应的曲线图,并分析实验结果。
基于计算机声卡,编写数据采集子程序。
实验三频谱分析实验
1.在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征,并能够从信号频谱中读取所需的信息。
2.了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备。
将信号的时域描述,通过数学处理变换为频域分析的方法称为频谱分析。
根据信号的性质及变换方法不同可以表示为幅值谱、相位谱、功率谱、幅值谱密度、和功率谱密度等。
1.傅立叶变换
傅立叶变换是信号分析和处理中的一个重要工具,可把一个时域的问题通过傅立叶变化转换成频域的问题来进行研究。
这里对傅立叶变换作简单介绍。
傅立叶变换在数学中的定义是严格的。
设为的函数,如果满足狄里赫利条件,则有下列二式成立:
=
=
连续傅立叶变换实现了测试信号从时域到频域的转换,在理论分析中具有很大的价值。
然而连续傅立叶变换不能直接应用计算机技术,繁琐的计算限制了它的进一步发展。
直到离散傅立叶变换的出现,使得数学方法与计算机技术建立了联系,这在某种意义上说,它有了更重要的实用价值。
离散傅立叶变换的定义为:
如果为一时域数字序列,则其离散傅立叶变换定义可表示为:
离散傅立叶逆变换定义可表示为:
=
离散傅立叶变换实现了离散信号从时域到频域的转换,在数字信号处理中非常有用。
库利-图基的FFT算法是按时间抽选的基2算法,这就要求测试信号序列的长度为2的整数次幂,工程应用中常用的采样点数为1024、2048等。
本系统是采用1024点的采样数据进行400谱线的频谱分析。
2.自功率谱与互谱
随机信号是时域无限信号,不具备可积分条件,因此不能直接进行Fourier变换,又因为随机信号的频率、幅值、相位都是随机的,因此从理论上讲,一般不作幅值谱和相位谱分析,而是用具有统计特性的功率谱密度来做谱分析。
根据维纳-辛钦公式,平稳随机过程的功率谱密度与自相关是一傅立叶变换偶对,即
同理可定义两个随机信号之间的互谱密度函数:
互谱表示出了幅值以及两个信号之间的相位关系。
互谱不像自功率谱那样具有功率的物理涵义,引入互谱是为了能在频率域描述两个平稳随机过程的相关性。
在实际中,常利用测定线性系统的输出与输入的互谱密度来识别系统的动态特性。
1典型信号的FFT谱分析实验
图3-1所示的是典型信号FFT谱分析前面板,该程序主要通过用户选择原始信号的类型,参数设置(包括频率,幅值,初始相位,直流偏置,方波占空比,噪声种子,噪声标准差等),采样信息,谱分析方法选择,加窗函数选择等,观察不同的原始信号,其对应的实频图和虚频图。
图3-1典型信号的FFT谱分析实验前面板
2幅相谱分析实验
如图3-2所示是典型信号幅相谱分析实验前面板。
本实验自定义函数发生类型,然后对其进行单边自功率谱,双边自功率谱,幅相谱分析三种不同的谱分析方法,比较结果,让学生对谱分析的原理,图形更为熟悉。
图3-2典型信号幅相谱分析实验前面板
基于LabVIEW软件,编写典型信号谱分析程序。
实验四滤波实验
掌握数字滤波基本原理,比较不同滤波器的滤波效果,学习滤波参数设置和滤波器类型选用的方法。
数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一,数字滤波与模拟滤波相比,具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性高、不存在阻抗匹配问题、便于大规模集成、可实现多维滤波等优点。
数字滤波器的作用是利用离散时间系统的特性对输入信号波形(或频谱)进行加工处理,或者说利用数字方法按预定的要求对信号进行变换。
把输入序列x(n)变换成一定的输出序列y(n)从而达到改变信号频谱的目的。
从广义讲,数字滤波是由计算机程序来实现的,是具有某种算法的数字处理过程。
若输入信号为x(t),其频谱为X(ω),并且已知其频宽为±
ωm。
在满足采样定理的条件下进行A/D转换,则采样信号的频谱应为:
其中采样频率ωs≥2ωm。
显然这是一个以ωs为周期的谱图,当通过数字滤波器后,其频谱应为:
显然,信号经过数字滤波以后,仍然是一个周期谱图。
数字滤波主要分为有限冲击响应滤波器(FIR)和无限冲击响应滤波器(IIR)两种,FIR滤波器的滤波计算公式为:
y(k)=a0x(k)+a1x(k+1)+a2x(k+2)+...+amx(k+m),k=0,1,.........N-m
式中N为信号采样长度,m为数字滤波器长度,{a0,a1,a2,...am}为滤波器系数。
FIR数字滤波器和IIR数字滤波器都有专用的设计软件,给出数字滤波器的频率特性就可以求出滤波器的系数。
滤波器设计之前必须对测试信号有一个正确、全面的认识,这样才能设计出合理的滤波器,使得在保持有用信号的前提下尽可能滤除无用信号。
例如低通滤波器适合有用信号频率低于无用信号频率的情况;
高通滤波器则相反;
带通滤波
器适合有用信号频率较为集中而无用信号频率较为分散的情况,或相对有用信号而言无用信号集中在低频和高频部分的情况;
带阻滤波器适合有用信号频率较为分散而无用信号频率较为集中的情况。
实际工作中测试信号往往非常复杂,可以通过对滤波器的组合使用来达到更好的滤波作用。
三实验内容
1模拟自相关滤波器实验
图4-1实验面板通过多路信号的参数设置,模拟其相关滤波后结果曲线图。
图4-1模拟自相关滤波器实验前面板
2信号发生与滤波处理实验
图4-2实验面板显示了通过对不同信号的发生设置、滤波器类型选择设置、加窗选择,观察采集到的波形、滤波后的波形及其功率谱。
图4-2信号发生与滤波
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