LabVIEW编程及虚拟仪器设计

1、LabVIEW编程及虚拟 仪器设计第八讲：测量信号的分析与处理测量信号的分析与处理（1） 因测量环境中常存在各种可能的干扰量，故实际测量中采集到的信号往往不仅是所关心的信号本身，而还伴有不希望的其它成分。对采集信号的分析与处理，即指如何有效地将采得的数字化信号中的各种干扰消除掉，或最大程度地将其削弱，从而得到（提取出）所关心的有用信号。 测量信号的分析与处理（2） 经“函数”选板 -Express - “信号分析”途径，可找到13个用于信号分析与处理的用Express VI。 由此途径可找到的用于信号分析与处理的快速VI即Express VI，大多由基本函数构成。 其实，LabVIEW提供有很

2、多可用于信号分析与处理的VI。即除上述快速VI外，另外经 “函数”选板 - “信号处理”途径，还可找到更多用于信号分析与处理的功能函数。 测量信号的分析与处理（3） 随着LabVIEW版本的不断翻新，为更便于用户的使用，LabVIEW将函数类型丰富为了三种，即：基本函数、波形函数以及Express VI。 另一途径：“函数”选板 - “信号处理”1、信号的产生编程信号处理波形产生测量信号的分析与处理（4） “函数”选板 - “信号处理” - “波形生成”-“仿真信号” 测量信号的分析与处理（5） 对被测信号进行FFT变换举例（A） 例如，产生一个周期信号，然后对它做FFT，可以得到其幅度和相位

3、频谱。 实施测量任务时，经数据采集卡采到的是时域波形的抽样信号采样信号。在时域可分析处理信号的时域特征，如随时间的变化趋势、大小，等等。 而被测信号也有频率特征，如其中含有不同频率成分等。为分析信号的频率特征，需要将获得的时域波形的采样信号转换到频域去分析处理。在频域分析信号的基本方法是傅立叶变换法，其快速实现方法又称FFT，且由它逐渐派生出很多种用于在频域分析处理信号的功能函数。对信号进行频域分析（包括频谱分析和扫频分析），能获得在时域测量中得不到的频率特征信息，如谐波分量、寄生、交调、噪声边带等。 “函数”选板 - “信号处理” - “波形测量”-“频谱测量” 现象：幅度谱存在有“泄漏”现

4、象。这是因为采集到的被测信号的样本数有限。增加样本数，情况会有所改善，但不能完全消除。 对被测信号进行FFT变换举例（B）测量信号的分析与处理（6） 给被测信号“加窗”（a） 基于计算机构建的虚拟仪器只能分析/处理有限长的数字信号，如此，被测信号x(t)以T（采样时间或采样长度）被截取一段送入计算机，就称为被截断，相当于加了“矩形窗”将信号突然截断，致使在很宽频率范围内向被测信号中添加了另外的成分。附加频率成分不属于x(t)，被称为“频谱泄漏”。频谱泄漏会带来如下问题： 为减少频谱泄漏，可采用变化相对缓慢的非矩形窗函数对被测信号进行截断；这被称为给被测信号“加窗”。 使信号的频域曲线上产生许多

5、“皱纹”、频率分辨率降低； 如果信号为幅值一大一小、频率很接近的两正弦波信号 的合成，因泄漏，在频域，幅值小信号可能被“淹没”； 所关注信号的频率f0附近的频率特性曲线部分可能过于平 缓，致使无法准确确定f0的值。测量信号的分析与处理（7） 给被测信号“加窗”（b） 在实际应用中，如何选择窗函数？ 要仔细分析被测信号的特征，再结合希望达到的目的，并可能要经过反复试验。窗函数有多种，如汉宁窗、海宁窗、余弦窗（多种）、布莱克曼窗，等等，它们各有特点；若使用不当，甚至可能带来负面效应。 使用窗函数的原由很多，例如：（1）限定测量的持续时间；（2）减少频谱泄漏；（3）将频率接近、幅值不同的信号成分分离

6、出来。 举例：把频率接近、幅值不同的两个正弦信号相互分离提取出来。经过途径 “帮助”“查找范例”“信号分析和处理”“FFT和频率分析”Window Comparison.vi 可找到这个例子。测量信号的分析与处理（8） 给被测信号“加窗”（c） “帮助”“查找范例”“信号分析和处理”“FFT和频率分析”Window Comparison.vi测量信号的分析与处理（9） Chirp信号及其频谱（一） Chirp信号又称线性调频信号，其数学表达式为： F(t)=sin(a*t2+b*t) 其中，设t为时间变量； 调节参数a和b，可得到幅值恒定、频率连续变化（在一定频率范围内）的一个“正弦”信号。L

7、abVIEW提供有此函数。 从途径 “函数”选板 “信号处理” “信号生成” Chirp 信号.vi 可得到这个函数。 注意：利用已给定的缺省值（默认值）为宜，观察效果好。举例：调用Chirp函数，并观察它的时域和频域特性。 Chirp信号及其频谱（二）F(t)=sin(a*t2+b*t)2、频域分析例11-2 求两个波形的频率和相位差 chp11-4例11-3 从频率接近的信号中分离出幅值不同的信号 Window Comparison.vi测量信号的分析与处理（10）3、 数字滤波（a） 数字滤波是信号分析与处理的重要步骤，在某些应用领域，尤其是在一些需要灵活性和编程能力的领域它已取代了模拟

8、滤波器。 与模拟滤波器相比，数字滤波器有下列优点： 1）可用软件编程，设计、修改、优化均十分方便、快捷； 2）稳定性好，滤波性能可预测； 3）不因温度、湿度等影响产生误差，不需高精度元器件； 4）具有较高的性能价格比。 举 例：用“仿真信号”函数（Express VI）发生一个幅值为1、频率为10Hz的方波信号，并且叠加幅值为0.1的白噪声。把此信号送给数字滤波器处理，希望仅得到方波信号中的正弦基波信号；并显示出滤波前后的信号（查看滤波效果）。测量信号的分析与处理（11） 数字滤波（2）“函数”选板 - “信号处理” - “波形调理” -“滤波器”例11-4 chp11-74、时域分析例11-

9、5 方波信号的测量 chp11-10 时域的方法分析工具中有6个简单实用的函数。这里介绍其中的一个 “脉冲测量”函数。它接受一个周期性的波形或数组，计算其周期、脉冲宽度、占空比等。测量信号的分析与处理（12） 相关分析（a） 为实现对被测信号的有效检测、识别和提取，对被测信号进行分析处理中，经常要研究两个信号的相似性，或一信号经过一段延迟后其自身的相似性。这就要对信号进行“相关”分析。相关函数是描述随机函数的重要统计量。相关分析又分“互相关”和“自相关”。例如通过对一个信号进行自相关分析，可从噪声很强的信号中检测出是否含有周期成分。 举例：选用“卷积和相关”Express VI（路径是“函数”

10、选板“信号处理”“信号运算”“卷积和相关”）中的自相关函数，来检测由“仿真信号” Express VI发生的信号（正弦与均有噪声）中是否含有周期成分（路径为：“函数”选板“信号处理”“波形生成”“仿真信号”）。 测量信号的分析与处理（13） 相关分析（b）例11-6 自相关应用 chp11-11 本例中发生3个信号，分别是：频率为10Hz、幅值为1的正弦波；幅值为1的白噪声；前两个信号的叠加。 另外，设置Fs1000，采样数1000。将这3个信号分别做自相关，然后再做FFT，显示白相关后的时域和频域波形。程序框图和前面板如图1111和图1112所示。 图11-12中，第一行是正弦波白相关的波形

11、(左)和功率谱(右)；第二行是白噪声白相关的波形和功率谱；第三行是正弦波与等幅的白噪声叠加后再做白相关的波形和功率谱。 由图11-12可以看出，周期信号经过自相关后仍然呈现周期特征，而白噪声被较大地衰减。因此在它们叠加后形成的波形中可以很明显地发现周期性成分，且从对应的3个功率谱上也可以看到这一点。测量信号的分析与处理（14） 曲线拟合（a） 在基于计算机实现的测量过程中，为充分利用测得数据，并减小可能的测量误差，经常要对测得结果进行所谓曲线拟合。曲线拟合的主要作用有： 1）消除测量噪声； 2）填充丢失的采样点（例如，如果一个或多个采样点有丢 失，或记录不正确）； 3）插值（对采样点之间被测对

12、象可能的取值做出估计）； 4）外推（对采样范围之外被测对象可能的取值进行估计）； 5）求解某个基于离散数据的被测对象的速度轨迹（一阶导数 ）和加速度轨迹（二阶导数）等。测量信号的分析与处理（15） 曲线拟合（b） 找到曲线拟合Express VI的路径： “函数”选板“数学”“拟合”“曲线拟合” （或“函数”/ “Express”/“ 信号分析”）。 （View as Icon） LabVIEW的数据分析函数提供了多种线性和非线性的曲线拟合算法，例如线性拟合、指数拟合、广义多项式拟合、非线性曲线拟合等。例11-7 曲线拟合 多项式的阶数设置为3。拟合后输出的数组又重新构成波形格式，与原信号波形

13、构成一个波形数组送给波形图显示。前面板是程序运行的结果，图1113中白线是拟合后的结果。大作业备选题目：1、成绩统计：自动产生3门课程的30个学生的成绩，分别统计不及格，6069，7079，8089，90100的学生人数，及平均分，以文本形式显示各门课程的考试情况。最后以文本或EXEL文件形式存盘保存。2、产生振幅可调的连续正弦信号（振幅范围为010，统计振幅在（02）、（24)、（46）、（68）、（810）范围内的正弦波形出现次数，以文本形式各振幅出现情况。最后将结果以文本或EXEL文件形式存盘保存。3、设计虚拟水、电计量系统，假设三个卡上各已存现金100元。要求（以水表为例）：按键按下开始计量用水量和用水时间，按键断开，显示用水量和金额及剩余金额，当剩余金额不足5元时显示报警闪烁。并以文本形式存储用水记录。1000个脉冲为1吨，每吨1元钱。100个脉冲1度点，0.52元。4、设计虚拟加油站，开关按下开始计量，并实