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文档简介

信號處理簡介一、信號處理的目的和方法1.信號處理的目的：

1)分離信噪，提高信噪比

2)提取有用的特徵資訊

3)修正測試誤差2.信號處理方法1)模擬信號處理：濾波、限幅、隔直、解調2)數字信號處理：電腦程式處理二、數字信號處理概述1.數字信號處理的基本步驟預處理：幅值調整、濾波（高頻）、隔直、解調2.模擬信號的數字離散化1)採樣、截斷、DFT（離散傅裏葉變換）信號x(t)

採樣（Ts、fs、採樣函數s(t)）採樣後信號x(t)s(t)

截斷（窗函數w(t)，窗寬T，序列寬度N）截斷後有限長離散信號：x(t)s(t)w(t)離散2)採樣定理：fs>2fn（信號的最高頻率）三、信號的相關分析（一）兩變數的相關係數（二）信號的自相關函數1.自相關函數的性質5)週期函數的自相關函數仍為同頻率的週期函數2.自相關分析的應用(區別信號類型)

只要信號中含週期成分，自相關函數在很大時不衰減，有明顯週期性；不含週期成分的隨機信號，自相關函數將趨於零。信號自相關函數的應用：機械加工表面粗糙度的波形自相關函數分析（三）信號的互相關函數1.互相關函數定義2.互相關函數性質3.互相關分析應用（同頻相關，不同頻不相關）兩信號是同頻率的週期信號或包含同頻率的週期成分，互相關函數不收斂，出現該頻率週期成分；兩信號含有頻率不等的週期成分，兩者不相關。互相關技術應用舉例：相關濾波：線性系統激振後的相應測試信號（含雜訊干擾）與激振信號進行相關性分析可濾去雜訊。（四）功率譜分析及應用（瞭解）頻域的相關性分析1.自功率譜密度函數（自相關函數的傅裏葉變換）及應用2.互譜密度函數（互相關函數的傅裏葉變換）及應用四、現代信號分析方法簡介功率譜估計（非參數方法、參數方法）時域分析（短時傅立葉變換、小波變換、

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