测试技术课程设计-- 对无缝钢管超声测厚仪的探讨.doc

《机械工程测试技术》 课程设计 对无缝钢管超声测厚的探讨 1 绪论信号仿真、采集与分析处理.2 Matlab处理分析讨论 2.4结论基于计算机的声信号采集与分析 Matlab处理分析 3.3讨论 3.4结论 4 机械运行数据分析与处理 4.1题目 4.2第份数据分析 Matlab处理 4.2.2结论第二份数据分析 4.3.1 Matlab处理论 参考文献 测试技术的项目设计——动态测试信号采集仿真与实例分析，围绕课程讲授的动态信号的采集、分析与处理的基本原理与方法进行，同时运用Matlab等工具，进行数学处理，做出信号的频谱，并能够分析信号的频谱。项目设计包括三个部分：信号仿真、采集与分析处理，基于计算机的声信号采集与分析，机械运行数据分析与处理。通过项目设计，能熟练运用傅里叶变换处理和分析信号，对信号的频谱能够有一个更深的了解。 其中：f1=50Hz、 f2=200Hz、f3=1000Hz； n(t) 为白噪声，均值为零，方差为0,7； 幅值、相位任意设定； 对信号x(t)进行DFFT处理下: 取=4，=,5, =6, ===0;噪声方差0.7 Fs=3000HZ:N=1024 程序： Fs=3000; %采样频率 L=1024; %信号长度 NFFT= 1024; %采样点数 T=1/Fs; t=(1:L)*T; n=(rand(1,L)-0.5)*sqrt(12*0.7); %均值为零，方差为0.7的白噪声 x=*sin(2*pi*50*t)+5*sin(2*pi*200*t)+6*sin(2*pi*1000*t)+n; %信号 subplot(2,1,1); plot(Fs*t(1:1000),x(1:1000)); %信号的时域图 X=fft(x,NFFT)/L; %对信号快速傅里叶变换 f=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); subplot(2,1,2); plot(f,2*abs(X(1:NFFT/2+1))); %信号的单边谱 Fs=4000HZ:N=1024 Fs=5000HZ;N=1024 FS=5000HZ:N=2048 =4，=,5, =6, ===0;噪声方差1 Fs=5000;N=1024 讨论： 1）通过设置不同的采样频率，画出时域波形和傅里叶变换后的频谱图，讨论在采样点数一定的情况下，如 1024 点，采样频率对信号时域复现、频域分析的影响； 见图1和图2，采样点数均为1024，采样频率分别为5000Hz和2500Hz，2500Hz时，各个谱线的值已经达不到信号各个谐波分量的幅值，即已经小于3,4,5了，只有3,4,4；而5000 Hz时，各个谱线的值非常接近3,4,5，频率较高时，频谱显示的比较准确，谱线能量泄露小，频率分辨率越高。 2）采样频率、采样长度（采样点数）与频率分辨率的关系； 见图2和图3，采样频率均为2500Hz，采样点数分别为1024和2048，前者各个谱线的值已经达不到信号各个谐波分量的幅值，只有3,4,4；而后者各个谱线的值非常接近3,4,5，可见频率一定时，采样点数越多，谱线能量泄露小，频率分辨率越高。 3）通过设置不同幅值的信号与噪声，讨论噪声对信号时域分析和频域分析的影响。 噪声的幅值越大，频域分析时，信号的谱线越不明显，当噪声信号的幅值比信号的幅值还要大的多时，噪声会淹没信号，频域分析时，根本无法得到信号的谱线，（可以参照图1，图4，图5）。而且，噪声的幅值越大，时域越是混乱，越难分析，看不出周期性。 结论 1. 采样频率越高，采样点数越多，频率的分辨率越高，采样频率至少应当大于等于信号最高频率的2倍。 2. 噪声的幅值越大，频域分析时，信号的谱线越不明显，时域越是混乱。采集信号时，必须控制噪声的大小。 figure(1) plot(x1); y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换 f=fs*(0:511)/1024; %将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f figure(2) plot(f,abs(y1(1:512))); %abs是绝对值，plot是直角坐标下线性刻度曲线 title(原始语音信号频谱) xlabel(Hz); ylabel(幅值) 利用matlab对声音分析得到: 第一个人： 第二个人： 第三个人： 讨论： 1）该设置至少为多少的采样频率？采样长度多长为合适？ 采样频率可以设置为8000Hz，22050Hz，44100Hz，人耳能听到的声音频率为20Hz到200