各种信号处理方法总结.pptVIP

信号处理方法总结盛媛媛FFT、原理：FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。、适用信号：在分析线性、平稳信号时,傅立叶变换有优良的性能。、优点：利用傅立叶变换把信号映射到频域内，可以看频域上的频率和相位信息，提取信号的频谱，用信号的频谱特性分析时域内难以看清的问题。FFT、缺点：Fourier变换是整个时间域内的积分，不能反映某一局部时间内信号的频谱特性，即在时间域上没有任何分辨率。（全局变换）Fourier变换可能会漏掉较短时间内信号的变化，特别是少数突出点，造成所谓的“谱涂抹”现象。这种方法对于当原始信号为平稳且具有明显区别的频谱特性时是比较有效的。STFT、原理：把信号划分成许多较小的时间间隔，并且假定信号在短时间间隔内是平稳（伪平稳）的，用Fourier变换分析每一个时间间隔，以确定该间隔存在的频率，以达到时频局部化之目的。2适用信号：平稳信号优点：比起傅里叶变换更能观察出信号瞬时频率的信息。在一定程度上，克服了傅里叶变换全局变换的缺点。STFT、缺点：短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者近似平稳信号犹可，但是对于非平稳信号，当信号变化剧烈时，要求窗函数有较高的时间分辨率；而波形变化比较平缓的时刻（主要是低频信号），则要求窗函数有较高的频率分辨率。短时傅里叶变换不能兼顾频率与时间分辨率的求。短时傅里叶变换使用一个固定的窗函数，窗函数一旦确定了以后，其形状和大小就不再发生改变，短时傅里叶变换的分辨率也就确定了。如果要改变分辨率，则需要重新选择窗函数。小波分析、原理：小波分析是一种窗口的大小固定、形状可变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化信号分析方法,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率。在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。、适用信号：很适合分析非平稳信号和提取信号的局部特征。、优点：时域和频域同时具有良好的局部性质，因而能有效的从信号中提取资讯，能够较准的检测出信号的奇异性及其出现位置。小波分析小波分析具有能够根据分析对象自动调整有关参数的“自适应性”和能够根据观测对象自动“调焦”的特性。、缺点：时间窗口与频率窗口的乘积为一个常数。这就意味着如果要提高时间精度就得牺牲频率精度，反之亦然，故不能在时间和频率同时达到很高的精度。小波变换通过小波基的伸缩和平移实现信号的时频分析局部化,小波基一旦选定,在整个信号分析过程中只能使用这一个小波基。这将造成信号能量的泄露,产生虚假谐波。阶比分析、原理：阶比分析的实质是将等时间采样序列转换成等角度采样序列，从而将时域非稳定信号转变成角度域稳定信号，以便观察与转速有关的振动成分。、适用信号：非稳定信号、优点：对于转频不断变化的旋转机械振动信号，运用阶次跟踪分析方法能够避免常规快速傅里叶分析中出现的“频率模糊”现象。由于旋转机械的振动通常与转速有密切联系，因此阶比分析在旋转机械特征分析的非平稳信号分析中占有重要地位阶比分析阶次分析：阶次就是参考轴（如主轴）每转内发生的循环振动次数，也即振动频率与轴频之比。（基准频率（转轴转速）的倍数）（4）知识点：阶次与频率的关系为：f=o*n/60其中，o为阶次，n为参考轴转速（r/min），f为信号的振动频率。O=循环振动次数/r（阶）阶比分析重采样方法：先以恒时间间隔增量Δt,记录数据,即对原始数据进行第1次采样,得到时域采样信号。同时,振动信号和转速信号也在相同的时间间隔被同步采样,然后根据转速信号来控制采样频率,使采样频率跟踪转速的变化而变化来进行第2次采样即重采样,如果我们要求重采样按每一转速周期固定采样次数的方式进行,就将等时间间隔的数字采样转变成等角度间隔的采样,然后将重采样得到的信号用角度坐标表达出来,进行类似于时间变量的傅氏变换,就可获得在角度坐标上稳定不移动的基频和其他阶次的分量。这种方法也称为阶次跟踪分析倒频谱、原理：倒频谱，就是对功率谱的对数值进行傅立叶逆变换，将复杂的卷积关系变为简单的线性叠加，从而在其倒频谱上可以较容易地识别信号的频率组成分量，便于提取所关心的频率成分较准确地反映故障特性。、适用信号：时域信号、优点：该分析方法受传感器的测点位置及传输途径的影响小，能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析甚为有效。可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，倒频谱添加标题、缺点：进行多段平均的功率谱取对数后，功率谱中与调制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系数而放大，降低了信噪