数据分析、噪声干扰消除以及环境影响补偿

2023-11-07 理论教育版权反馈

【摘要】：数据分析的重要性在于，消除噪声干扰，纠正由于设备故障而遭到破坏的数据，或者补偿环境影响。图8-53 信号处理实例用于信号分析和处理的虚拟仪器执行的典型测量任务如下。由采集得到的测量信号是等时间间隔的离散数据序列，LabVIEW提供了专门描述它们的数据类型—波形数据。LabVIEW提供了大量的信号分析和处理函数。正弦信号波形常用来判断系统的谐波失真度。合成正弦波信号广泛应用于测量互调失真或频率响应。

现实中数字信号无处不在。由于数字信号具有高保真、低噪声和便于处理的优点，所以得到了广泛的应用，例如通信公司使用数字信号传输语音；广播、电视和高保真印象系统也都在逐渐数字化；太空中的卫星将测得的数据以数字信号的形式发送到地面接收站；对遥远星球和外部空间拍摄的照片也是采用数字方式处理，去除干扰，获得有用的信息；经济数据、人口普查结果和股票市场价格等都可以采用数字信号的形式获得。可用计算机处理的信号都是数字信号。

目前，对于实时分析系统，高速浮点运算和数字信号处理已经变得越来越重要。这些系统被广泛应用到生物医学数据处理、语音识别、数字音频和图像处理等各种领域。数据分析的重要性在于，消除噪声干扰，纠正由于设备故障而遭到破坏的数据，或者补偿环境影响。图8-53所示是一个消除噪声前后的例子。

图8-53 信号处理实例

用于信号分析和处理的虚拟仪器执行的典型测量任务如下。

1）计算信号中存在的总的谐波失真。

2）决定系统的脉冲响应或传递函数。

3）估计系统的动态响应参数，例如上升时间、超调量等。

4）计算信号的幅频特性和相频特性。

5）估计信号中含有的交流成分和直流成分。(www.chuimin.cn)

所有这些任务都要求在数据采集的基础上进行信号处理。

由采集得到的测量信号是等时间间隔的离散数据序列，LabVIEW提供了专门描述它们的数据类型—波形数据。由它提取出所需要的测量信息，可能需要经过数据拟合来抑制噪声，减小测量误差，然后在频域或时域经过适当的处理才会得到所需要的结果。另外，一般来说在构造这个测量波形时已经包含了后续处理的要求（如采样率的大小、样本数的多少等）。

LabVIEW提供了大量的信号分析和处理函数。这些函数节点包含在函数选板中的信号处理子选板中，如图8-54所示。合理利用这些函数，会使测试任务达到事半功倍的效果。

下面对信号的分析和处理中用到的函数节点进行介绍。

对于任何测试来说，信号的生成非常重要。例如，当现实世界中的真实信号很难得到时，可以用仿真信号对其进行模拟，向数模转换器提供信号。

常用的测试信号包括正弦波、方波、三角波、锯齿波和各种噪声信号以及由多种正弦波合成的多频信号。

音频测试中最常见的是正弦波。正弦信号波形常用来判断系统的谐波失真度。合成正弦波信号广泛应用于测量互调失真或频率响应。

图8-54 信号处理选板

数据分析、噪声干扰消除以及环境影响补偿

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