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为什么要对信号进行频谱分析?

大萌856 2012-06-11 16:58:47 476  浏览
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全部评论(4条)

  • 打工高平人 2012-06-12 00:00:00
    因为要了解信号的特性才能进行处理。比如要滤波,先要知道信号的频谱在哪里才好设计滤波器。

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  • 我昱云南的人民 2012-06-12 00:00:00
    因为对时间域的信号很难分析。。频谱只是一种数学工具,所以就建立一个新的数学模型。。就像高中数学要引入向量一样,还有就是采用频谱分析更能够了解信号的特性

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  • 如梦*粱 2017-09-25 22:52:56
    对信号进行频谱分析的原因: 在看似杂乱无章的信号中,找出一定振幅、相位、频率的基本的正弦(余弦)信号中,振幅较大(能量较高)信号对应的频率,从而找出信号的主要振动频率特点。如减速机故障时,通过频谱分析,根据各级齿轮转速,齿数与杂音频谱中振幅大的对比,可以快速判断哪级齿轮损伤。 信号谱分析是数字信号处理的重要内容,对确定的信号其时 域表示是确定的,其频谱可以通 过傅立叶变换得到。但在实际应用中,携带信息的信号本质上都是随机的,随机信号不能用 确定的时间函数表示,只能用概率分布函数、概率密度函数或统计平均特性来描述。通常把 随机信号看作无限长度和无限能量的功率信号,由于不满足可积,其傅立叶变换不存在 ,因此只能研究其功率在频域的分布,即功率谱或功率谱密度。 实际应用中人们所能得到的 随机信号的样本函数总是有限长序列,根据有限长度的信号所得的功率谱只是随机信号真实 功率谱的估计,称为功率谱估计。功率谱是平稳随机信号在频域上,描述各频率分量功率分 布情况的基本特征量,由于功率谱与相关函数之间是一对傅立叶变换,经典功率谱估计都依 据DFT,而采用FFT算法,故称之为非参数方法。

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  • kmwk0228 2015-09-11 00:00:00
      频谱分析的意义是很明确的,就是分析信号的频率构成。更确切地说就是用来分析信号中都含有哪几种正弦波成份。反过来说就是,该信号可以用哪几种频率的正弦波来合成出来。方波信号、正弦波信号、三角波信号以及白噪声信号等这些信号的频域与时域间关系明确,并且具有一定特性,熟练掌握这些典型信号的频谱分析可为实际工程分析做参考。频谱分析在工程测试中应用广泛,譬如研究噪声频谱寻找噪声污染源;又如在机床齿轮机器故障诊断中,通过测量齿轮箱上的振动信号,进行频谱分析,确定Z大频率分量,再根据机床转速和转动链找出故障齿轮;再譬如螺旋桨设计中,可通过频谱分析确定螺旋桨的固有频率和临界转速,确定其转速范围等等。   将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱,进而可以对信号的信息作定量解释。   测试信号的频域分析是把信号的幅值、相位或能量变换以频率坐标轴表示,进而分析其频率特性的一种分析方法,又称为频谱分析。对信号进行频谱分析可以获得更多有用信息,如求得动态信号中的各个频率成分和频率分布范围,求出各个频率成分的幅值分布和能量分布,从而得到主要幅度和能量分布的频率值。   由时间函数求频谱函数的傅里叶变换公式就是将该时间函数乘以以频率为系数的指数函数之后,在从负无限大到正无限大的整个区间内,对时间进行积分,这样就得到了与这个时间函数对应的,以频率为自变量的频谱函数。频谱函数是信号的频域表示方式。根据上述傅里叶变换公式,可以求出常数(直流信号)的频谱函数为频域中位于零频率处的一个冲激函数,表示直流信号就是一个频率等于零的信号。与此相反,冲激函数的频谱函数等于常数,表示冲激函数含有无限多个、频率无限密集的正弦成分。同样的,单个正弦波的频谱函数就是频域中位于该正弦波频率处的一对冲激函数。   利用傅里叶变换的方法对信号进行分解,并按频率展开,使其成为频率的函数,进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程,称为频谱分析。

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