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無(wú)限長(zhǎng)連續(xù)信號(hào)的傅里葉變換和截?cái)嚯x散信號(hào)的傅里葉變換有何關(guān)系?

冬至子 ? 來(lái)源:《飛行器振動(dòng)及測(cè)試基礎(chǔ) ? 作者:賀爾銘、趙志彬 ? 2023-08-09 11:19 ? 次閱讀

數(shù)字信號(hào)分析的過(guò)程中,由于計(jì)算機(jī)不可能對(duì)無(wú)限長(zhǎng)連續(xù)的信號(hào)進(jìn)行分析處理,只能將其變成有限長(zhǎng)度的離散的數(shù)據(jù)點(diǎn),那么,無(wú)限長(zhǎng)連續(xù)的信號(hào)的傅里葉變換和經(jīng)過(guò)采樣后截?cái)嗟碾x散信號(hào)的傅里葉變換之間是什么關(guān)系?它能否反映原信號(hào)的頻譜關(guān)系?這是我們所關(guān)心的主要問(wèn)題。

另外,在數(shù)字分析過(guò)程中有一些問(wèn)題也是需要特別注意的,如果處理的不好會(huì)引起誤差或錯(cuò)誤,甚至得到完全錯(cuò)誤的結(jié)果。

諸如波形離散采樣所產(chǎn)生的混疊問(wèn)題、波形截?cái)嗨a(chǎn)生的泄漏問(wèn)題和信號(hào)中的信噪比問(wèn)題等。這些都是在數(shù)字頻率分析中所要關(guān)心的主要問(wèn)題。

一、混淆與采樣定理

要把連續(xù)模擬量轉(zhuǎn)換為離散數(shù)字量,需要對(duì)連續(xù)模擬量的時(shí)間歷程 x ( t )進(jìn)行采樣。采樣就是將連續(xù)模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成離散數(shù)字信號(hào)。并且保證離散后的信號(hào)能唯一確定原連續(xù)信號(hào),即要求離散信號(hào)能恢復(fù)成原連續(xù)信號(hào)。采樣一般都是以等間隔Δt取值,得到離散信號(hào) x ( kΔt ), k =0,1,2,···,如圖1所示。

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圖1 連續(xù)信號(hào)的離散化

由于離散信號(hào) x ( kΔt )只是 x ( t )的一部分值,即 x ( kΔt )與 x ( t )是局部與整體的關(guān)系。這個(gè)局部能否反映整體,能否由離散信號(hào) x ( kΔt )復(fù)原到連續(xù)信號(hào) x ( t ),這與 x ( t )波形的幅值變化劇烈程度和采樣間隔Δt的大小有關(guān),而 x ( t )波形幅值變化的劇烈程度又取決于 x ( t )的頻率分量。

1周期函數(shù)的混淆問(wèn)題

對(duì)周期連續(xù)函數(shù)

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如果采樣間隔

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則振動(dòng)信號(hào)的離散結(jié)果應(yīng)為

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式中,m為整數(shù)。

當(dāng)正弦信號(hào)頻率分別為(2 mfN ± f )與f時(shí),相應(yīng)的正弦值是相同的,所以會(huì)誤把高頻分量當(dāng)作低頻分量。如圖2所示,對(duì)圖中高頻信號(hào)sin[2 π (2 mfN ± f ) t ]按采樣間隔 Δt =1/2fN采樣后得到的離散信號(hào)就會(huì)誤認(rèn)為是低頻信號(hào)sin(2 πft ),這就是混淆。

圖2表明,若減小采樣間隔 Δt ,即增加采樣量,混淆情況將有所改變。如果原函數(shù)中的最高諧波頻率為 fm ,則應(yīng)減小采樣間隔 Δt ,使

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即可保證不產(chǎn)生上述混淆問(wèn)題。1/Δt稱(chēng)為采樣頻率 fs ,于是,為保證不產(chǎn)生混淆現(xiàn)象,應(yīng)滿(mǎn)足

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上式稱(chēng)為Shannon采樣定理。

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圖2 高、低頻混淆現(xiàn)象

2非周期函數(shù)的混淆問(wèn)題

對(duì)非周期連續(xù)信號(hào)進(jìn)行離散傅氏分析時(shí),香農(nóng) (Shannon)定理表明,若信號(hào)中的最高頻率為fmax,則為了不產(chǎn)生頻率混淆,須保證采樣頻率fs大于2倍的fmax。

除滿(mǎn)足Shannon定理外,采樣時(shí)間 T ,采樣間隔 Δt ,采樣量N及采樣頻率fs和頻率分辨率Δf之間存在以下關(guān)系:

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由上式可見(jiàn),由于N是一定的,若為避免頻率混淆而提高采樣頻率 fs (即減小采樣間隔 Δt ),將使采樣時(shí)間T減小,從而造成頻率分辨率Δf變粗。解決這一問(wèn)題的辦法是先使信號(hào)通過(guò)一個(gè)低通濾波器,使濾波后的信號(hào)中的最高頻率成為fmax,然后根據(jù)采樣定理來(lái)確定采樣頻率fmax。通常fsfmax的3~4倍。

如某頻率分析儀的采樣量為 N =1024,取 fs =4fmax,那么儀器的顯示譜線僅為256 (1024/4) 線。

二、泄漏與窗函數(shù)

對(duì)有限時(shí)間長(zhǎng)度T的離散時(shí)域序列進(jìn)行離散傅里葉變換 (DFT) 運(yùn)算,首先要對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行截?cái)唷_@相當(dāng)于用一個(gè)高為1、長(zhǎng)為T的矩形時(shí)域窗函數(shù)乘以原時(shí)域函數(shù)。因而引起信息損失,即窗外的信息會(huì)全部損失掉,致使導(dǎo)致頻譜分析出現(xiàn)誤差,其結(jié)果是使得本來(lái)集中于某一頻率的功率(或能量),部分被分散到該頻率鄰近的頻域,時(shí)域信號(hào)的這種損失,將導(dǎo)致頻域信號(hào)內(nèi)會(huì)附加一些頻率分量,給傅立葉變換帶來(lái)誤差,這種現(xiàn)象稱(chēng)為“泄漏”現(xiàn)象。

以圖3(a)所示的連續(xù)時(shí)域信號(hào) x ( t )=Acos2πf0t為例,其頻譜 X ( f )為圖3(b)所示的兩條譜線,集中在-f0和+f0處,即

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因此, X ( f )為延時(shí)δ函數(shù),其特性符合 b ( t )函數(shù)特性。

經(jīng)簡(jiǎn)單截取后的樣本圖片(圖3(e))相當(dāng)于原信號(hào)與矩形窗函數(shù) b ( t )(圖3(c))的乘積,即

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其中矩形窗函數(shù) b ( t )的表達(dá)式為

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其頻譜 B ( f )如圖3(d)所示。

按照傅氏變換的卷積定理,則有

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即將頻譜圖中 B ( f )曲線在頻率軸上向左右各移動(dòng)f0就成為 B ( f )* X ( f )的頻譜圖,如圖3( f )所示。經(jīng)過(guò)卷積后的圖片不再是兩條譜線而是兩段連續(xù)譜。它表明,原來(lái)的信號(hào)被截?cái)嗪螅漕l譜產(chǎn)生了畸變,原來(lái)集中在f0處的能量被分散到兩個(gè)較寬廣的頻帶中去了,這種現(xiàn)象稱(chēng)為泄露。

如圖3(d)所示, B ( f )-f曲線在頻率范圍[-1/ T ,1/ T ]之內(nèi)的圖形叫做主瓣,在頻率范圍[ n / T , n +1/ T ],( n =1,±2,±3,···)內(nèi)的圖形都叫旁瓣。顯然,泄露上由于窗函數(shù)的頻譜是一個(gè)連續(xù)譜,它包括一個(gè)主瓣和無(wú)數(shù)的旁瓣,原來(lái)集中在主瓣的能量被泄露到旁瓣去了。

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圖3 余弦連續(xù)信號(hào)倍矩形窗截?cái)嘈纬傻男孤?/p>

為了抑制“泄漏”,需采用特種窗函數(shù)來(lái)替代矩形窗函數(shù)。這一過(guò)程稱(chēng)為窗處理,或者叫加窗。加窗的目的是使在時(shí)域上截?cái)嘈盘?hào)兩端的波形突變變?yōu)槠交陬l域上盡量壓低旁瓣的高度。

在一般情況下,壓低旁瓣通常伴隨著主瓣的變寬,但是旁瓣的泄漏是主要考慮因素,然后才考慮主瓣變寬的泄漏問(wèn)題。

在數(shù)字信號(hào)處理中常用的窗函數(shù)有:

  • 矩形 (Rectangular) 窗

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  • 漢寧 (Hanning) 窗

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  • 凱塞-貝塞爾 (Kaiser-Bessel) 窗

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  • 平頂 (Flat Top)窗

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圖4給出了上述四種窗函數(shù)的時(shí)域圖象,為了保持加窗后的信號(hào)能量不變,要求窗函數(shù)曲線與時(shí)間坐標(biāo)軸所包圍的面積相等。對(duì)于矩型窗,該面積為 T ×1,因此,對(duì)于任意窗函數(shù) w ( t ),必需滿(mǎn)足積分關(guān)系式

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圖5分別給出了上述四種窗函數(shù)的頻譜。

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圖4 常用窗函數(shù)的時(shí)域圖

圖片

圖5 常用窗函數(shù)的頻譜圖

在數(shù)字信號(hào)頻率分析中,要求對(duì)不同類(lèi)型的時(shí)域信號(hào)選用不同的窗函數(shù)。例如:

  • 對(duì)隨機(jī)信號(hào)的處理,通常選用漢寧窗。因?yàn)樗梢栽诓惶訉捴靼甑那闆r下,較大地壓低旁瓣的高度,從而有效地減少了功率泄漏;
  • 對(duì)本來(lái)就具有較好的離散頻譜的信號(hào),例如周期信號(hào)或準(zhǔn)周期信號(hào),分析時(shí)最好選用旁瓣極低的凱塞—貝塞爾窗或平頂窗。因?yàn)檫@兩種窗的頻譜主瓣較寬,加窗后的波形發(fā)生了很大的變化,但其頻譜卻能較準(zhǔn)確地給出原來(lái)信號(hào)的真實(shí)頻譜值;
  • 沖擊過(guò)程和瞬態(tài)過(guò)程的測(cè)量,一般選用矩形窗而不宜用漢寧窗、凱塞—貝塞爾窗或平頂窗,因?yàn)檫@些窗對(duì)起始端很小的加權(quán)會(huì)使瞬態(tài)信號(hào)失去其基本特性。因此,通常將截短了的矩形窗應(yīng)用于沖擊過(guò)程中力的測(cè)量(稱(chēng)為力窗)。

常用的其它窗函數(shù)還有Hamming窗,Gauss(3 σ )窗,三角形窗以及指數(shù)窗等。

選擇窗函數(shù)時(shí)應(yīng)注意:

  • 窗函數(shù)的主瓣寬度盡可能小;
  • 主瓣高度與旁瓣高度之比盡可能大;
  • 旁瓣的衰減要快;
  • 在條件允許的情況下,窗函數(shù)的時(shí)間歷程應(yīng)盡量長(zhǎng)。

三、噪聲與平均技術(shù)

在數(shù)字信號(hào)的采集和處理過(guò)程中,都有不同程度的被噪聲污染的問(wèn)題,如電噪聲、機(jī)械噪聲等。這種噪聲可能來(lái)自試驗(yàn)結(jié)構(gòu)本身,也可能來(lái)自測(cè)試儀器的電源及周?chē)h(huán)境的影響等等。

通常采用平均技術(shù)來(lái)減小噪聲的影響,一般的信號(hào)分析儀都具有多種平均處理功能,它們各自有不同的用途,我們可以根據(jù)研究的目的和被分析信號(hào)的特點(diǎn),選擇適當(dāng)?shù)钠骄?lèi)型和平均次數(shù)。

1譜的線性平均

這是一種最基本的平均類(lèi)型。采用這一平均類(lèi)型時(shí),對(duì)每個(gè)給定長(zhǎng)度的記錄逐一作傅氏變換和其它處理,然后對(duì)每一頻率點(diǎn)的譜值分別進(jìn)行等權(quán)線性平均。

對(duì)于平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的測(cè)量分析,增加平均次數(shù)可減小相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差。

對(duì)于平穩(wěn)的確定性過(guò)程,例如周期過(guò)程和準(zhǔn)周期過(guò)程,其理論上的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差應(yīng)該總是零,平均的次數(shù)沒(méi)有意義。不過(guò)實(shí)際的確定性信號(hào)總是或多或少的混雜有隨機(jī)的干擾噪聲,采用線性譜平均技術(shù)能減少干擾噪聲譜分量的偏差,但并不降低該譜分量的均值,因此實(shí)質(zhì)上并不增強(qiáng)確定性過(guò)程譜分析的信噪比。

2時(shí)間記錄的線性平均

增強(qiáng)確定性過(guò)程譜分析信噪比的有效途徑是,采用時(shí)間記錄的線性平均或稱(chēng)時(shí)域平均。時(shí)域平均首先設(shè)定平均次數(shù) nd ,對(duì)于nd個(gè)時(shí)間記錄的數(shù)據(jù),按相同的序號(hào)樣點(diǎn)進(jìn)行線性平均,然后對(duì)平均后的時(shí)間序列再做傅氏變換和其它處理。

為了避免起始時(shí)刻的相位隨機(jī)性使確定性過(guò)程的平均趨于零,時(shí)域平均應(yīng)有一個(gè)同步觸發(fā)信號(hào)。

時(shí)間記錄平均可以在時(shí)域上抑制隨機(jī)噪聲,提高確定性過(guò)程譜分析的信噪比。由于數(shù)字信號(hào)分析中,占有機(jī)時(shí)較多的是FFT運(yùn)算,采用時(shí)域平均只需最后做一次FFT,與多次FFT的譜平均相比,可以節(jié)省機(jī)時(shí),提高分析速度。然而,隨機(jī)過(guò)程的測(cè)量,一般不能采用時(shí)域平均。

3指數(shù)平均

上述譜平均和時(shí)間記錄平均都是線性平均,其參與平均的所有nd個(gè)頻域子集或時(shí)域子集賦予相等的權(quán),即1/ nd

指數(shù)平均與線性平均不同,它對(duì)新的子集賦予較大的加權(quán),越是舊的子集賦予越小的加權(quán)。例如HP3582A譜分析儀的指數(shù)平均,就是對(duì)最新的子集賦予 1/4 加權(quán),而對(duì)以此前經(jīng)過(guò)指數(shù)平均的譜再賦予3/4的加權(quán),二者相加后作為新的顯示或輸出的譜。也就是說(shuō),在顯示或輸出的譜中,最新的一個(gè)譜子集(序號(hào) m )的權(quán)是1/4,從它往回?cái)?shù)序號(hào)為m-n的子集的權(quán)是1/4(3/4)?,如圖6所示。

圖片

圖6 指數(shù)平均中各個(gè)子集的權(quán)

指數(shù)平均常用于非平穩(wěn)過(guò)程的分析。因?yàn)椴捎眠@種平均方式,即可考察“最新”測(cè)量信號(hào)的基本特征,又可通過(guò)與“舊有”測(cè)量值的平均(頻域或時(shí)域)來(lái)減小測(cè)量的偏差或提高信噪比。

有關(guān)的平均技術(shù)還有許多種,如峰值保持平均技術(shù),無(wú)重疊平均技術(shù),重疊平均技術(shù)等,它們各有其特點(diǎn)和用途,如何選擇平均技術(shù)是振動(dòng)測(cè)量中的一個(gè)重要手段,在實(shí)際測(cè)量中要依據(jù)所選用的數(shù)字信號(hào)分析儀功能,選用相適應(yīng)的平均技術(shù),以提高振動(dòng)測(cè)量的結(jié)果。

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