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浅谈信号分析与处理方法及应用


浅谈信号分析与处理方法及应用论文
第一章、信号系统的线性分析
数字信号处理是一个新的学科领域,它通过计算机或专用处理设备,用数字 方式去处理数字或符号所表示的序列,以得到更符合人们要求的信号形式。 传统的超声波检测用手工进行, 操作人员凭借经验对探伤仪上显示的波形进 行评定,有一定的主观性,缺乏对信号本身的解剖,无法从根本上求证信号与被 测对象之间的必然联系。

为了能准确地提取出蕴涵于超声波信号中的信息,我们 可以利用数字信号处理技术, 从时域方面建立超声波信号的有限参数模型,从而 将含在大量数据中的信息浓缩在有限个参数上。 模型不仅可用于对信号的内在变 化规律性与统计特性的描述,还可用于对过程的预测、控制,或对设备的工况监 测、故障诊断等等,它比一个具体的时间序列或按数据所估计的特征量,更具有 代表性。 信号可定义为一个承载信息的函数,通常表示为时间,的函数。对于幅度和 时间都取连续值的信号称为模拟信号或时域连续信号;对于幅度值取连续值,而 时间耿离散值的信号成为时域离散信号; 而对于幅度和时问均为离散值的信号称 为数字信号。我们所研究的超声回波信号就属于幅度和时间均为离散值的信号, 亦称为超声回波的数字信号。 数字信号处理是一个新的学科领域,它是把数字或符号表示的序列,通过计 算机或专用处理设备, 用数字方式去处理这些序列,以达到更符合人们要求的信 号形式。例如对信号的滤波、信号有用分量的提取和增强、无用分量的削弱以及 对信号某些特征参数的估计。总之,凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、增 强、压缩、估计、识别等都是数字信号处理的研究对象。 时域信号到频域信号的转换是进行超声波频谱分析的基础。 频谱分析是对信 号在频率域内进行分析,分析的结果是以频率为坐标的相关物理量的谱线或曲 线。以模拟信号的数字化处理系统为例,此系统先把模拟信号变换为数字信号, 然后用数字技术进行处理,最后再还原成模拟信号。 由于数字信号处理的直接对象是数字信号,处理的方式是数值运算方式,使 它相对模拟信号处理具有许多优点,归纳起来有以下几点: (1) 灵活性

数字信号处理系统的性能取决于系统参数,这些参数存储在存储器中,很容 易改变,因此系统的性能容易改变,甚至通过参数的改变,系统变成了另外完全 不同的系统。 灵活性还表现在数字系统可以分时复用,用一套数字系统分时处理 几路信号。 (2) 高精度和高稳定性

数字系统的特性不易随使用条件变化而变化,尤其使用了超大规模集成的 DSP芯片,设备简化,更提高了系统的稳定性和可靠性。运算位数又由8位提高到 16、32、64等位,在计算精度方面,模拟系统是不能和数字系统相比拟的。为此, 许多测量仪器为满足高精度的要求只能采用数字系统。 (3) 便于大规模集成

数字部件具有高度的规范性,对电路参数要求不严,容易大规模集成和大规 模生产,这也是DSP芯片发展迅速的原因之一。由于采用了大规模集成电路,数 字系统体积小、重量轻、可靠性强。 (4) 数字信号可以存储、运算,系统可以获得高性能的指标参数

以上优点更加使数字信号处理不再仅仅限于对模拟系统的逼近上, 它可以完 成许多模拟系统完不成的任务。例如,电视系统中的画中画、多画面、各种视频 特技(包括画面压缩、 画面放大、 画面坐标旋转)演员特技制作、 特殊的配音制作、 数字滤波器严格的线性相位特性,甚至非因果系统可通过延时实现等。 因此, 数字信号处理的理论和技术一出现就受到人们的极大关注,发展非常 迅速。国际上一般把1965年作为数字信号处理这一新学科的开端,仅仅40年,这 门学科就基本上形成了一套完整的理论体系, 其中也包括各种快速的和优良的算 法。 随着各种电子技术及计算机技术的飞速发展,数字信号处理的理论和技术还 在不断丰富和完善, 新的理论和技术层出不穷。目前数字信号处理技术己广泛地 应用在语音、雷达、声纳、地震、图像、通信、控制、生物、医学、遥感遥测、 地质勘探、航空航天、故障检测、自动化仪表等领域。可以说,数字信号处理的 理论和技术是目前高新技术的基石。

第二章、信号的处理过程
信号有关的理化或数学过程有:信号的发生、信号的传送、信号的接收、信 号的分析(即了解某种信号的特征) 、信号的处理(即把某一个信号变为与其相 关的另一个信号, 例如滤除噪声或干扰, 把信号变换成容易分析与识别的形式) 、 信号的存储、 信号的检测与控制等。也可以把这些与信号有关的过程统称为信号

处理。 在事件变化过程中抽取特征信号,经去干扰、分析、综合、变换和运算等处 理,从而得到反映事件变化本质或处理者感兴趣的的信息的过程。分模拟信号 处理和数字信号处理。 随着数字计算机的飞速发展,信号处理的理论和方法也得以发展。在我们 的面前出现了不受物理制约的纯数学的加工, 即算法, 并确立了信号处理的领域。 现在,对于信号的处理,人们通常是先把模拟信号变成数字信号,然后利用高效 的数字信号处理器 (DSP: Digital Signal Processor)或计算机对其进行数字信号处 理。 一般地讲,数字信号处理涉及三个步骤: (一) 模数转换(A/D 转换):把模拟信号变成数字信号,是一个对自变量和幅 值同时进行离散化的过程,基本的理论保证是采样定理。 (二) 数字信号处理(DSP): 包括变换域分析(如频域变换)、 数字滤波、识别、 合成等。 (三) 数模转换(D/A 转换):把经过处理的数字信号还原为模拟信号。通常, 这一步并不是必须的。 作为 DSP 的成功例子有很多,如医用 CT 断层成像扫描仪的发明。它是利 用生物体的各个部位对 X 射线吸收率不同的现象,并利用各个方向扫描的投影 数据再构造出检测体剖面图的仪器。 这种仪器中 FFT(快速傅里叶变换 )起到了快 速计算的作用。以后相继研制出的还有:采用正电子的 CT 机和基于核磁共振的 CT 机等仪器,它们为医学领域作出了很大的贡献。

第三章、信号分析与处理的方法
对于实时数据采集系统,为了消除干扰信号,通常需要对采集到的数据进行 数字滤波,常采用的数字滤波法有以下几种: 一、算术平均滤波法 算术平均滤波法是指对一点数据连续采 n 个值,然后取其平均值。这种方法 能够滤除一般的随机干扰信号,使信号变的平滑,但当 n 值较大时,灵敏度会降 低,故 n 值要视具体情况进行选取。一般情况下取 3~5 平均即可。 二、滑动平均滤波法 算术平均滤波法每计算一次数据需要采集 n 次数据,这对于测量数据较慢或 要求数据计算速度较快的实时控制系统则无法使用,此时可采用滑动平均滤波

法。滑动平均滤波法是把 n 个采样值看成一个队列,队列是长度为 n,每进行一 次采样就把采样值放入队尾,而去掉原队首的一个采样值,这样,队列中就始终 有 n 个“最新”的采样值,对这 n 个值进行平均就可以得到新的滤波值。 滑动平均滤波法对周期性的干扰具有较好的抑制作用,但对偶然出现的脉冲 性干扰抑制作用差,难以消除由于脉冲干扰而引起的采样值的偏差。 三、去极值滤波法 算术平均滤波法和滑动平均滤波法都难以消除脉冲干扰所引起的误差,会将 脉冲干扰 “平均” 到结果中去。 在脉冲干扰严重的场合可采用去极值平均滤波法。 去极值平均滤波法的思想是: 连续采样 n 个值,找出并去除其中的最大值和最小 值,然后对其余的 n-2 个值求平均,即可得到有效采样值。为了使算法简单,n 通常取偶数,如 4,6,8,10 等。 四、中位值滤波法 对某一被测信号连续采样 n 次,然后把 n 次采样值按大小排序,取中间值为 本次采样值。为方便,n 一般取奇数。算法上,则可以采用“冒泡法”来对这 n 个数据进行排序。 中位值滤波法能有效地克服因偶然因素引起的波动干扰,但对 于一些快变参数则不宜采用。

第四章、信号分析与处理的应用
数字信号处理的应用领域十分广泛。就所获取信号的来源而言,有通信信 号的处理,雷达信号的处理,遥感信号的处理,控制信号的处理,生物医学信 号的处理,地球物理信号的处理,振动信号的处理等。若以所处理信号的特点来 讲,又可分为语音信号处理,图像信号处理,一维信号处理和多维信号处理等。

数字信号处理系统
无论哪方面的应用,首先须经过信息的获取或数据的采集过程得到所需的原 始信号,如果原始信号是连续信号,还须经过抽样过程使之成为离散信号,再经 过模数转换得到能为数字计算机或处理器所接受的二进制数字信号。如果所收 集到的数据已是离散数据,则只须经过模数转换即可得到二进制数码。数字信 号处理器的功能是将从原始信号抽样转换得来的数字信号按照一定的要求, 例如 滤波的要求,加以适当的处理,即得到所需的数字输出信号。经过数模转换先将 数字输出信号转换为离散信号,再经过保持电路将离散信号连接起来成为模拟 输出信号, 这样的处理系统适用于各种数字信号处理的应用,只不过专用处理器 或所用软件有所不同而已。

语音信号处理
语音信号处理是信号处理中的重要分支之一。它包括的主要方面有:语音的 识别,语言的理解,语音的合成,语音的增强,语音的数据压缩等。各种应用均有 其特殊问题。 语音识别是将待识别的语音信号的特征参数即时地提取出来,与已 知的语音样本进行匹配, 从而判定出待识别语音信号的音素属性。关于语音识别 方法,有统计模式语音识别,结构和语句模式语音识别,利用这些方法可以得到 共振峰频率、音调、嗓音、噪声等重要参数,语音理解是人和计算机用自然语 言对话的理论和技术基础。语音合成的主要目的是使计算机能够讲话。为此, 首先需要研究清楚在发音时语音特征参数随时间的变化规律, 然后利用适当的方 法模拟发音的过程,合成为语言。其他有关语言处理问题也各有其特点。语音信 号处理是发展智能计算机和智能机器人的基础,是制造声码器的依据。语音信 号处理是迅速发展中的一项信号处理技术。

图像信号处理
图像信号处理的应用已渗透到各个科学技术领域。譬如,图像处理技术可 用于研究粒子的运动轨迹、生物细胞的结构、地貌的状态、气象云图的分析、 宇宙星体的构成等。在图像处理的实际应用中,获得较大成果的有遥感图像处理 技术、断层成像技术、计算机视觉技术和景物分析技术等。根据图像信号处理的 应用特点,处理技术大体可分为图像增强、恢复、分割、识别、编码和重建等几 个方面。这些处理技术各具特点,且正在迅速发展中。

振动信号处理
机械振动信号的分析与处理技术已应用于汽车、飞机、船只、机械设备、房 屋建筑、 水坝设计等方面的研究和生产中。振动信号处理的基本原理是在测试体 上加一激振力,做为输入信号。在测量点上监测输出信号。输出信号与输入信号 之比称为由测试体所构成的系统的传递函数(或称转移函数) 。根据得到的传递 函数进行所谓模态参数识别, 从而计算出系统的模态刚度、 模态阻尼等主要参数。 这样就建立起系统的数学模型。 进而可以做出结构的动态优化设计。这些工作均 可利用数字处理器来进行。这种分析和处理方法一般称为模态分析。实质上,它 就是信号处理在振动工程中所采用的一种特殊方法。

地球物理信号处理
为了勘探地下深处所储藏的石油和天然气以及其他矿藏,通常采用地震勘探 方法来探测地层结构和岩性。 这种方法的基本原理是在一选定的地点施加人为的

激震,如用爆炸方法产生一振动波向地下传播,遇到地层分界面即产生反射波,在 距离振源一定远的地方放置一列感受器,接收到达地面的反射波。从反射波的延 迟时间和强度来判断地层的深度和结构。 感受器所接收到的地震记录是比较复杂 的, 需要处理才能进行地质解释。 处理的方法很多, 有反褶积法, 同态滤波法等, 这是一个尚在努力研究的问题。

生物医学信号处理
信号处理在生物医学方面主要是用来辅助生物医学基础理论的研究和用于 诊断检查和监护。例如,用于细胞学、脑神经学、心血管学、遗传学等方面的基 础理论研究。人的脑神经系统由约 100 亿个神经细胞所组成,是一个十分复杂 而庞大的信息处理系统。在这个处理系统中,信息的传输与处理是并列进行的, 并具有特殊的功能,即使系统的某一部分发生障碍,其他部分仍能工作,这是计 算机所做不到的。 因此, 关于人脑的信息处理模型的研究就成为基础理论研究的 重要课题。此外,神经细胞模型的研究,染色体功能的研究等等,都可借助于信 号处理的原理和技术来进行。 信号处理用于诊断检查较为成功的实例,有脑电或心电的自动分析系统、断 层成像技术等。断层成像技术是诊断学领域中的重大发明。X 射线断层的基本原 理是 X 射线穿过被观测物体后构成物体的二维投影。接收器接收后,再经过恢 复或重建,即可在一系列的不同方位计算出二维投影,经过运算处理即取得实体 的断层信息,从而大屏幕上得到断层造像。信号处理在生物医学方面的应用正处 于迅速发展阶段。 数字信号处理在其他方面还有多种用途,如雷达信号处理、地学信号处理 等,它们虽各有其特殊要求,但所利用的基本技术大致相同。在这些方面,数字 信号处理技术起着主要的作用。





信号是通信系统在运行过程中各种随时间变化的动态信息,经各种测试 仪器拾取并记录和存储下来的数据或图像。信号处理与分析技术则是工业发 展的一个重要基础技术。 随着各行各业的快速发展和各种各样的应用需求,信号分析和处理技术 在信号处理速度、分辨能力、功能范围以及特殊处理等方面将会不断进步, 新的处理激素将会不断涌现。当前信号处理的发展主要表现在:1.新技术、 新方法的出现;2.实时能力的进一步提高;3.高分辨率频谱分析方法的研究

三方面。 信号处理的发展与应用是相辅相成的,工业方面应用的需求是信号处理 发展的动力,而信号处理的发展反过来又拓展了它的应用领域。机械信号的 分析与处理方法从早期模拟系统向着数字化方向发展。在几乎所有的通信领 域中,它一直是一个重要的研究课题。 信号分析与处理技术正在不断发展,它已有可能帮助从事故障诊断和监 测的专业技术人员从机器运行记录中提取和归纳机器运行的基本规律,并且 充分利用当前的运行状态和对未来条件的了解与研究,综合分析和处理各种 干扰因素可能造成的影响,预测机器在未来运行期间的状态和动态特性,为 发展预知维修制度、延长大修期及科学地制定设备的更新和维护计划提供依 据,从而更为有效地保证机器的稳定可靠运行,提高大型关键设备的利用率 和效率。 信号处理是通过对测量信号进行某种加工变换,削弱机械信号中的无用 的冗余信号,滤除混杂的噪声干扰,或者将信号变成便于识别的形式以便提 取它的特征值等。


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