测试技术课件：CH 2 信号的分析与处理.ppt

《测试技术课件：CH 2 信号的分析与处理》深入探讨了信号处理的关键概念，包括时域分析、相关分析以及频域分析，旨在提升信号质量和解析能力。本章内容紧密围绕信号处理的核心，强调了模拟分析和数字处理方法在实际应用中的重要性。 在2.1 信号的时域分析部分，主要介绍了离散时间序列的统计参数。特征值分析是此部分的重点，包括绝对平均值、均值、均方值、均方根值和方差等概念。例如，绝对平均值用于衡量信号的整体趋势，而方差则反映了信号波动的大小。这些参数在工程实践中具有广泛的应用，如ISO2372和ISO2373规定的旋转机械振动级别，通过分析设备的振动平均值和方差，可以评估其运行状态并确定是否需要维修或停机。 2.1.2部分介绍了概率密度函数分析，特别是针对正弦信号、正弦加随机噪声及不同类型的随机信号。正态分布，又称高斯分布，是信号分析中常见的概率模型。通过概率密度函数，我们可以理解信号的分布特性，预测异常情况，并对信号质量进行评估。 2.2 信号的相关分析部分主要讨论了相关系数的概念，它是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的指标。相关系数的取值范围在-1到1之间，0表示不相关，正值表示正相关，负值表示负相关。自相关分析，也就是信号与其自身延迟版本的关联，是确定信号周期性和结构的重要手段。自相关函数可以揭示信号的重复模式，对于非周期信号，其自相关函数通常随时间延长逐渐衰减。 这一章的内容为理解和处理各种信号提供了坚实的基础，无论是剔除噪声，还是识别信号特征，或是分析信号间的相互关系，都离不开这些基本的分析方法。掌握这些技术，对于在通信、控制、图像处理等领域进行有效的信号处理至关重要。在实际应用中，结合数字信号处理技术，可以在通用或专用计算机上实现复杂的信号分析任务，从而提高系统性能和效率。