第十章-分析分析优秀PPT.ppt

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1、 第第10章章 分析分析学习目标 1 Labview中的一些分析信号和系统的功能2 Labview中一些可用的数学分析VI,特殊是分析 Express VI引子LabVIEW作为自动化测试、测量领域的专业软件，其内部集成了600多个分析函数，用于信号生成、频率分析、概率、统计、数学运算、曲线拟合、插值、数字信号处理等等各种数据分析应用。此外，LabVIEW还供应了附加工具软件专业应用于某些信号处理应用中，如声音与振动、机器视觉、RF/通信测量、瞬态/短时持续信号分析等等。Analyze 子模板中的各功能模板Waveform MeasurementsWaveform ConditioningWa

2、veform MonitoringWaveform GenerationSignal ProcessingPoint By PointMathematicsWaveform Measurements波形测量模板,有以下功能:直流沟通成分分析振幅测量脉冲测量傅立叶变换功率谱计算谐波畸变分析频率响应信号提取等Waveform Conditioning波形调理模板,有以下功能:FIR滤波器IIR滤波器归一化窗函数Waveform Monitoring波形监测模板,有以下功能:边界测量尖峰捕获触发检测Waveform Generation波形产生模板波形产生模板,有以下功能有以下功能:波形产生波形产生

3、:正弦波正弦波,方波方波,三角波三角波,锯齿波锯齿波噪声产生噪声产生:白噪声白噪声,高斯噪声高斯噪声,周周期随机噪声期随机噪声函数波形函数波形Signal Processing数字信号处理模块,有以下功能:信号产生时域分析函数频域分析函数滤波器窗函数Point By Point逐点信号分析库信号分析逐点进行,无需设置缓冲区Mathematics数学分析库,包括:线性代数概率统计最优化曲线拟合微积分一、线性代数矩阵及其特殊形式矩阵的运算解代数方程组举例:linaxmpl.llb二、曲线拟合从数据集合中提取曲线参数集合以获得数据集合的函数表达式通过曲线拟合，可以用连续模型表达离散的数据曲线拟合的方

4、法基于最小平方法的曲线拟合LabVIEW供应可自动求解Jacobian方程组的VI数据正态分布的曲线拟合Analyze-Signal Processing-Signal GenerationAnalyze-Signal Processing-Mathematics-Probability and Statistics举例:多项式曲线拟合.vi三、在前面板中显示公式解析VIMathematics-Formula-Advanced Formula Parsing 重点：Substitute Variable、Eval Single-Variable Array的运用举例:扩展公式节点.vi四、微分

5、方程组不同的VI接受不同的计算方法，相应的步长用于定义求解点之间的时间间隔符号解输出公式而非数组VI的选择：须要等间隔的解（ODE Runge-Kutta 4th-Order VI）希望快速求解并对全局解感爱好（ODE Cash-Karp 5th-Order VI）重点：ODE Euler Method的运用重难点：公式输入规范变量及常量接受小写字母书写接受乘号、除号、括号清晰表达方程式调试方法五、找寻函数零点确定一位函数全部零点Find All Zeros of f(x)通过导数协助确定指定区间内一维函数零点Newton-Raphson Zero Finder非线性函数零点，须要供应近似程度

6、输入Nonlinear System Single Solution非线性函数组零点NonLinear System Solver找寻函数零点VI（2）区间内多项式实数零点数目Polynomial Real Zero Counter指定连续函数区间内零点，边界处函数异号Ridders Zero Finder选着复多项式复根Complex Polynomial RootsFinf all zeroes of f(x)例子：roots.vi六、积分和微分熟悉Mathematics下的VI的基本功能例子：derivative and integration.vi七、信号生成归一化频率倒数为每周期采样

7、信号的次数Wave VI内部记录了生成信号的相位，而Pattern VI没有Wave VI运用归一化单位，而Pattern VI中仅Chirp Pattern VI运用归一化单位 Pattern VI Wave VI Noise VI例子：signal generation.viB八、信号处理傅立叶变换知道信号的频率成分(DFT,FFT)平滑窗减轻由于DTF分析中采样数的限制造成的“谱漏”，通过窗函数以最小化谱漏窗函数滤波,除噪傅立叶变换 从DAQ系统中测得的采样信号是信号的时域表示，我们用傅立叶变换将信号转变成频域形式，则有些信息更利于分析，更加明显。傅立叶变换有如下四种形式：第四种，即DF

8、S，在时域和频域都是离散的，且都是周期的，周期都为N点。DFT就是由DFS引出的另一种变换形式，即离散傅立叶变换。两者主要区分就是DFT在时域和频域都是有限长的序列。主要有三个模块：Real FFT.vi 对输入序列进行FFT（快速傅立叶变换）和DFT （离散傅立叶变换）；Sine Wave.vi 生成包含正弦波形的数组；Complex To Polar.vi 将复数分割成用幅度和相位表示的极坐标重量。输入可以是标量，数组或数组簇。平滑窗平滑窗谱漏：DFT分析时，由于给定时域信号的采样数，有可能导致 一种所谓的漏谱现象。eg,对非整数个波形采样，由于 信号波形周期间的突变，在频谱中会引起很高的频率，而原始信号中不存在这个频率.突变幅度越大，泄漏就 越多。解决方法：乘窗技术，将原来采样波形乘以一个幅度变更平滑 且边缘趋于零的有限长度的窗，以减小每一边界处 的突变。目的是最小化漏谱。例如：汉明窗Windowed&Windowed Signal.vi滤波滤波滤波器的实际频率响应