信号处理与数据分析第一章作业答案(B).邱天爽.

Answer of Homework 2

1.6 计算下列各式的卷积：

（a ）()e (),()e (),at bt x t u t h t u t a b --==≠

Answer:

（a ）通过卷积定义()0()()()d e e d ,0t

at b t y t x h t t τττττ∞----∞=-=≥??，因此 ()[(e e )/(b )]()at bt y t a u t --=-- 1.7 计算下列各式的卷积，并画出结果曲线。

（b ）21()(2),()(2)2n x n u n h n u n -??=-=+ ???

Answer: 定义信号11()()2n

x n u n ??= ???

和1()()h n u n = ，可以发现1()(2)x n x n =-，1()(2)h n h n =+，因此, 1111()()()(2)(2)(2)(2)k y n x n h n x n h n x k h n k ∞

=-∞=*=-*+=--+∑ 用2m + 代替k 得到:

111011()()()21()22m n n

m m y n x m h n m u n +∞=-∞=??????=-==-?? ? ?????????∑∑

2n

1.9 一因果LTI 系统，其输入输出关系由1()(1)()4

y n y n x n =

-+给出，若()(1)x n n δ=-，试求()y n 。 Answer: 由于该系统为一因果系统，因而()0,1y n n =<从而得到

1

1(1)(0)(1)0114

111(2)(1)(2)0444

111(3)(2)(3)0416161()()4

m y y x y y x y y x y m -=

+=+==+=+==+=+== 因此，

11()()(1)4

n y n u n -=- 1.12 给定()(2),()e (1)t x t u t h t u t =-=--。试计算卷积()()()y t x t h t =*。

Answer:

()()()

=(2)e (1)=e (1)(2)d t t y t x t h t u t u t u t u ττττ∞--∞=*??-*---+--???

当12t +<时即1t < ()22e e t t y t d ττ∞

--==?

当12t +≥时即1t ≥ ()11e e t t y t d ττ∞

--+==?

因此()()()21e 1e 1t y t t t μμ--=-+-

数据采集与处理技术

数据采集与处理技术 参考书目： 1．数据采集与处理技术马明建周长城西安交通大学出版社 2．数据采集技术沈兰荪中国科学技术大学出版社 3．高速数据采集系统的原理与应用沈兰荪人民邮电出版社 第一章绪论 数据采集技术(Data Acquisition)是信息科学的一个重要分支,它研究信息数据的采集、存贮、处理以及控制等作业。在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题。将外部世界存在的温度、压力、流量、位移以及角度等模拟量（Analog Signal）转换为数字信号（Digital Signal）, 在收集到计算机并进一步予以显示、处理、传输与记录这一过程，即称为“数据采集”。相应的系统即为数据采集系统（Data Acquisition System,简称DAS）数据采集技术以在雷达、通信、水声、遥感、地质勘探、震动工程、无损检测、语声处理、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等领域有着广泛的应用。 1．1 数据采集的意义和任务 数据采集是指将温度、压力、流量、位移等模拟量采集、转换为数字量后，再由计算机进行存储、处理、显示或打印的过程。相应的系统称为数据采集系统。 数据采集系统的任务：采集传感器输出的模拟信号并转换成计算机能识别的数字信号，然后送入计算机，根据不同的需要由计算机进行相应的计算和处理，得出所需的数据。与此同时，将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的好坏，主要取决于精度和速度。 1．2 数据采集系统的基本功能 1.数据采集：采样周期

大数据采集与信号处理

数据信息采集与处理

基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用 1.基本要求 1)对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。 已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS) 式中： n=0,1,2 ……N-1 SF---信号频率 FS---采样频率 其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N 式中：k=0,1,2 ……N/2-1 XR(k)--- X(k)的实部 XI(k)--- X(k)的虚部 请用VB，VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。 此信号的时域谱、频域谱、功率谱如下面图1~图3所示： 图1

图2 图3 其MATLAB代码为： FS=200; SF=10;

N=1024; n=0:N-1; t=n/FS; x=80.0*cos(2*3.14*SF*t); figure; plot(t，x); xlabel('t'); ylabel('y'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形'); grid; y=fft(x,N); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换 figure; plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024'); grid; Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Py figure; plot(f(1:N/2),Py(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度'); title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度'); grid; 2)对实验所采集的转子振动信号进行频谱分析

信号处理与数据分析复习要点总结

2013年《信号处理与数据分析》课程要点 第I部分信号与系统的基本原理 第1章信号与线性时不变系统 ●信号与系统的概念 ●连续时间信号与离散时间信号的表示 ●几个重要信号，掌握其主要特点与应用 ?连续时间复指数信号 ?连续时间正弦信号 ?离散时间复指数信号 ?离散时间正弦信号 ●谐波的概念，含连续时间谐波和离散时间谐波，各自的特点 ●单位冲激（脉冲）信号与单位阶跃信号的定义、特点与主要应用 ●连续时间系统与离散时间系统的概念与特点 ●系统的基本特性，主要包括： ?记忆性与无记忆性 ?可逆性与可逆系统 ?因果性与稳定性 ?线性与时不变性 ●连续时间与离散时间线性时不变系统的概念 ●连续时间与离散时间卷积的概念与计算 ●线性时不变系统的性质：记忆性、可逆性、因果性、稳定性 第2章傅里叶级数与傅里叶变换 ●连续时间周期信号傅里叶级数的概念与计算 ●离散时间周期信号傅里叶级数的概念与计算 ●两种傅里叶级数的特点与性质 ●连续时间信号傅里叶变换的概念与计算 ●离散时间信号傅里叶变换的概念与计算 ●两种傅里叶变换的特点与性质 第3章信号与系统的频域分析 ●信号频谱的概念与频域分析的用途 ●系统微分方程和差分方程的概念与傅里叶变换求解 ●滤波器与理想滤波器的概念 ●一阶系统与二阶系统的波特图 第4章信号的采样与插值拟合 ●冲激序列采样的基本原理与过程分析 ●频谱混叠的概念与避免的方法 ●采样定理 ●信号的插值与拟合的概念与基本方法 ●最小二乘拟合的基本概念

第5章拉普拉斯变换与z变换 ●拉普拉斯变换的定义与基本计算 ●拉普拉斯变换的性质与应用 ●z变换的定义与基本计算 ●z变换的性质与应用 ●两种变换收敛域的概念与特点 ●系统的方框图表示 第II部分信号的误差分析与预处理 第6章测量不确定度的表示与估计 ●测量不确定度的概念和原因； ●A类标准不确定度、B类标准不确定度以及合成标准不确定度的基本概念； ●静态测量与动态测量的基本概念 第7章粗大误差和野点的判断与处理 ●粗大误差的基本概念以及消除措施； ●趋势项的概念和产生原因； ●趋势项的消除方法； ●异常值的识别方法； 第III部分数字信号处理部分 第8章离散傅里叶变换与快速傅里叶变换 ●离散傅里叶变换（DFT）的定义 ●离散傅里叶变换的性质 ●与DFT相关的几个问题 ?频率分辨率及DFT参数的选择 ?信号补0问题 ?信号的时宽与频宽问题 ?频谱泄漏问题 ?栅栏效应 ?频率混叠问题 ●按时间抽选的基2FFT算法 第9章数字滤波器与数字滤波器设计 ●数字滤波器的概念和特点 ●无限冲激响应（IIR）数字滤波器 ●有限冲激响应（FIR）数字滤波器 ?概念与特点 ?FIR滤波器的直接型结构 ?FIR滤波器的级联型结构 ?线性相位FIR滤波器结构 ●IIR数字滤波器的设计 ?IIR滤波器设计的冲激响应不变法 ?IIR滤波器设计的双线性变换法

信号处理与分析

第七章信号处理与分析 ６．１概述 数字信号在我们周围无所不在。因为数字信号具有高保真、低噪声和便于信号处理的优点，所以得到了广泛的应用，例如电话公司使用数字信号传输语音，广播、电视和高保真音响系统也都在逐渐数字化。太空中的卫星将测得数据以数字信号的形式发送到地面接收站。对遥远星球和外部空间拍摄的照片也是采用数字方法处理，去除干扰，获得有用的信息。经济数据、人口普查结果、股票市场价格都可以采用数字信号的形式获得。因为数字信号处理具有这么多优点，在用计算机对模拟信号进行处理之前也常把它们先转换成数字信号。本章将介绍数字信号处理的基本知识，并介绍由上百个数字信号处理和分析的VI构成的LabVIEW分析软件库。 目前，对于实时分析系统，高速浮点运算和数字信号处理已经变得越来越重要。这些系统被广泛应用到生物医学数据处理、语音识别、数字音频和图像处理等各种领域。数据分析的重要性在于，无法从刚刚采集的数据立刻得到有用的信息，如下图所示。必须消除噪音干扰、纠正设备故障而破坏的数据，或者补偿环境影响，如温度和湿度等。 通过分析和处理数字信号，可以从噪声中分离出有用的信 息，并用比原始数据更全面的表格显示这些信息。下图显示的是 经过处理的数据曲线。

用于测量的虚拟仪器(VI) 用于测量的虚拟仪器(VI)执行的典型的测量任务有： ●计算信号中存在的总的谐波失真。 ●决定系统的脉冲响应或传递函数。 ●估计系统的动态响应参数，例如上升时间、超调量等等。 ●计算信号的幅频特性和相频特性。 ●估计信号中含有的交流成分和直流成分。 在过去，这些计算工作需要通过特定的实验工作台来进行，而用于测量的虚拟仪器可以使这些测量工作通过LabVIEW程序语言在台式机上进行。这些用于测量的虚拟仪器是建立在数据采集和数字信号处理的基础之上，有如下的特性： ●输入的时域信号被假定为实数值。 ●输出数据中包含大小、相位，并且用合适的单位进行了刻度，可用来直接进行 图形的绘制。 ●计算出来的频谱是单边的（single_sided），范围从直流分量到Nyquist频率(二 分之一取样频率)。（即没有负频率出现） ●需要时可以使用窗函数，窗是经过刻度地，因此每个窗提供相同的频谱幅度峰 值，可以精确地限制信号的幅值。 一般情况下，可以将数据采集VI的输出直接连接到测量VI的输入端。测量VI的输出又可以连接到绘图VI以得到可视的显示。 有些测量VI用来进行时域到频域的转换，例如计算幅频特性和相频特性、功率谱、网路的传递函数等等。另一些测量VI可以刻度时域窗和对功率和频率进行估算。 本章我们将介绍测量VI中常用的一些数字信号处理函数。 LabVIEW的流程图编程方法和分析VI库的扩展工具箱使得分析软件的开发变得更加简单。LabVIEW 分析VI通过一些可以互相连接的VI，提供了最先进的数据分析技术。你不必像在普通编程语言中那样关心分析步骤的具体细节，而可以集中注意力解决信号处理与分析方面的问题。LabVIEW 6i版本中，有两个子模板涉及信号处理和数学，分别是Analyze 子模板和Methematics子模板。这里主要涉及前者。 进入Functions模板Analyze》Signal Processing子模板。 其中共有6个分析VI库。其中包括： ①．Signal Generation（信号发生）：用于产生数字特性曲线和波形。 ②．Time Domain（时域分析）：用于进行频域转换、频域分析等。 ③．Frequency Domain（频域分析）： ④．Measurement（测量函数）：用于执行各种测量功能，例如单边FFT、频谱、比例加窗以及泄漏频谱、能量的估算。

数学分析心得体会文档3篇

数学分析心得体会文档3篇Experience document of mathematical analysis 编订：JinTai College

数学分析心得体会文档3篇 小泰温馨提示：心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。语言类读书心得同数学札记相近；体会是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。本文档根据主题的心得体会内容要求展开说明，具有实践指导意义，便于学习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。 本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】 1、篇章1：数学分析心得体会文档 2、篇章2：数学分析心得体会文档 3、篇章3：数学分析心得体会文档 数学分析在培养具有良好素养的数学及其应用方面起着特别重要的作用，因此作为数学专业的你一定要好好学习数学分析。接下来就跟小泰一起去了解一下关于数学分析心得体会吧! 篇章1:数学分析心得体会文档 从近代微积分思想的产生、发展到形成比较系统、成熟的“数学分析”课程大约用了 300 年的时间，经过几代杰出

数学家的不懈努力，已经形成了严格的理论基础和逻辑体系。回顾数学分析的历史，有以下几个过程。从资料上得知，过去该课程一般分两步：初等微积分与高等微积分。初等微积分主要讲授初等微积分的运算与应用，高等微积分才开始涉及到严格的数学理论，如实数理论、极限、连续等。上世纪 50 年代以来学习苏联教材，从而出现了所谓的“大头分析”体系，即用较大的篇幅讲述极限理论，然后把微积分、级数等看成不同类型的极限。这说明了只要真正掌握了极限理论，整个数学分析学起来就快了，而且理论水平比较高。在我国，人们改造“大头分析”的试验不断，大体上都是把极限分成几步完成。我们的做法是：期望在“初高等微积分”和“大头分析”之间，走出一条循序渐进的道路，而整个体系在逻辑上又是完整的。这样我们既能掌握严格的分析理论，又能比较容易、快速的接受理论。 我们都知道，数学对于理学，工学研究是相当重要。在xxx大学计算机应用硕士培养方案中，必修课：组合数学、算 法设计与分析，高级计算机网络、高级数据库系统，人工智能高级教程现代计算机控制理论与技术。xxx大学通信与信息 系统硕士培养方案中，专业基础课：

数据分析与挖掘习题

数据分析与挖掘习题 第一章作业 1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a) 它是又一个骗局吗？ 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘可以与用户或知识库交互。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 (b) 它是一种从数据库，统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗？ 硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢？主要原因在相较于传统统计分析而言，Data Mining有下列几项特性： 1.处理大量实际数据更强势，且无须太专业的统计背景去使用Data Mining的工具 2.数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专属计算机分析软件，Data Mining 的工具更符合企业需求； 3. 纯就理论的基础点来看，Data Mining和统计分析有应用上的差别，毕竟Data Mining 目的是方便企业终端用户使用而非给统计学家检测用的。 (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 知识发现过程以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。 1.2 给出一个例子，其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能？他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 由于统计学基础的建立在计算机的发明和发展之前，所以常用的统计学工具包含很多可以手工实现的方法。因此，对于很多统计学家来说，1000个数据就已经是很大的了。但这个“大”对于英国大的信用卡公司每年350,000,000笔业务或A T&T每天200,000,000个长

信号处理与数据分析第一章作业答案(B).邱天爽.

Answer of Homework 2 1.6 计算下列各式的卷积： （a ）()e (),()e (),at bt x t u t h t u t a b --==≠ Answer: （a ）通过卷积定义()0()()()d e e d ,0t at b t y t x h t t τττττ∞----∞=-=≥??，因此 ()[(e e )/(b )]()at bt y t a u t --=-- 1.7 计算下列各式的卷积，并画出结果曲线。 （b ）21()(2),()(2)2n x n u n h n u n -??=-=+ ??? Answer: 定义信号11()()2n x n u n ??= ??? 和1()()h n u n = ，可以发现1()(2)x n x n =-，1()(2)h n h n =+，因此, 1111()()()(2)(2)(2)(2)k y n x n h n x n h n x k h n k ∞ =-∞=*=-*+=--+∑ 用2m + 代替k 得到: 111011()()()21()22m n n m m y n x m h n m u n +∞=-∞=??????=-==-?? ? ?????????∑∑ 2n 1.9 一因果LTI 系统，其输入输出关系由1()(1)()4 y n y n x n = -+给出，若()(1)x n n δ=-，试求()y n 。 Answer: 由于该系统为一因果系统，因而()0,1y n n =<从而得到 1 1(1)(0)(1)0114 111(2)(1)(2)0444 111(3)(2)(3)0416161()()4 m y y x y y x y y x y m -= +=+==+=+==+=+== 因此， 11()()(1)4 n y n u n -=- 1.12 给定()(2),()e (1)t x t u t h t u t =-=--。试计算卷积()()()y t x t h t =*。 Answer:

数据采集与信号处理.

哈尔滨理工大学 研究生考试试卷 考试科目：数据采集与信号处理阅卷人： 专业： 姓名： 2013年06月21日

一、基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用 1．基本要求 1）对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。 已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS) 式中：n=0,1,2 ……N-1 SF---信号频率 FS---采样频率 其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为： W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N 式中：k=0,1,2 ……N/2-1 XR(k)--- X(k)的实部 XI(k)--- X(k)的虚部 请用VB,VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。 此信号的时域谱，频域谱，功率谱如下图所示：

其MA TLAB代码为： FS=200; SF=10; N=1024; n=0:N-1; t=n/FS; x=80.0*cos(2*3.14*SF*t); subplot(221); plot(t,x); xlabel('t'); ylabel('y'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形'); grid; y=fft(x,N); mag=abs(y); f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换 subplot(222); plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图 xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024'); grid; Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Py subplot(223) plot(f(1:N/2),Py(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱密度'); title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度'); grid;

信号处理与数据分析第十章作业答案(B).邱天爽.

习题10.22已知心电图的频率上限约为50Hz ，因此以200s f =Hz 进行采样。如果要求的频率 分辨率2f ?= Hz 。试确定做谱估计时每段数据的点数。 解： 频率分辨率与数据长度的关系为：/s f f N ?= ，其中N 为每段的数据长度。因此可得，/=100s N f f ≥?。所以做谱估计时每段数据的点数不少于100点。 习题10.23试证明：若保证一个p 阶AR 模型在白噪声的激励下的输出()x n 是一个平稳随机 过程，则该AR 模型的极点必须都位于单位圆内。 解：一个p 阶AR 模型的输入、输出关系是： ()()()1p k k x n a x n k u n ==??+∑ 及 ()(z)()X z U H z = 式中()u n 是平稳白噪声序列，()U z 是其Z 变换，()11/(1)p k k k H z a z ?==+∑是p 阶AR 模型 的转移函数。如果()H z 有一个极点在单位圆外，那么，()H z 将是不稳定的，表现在()h n 上是随着n 的增大而呈指数增长，即()h n 中包含e t α的项，1α>。这样，由于 ()()()x n u n h n =?， 那么()x n 也必定是随n 增大的。这样，()x n 的均值必然是随时间变化的。自然，其方差也是随时间变化的，并且当n →∞时，其方差将趋于无穷。由于()x n 是时变的，所以其自相关函数将和分析的起点有关，而不是仅和两个时间点的差有关。综上所述，由平稳实际信号的定义，这时的()x n 必然不是宽平稳的。因此，若要保证()x n 是宽平稳的，()H z 的所有极点必须都在单位圆内。 编程题，可选做： 产生两个长度为8000的白噪声信号，和一个长度为8000的带有白噪声的1kHz 的正弦信号，求两个白噪声信号以及白噪声与带有白噪声的正弦信号的互功率谱，并绘制互功率谱曲线。FFT 所采用的长度为1024，采用500点的三角窗，并且没有重叠，采样频率为6kHz 。 解： Clc;clear all; Fs=6000; X=randn(8000,1); Y=randn(8000,1); Z=2*sin(2*pi*1000*[1, 8000]’/Fs)+randn(8000,1); [Pxy, f]=csd(x,y,1024,Fs,triang(500),0); [Pxz,f]=csd(x,z,1024,Fs,triang(500),0); subplot(211);plot(f,10*log10(Pxy)); grid; subplot(212);plot(f,10*log10(Pxz));grid;

信号处理结课论文与作业

数字信号处理技术在电力系统中的发展现状和趋势 摘要：为了适应现代电力系统的要求，先进的数字信号处理技术被应 用到电力系统中，充分发挥了其快速强大的运算和处理能力以及并行 运行的能力，满足了电力系统监控的实时性和处理算法的复杂性等更 高的要求。本文首先简要介绍了电力系统和数字信号处理技术；然后 详细阐述了数字信号处理技术在电力系统中的应用，包括傅里叶变换、 小波变换、现代谱分析、相关分析、数学形态学，并介绍了数字信号 处理技术在电力系统应用中的现状和趋势。 关键词：数字信号处理，电力系统 Abstract: In order to meet the requirements of modern electric power system, the advanced digital signal processing technology is applied to the electric power system. this technology has gave full play to its fast computation and processing capacity and the ability to run in parallel, and it satisfies some higher requirements, such as the real time monitoring of electric power system and the complexity of handle algorithm. This article first briefly introduced the electric power system and digital signal processing technology; And then expounds the application of digital signal processing technology in power system, including Fourier transform, wavelet transform, the modern spectrum analysis, correlation analysis and mathematical morphology, and digital signal processing technology is introduced in the present situation and trend of power system applications. Keywords: digital signal processing, electric power system 1、引言 现代电力系统通过联网已经发展成供电区域辽阔和容量巨大的系统，作为国民经济发展的源动力，我国的电力系统正以空前的规模和速度扩大。随着互联电力系统的增长，尤其是长江三峡工程的崛起，超远距离输电的互联大电网的安全成为更加关心和突出的问题。电力系统是一个庞大的、瞬变的多输入输出的系统，为了保证其安全运行，需要实时地监视各节点的运行状况，及时发现电力系统的不正常状态及故障状态通知运行人员，或快速地进行控制和处理。这要求在电网各节点都要有数据采集单元，将测得的电力系统运行参数转化为数字量，进行分析和控制就地解决问题，或者通过远方通信送往调度中心进行处理。电力系统监视和控制的参数要求实时性较强，不仅包括频率、电压、

雷达信号处理和数据处理

脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真 姓名：-------- 学号：---------- 2014-10-28 - 0 - 西安电子科技大学

一、雷达工作原理 雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，原意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。利用电磁波探测目标的电子设备。发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform），然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。 但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾，为了解决这个矛盾，我们采用脉冲压缩技术，即使用线性调频信号。 二、线性调频（LFM）信号 脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。 脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter）压缩脉冲。 LFM信号的数学表达式： - 1 -

- 2 - （2.1） 其中c f 为载波频率，()t rect T 为矩形信号： （ 2.2） 其中B K T =是调频斜率，信号的瞬时频率为()22c T T f Kt t + -≤≤，如图 （图2.1.典型的LFM 信号（a ）up-LFM(K>0)（b ）down-LFM(K<0)） 将式1改写为： （2.3） 其中

信号处理与数据分析 邱天爽作业答案 Part

1.（P24,课后习题1.5（a,c,e ））试确定下列系统的（1）记忆性；（2）时不变性；（3）线性；（4）因果性；（5）稳定性。 （a ）(t)(t -2)+(1-t)y x x = （c ）()(t)sin 2(t)y t x =???? （e ）()(1)()y n n x n =+ 解： （a ）记忆，时变，线性，非因果性，稳定性； （c ）无记忆，时变，线性，因果性，稳定性； （e ）无记忆，时变，线性，因果性，不稳定性； 备注：本题中关于时变与时不变系统的判定，错误率较高，故特以（a ）为例，时变性质解答如下： 设：()0g (t )t x t =-，且有()T (t 2)+(1t)x t x x ??=--??，则： ()()()()()0000T (t 2)+(1t)t 2+1t =(t 2)+(1t )g t g g x t x t x t x t ??=--=--------?? 又：()()()()00000(t )t 2+1t =(t 2)+1t +y t x t x t x t x t -=------- 显然：()0T (t )g t y t ??≠-??，故为时变系统。 又注：对于()T g t ????，信号先经过系统再做时移；0(t )y t -，信号先做时移动再经过系统。 如果还不理解，做题可以这样判断：只要信号(t)x 中t 的系数不为1，则该系统必定为时变系 统，如本题中(1-t)x ，t 的系数为-1，不是1，时变系统。此外，若信号(t)x 的系数含有t ，该系统也为时变系统，如()sin 2(t)t x ????，系数为()sin 2t 含有t ，为时变系统。这是我做题自己积累的经验，大家选择性使用。 2.（P24,课后习题1.7）计算卷积并画出结果曲线 -1()(1),()(1)3n x n u n h n u n ?? =--=- ??? 解：利用定义可知， 1 1 ()()()()() 1 () (1)(1) 31 ()(1)31 ()(1) 3k k k k k k k y n x n h n x k h n k u k u n k u n k u n k ∞ =-∞ ∞ -=-∞--=-∞∞ =-=*= -= ----=--= +-∑∑∑∑ 用p 代替-1k 则， 101 ()()()3 p p y n u n p ∞ +==+∑

基于LabVIEW的数据采集与信号处理系统的设计_杜娟

基于L a b V I E W 的数据采集与信号处理系统的设计 杜　娟1,邱晓晖1,赵　阳2,颜　伟2,缪　飞1 (1.南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;2.南京师范大学电气与自动化工程学院,江苏南京210042) [摘要]　介绍了虚拟仪器领域中最具代表性的图形化编程开发平台L a b V I E W,并对基于L a b V I E W 编程环境实现数据采集进 行了研究,设计实现了一种基于L a b V I E W 8.5环境,以E M I 噪声分析仪为下位机的数据采集与信号处理系统的设计方法.该设 计方法主要实现了以R S 232为代表的串口通讯,数组转换及频谱分析等功能,结果表明应用该设计方法设计出的系统具有简 洁友好的人机界面,可直接在前面板上完成各种操作与观测.该设计方案较之目前大多数的设计方法相比有效地降低了程序的 运算量,节省了运算时间,成功实现了实时无差错的采集到由下位机发来的完整数据. [关键词]　L a b V I E W,串口通讯,数组转换 [中图分类号]T M 461;T N 713+.7　[文献标识码]A [文章编号]1672-1292(2010)03-0007-04 D a t a A c q u i s i t i o n a n dS i g n a l P r o c e s s i n g S y s t e m B a s e do nL a b V I E W D u J u a n 1,Q i u X i a o h u i 1,Z h a o Y a n g 2,Y a n We i 2,Mi a o F e i 1 (1.C o l l e g e o f C o m m u n i c a t i o na n dI n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g ,N a n j i n g U n i v e r s i t y o f P o s t a n dC o m m u n i c a t i o n s ,N a n j i n g 210003,C h i n a ; 2.S c h o o l o f E l e c t r i c a l a n dA u t o m a t i o nE n g i n e e r i n g ,N a n j i n g N o r m a l U n i v e r s i t y ,N a n j i n g 210042,C h i n a )A b s t r a c t :L a b V I E W i s i n t r o d u c e di n t h i s p a p e r a s a k i n d o f m o s t r e p r e s e n t a t i v e g r a p h i c a l p r o g r a m m i n g p l a t f o r m s i n V i r - t u a l i n s t r u m e n t f i e l d ,a n dr e a l i z i n g d a t a a c q u i s i t i o n b a s e do n L a b V I E W p r o g r a m m i n g e n v i r o n m e n t i s s t u d i e d ,t h e n a d e - s i r e m e t h o d o f D a t a a c q u i s i t i o n a n dS i g n a l p r o c e s s i n g s y s t e m u s e dE M I n o i s e a n a l y z e r a s t h en e x t b i t m a c h i n e b a s e d o n l a b v i e w 8.5i s i n t r o d u c e d .T h es y s t e m r e a l i z e dR S 232s e r i a l c o m m u n i c a t i o n ,a r r a yc o n v e r s i o na n ds p e c t r a l a n a l y s i s f u n c t i o n s .T h e r e s u l t s h o w s t h a t t h e s y s t e m d e s i g n e d b y t h i s m e t h o d h a s a s i m p l e a n df r i e n d l y i n t e r f a c e ,a n d t h a t u s e r s c a n d o e v e r y o p e r a t i o na n do b s e r v a t i o n i n t h e f r o n t p a n e l d i r e c t l y .T h i s s c h e m e r e d u c e s t h e c a l c u l a t i o n p r o c e d u r e e f f e c - t i v e l y a n d s a v e t i m e ,a c h i e v e s t h e r e a l -t i m e a n d e r r o r -f r e e c o l l e c t e d t h e d a t a i n t e g r i t i l y . K e yw o r d s :l a b v i e w ,s e r i a l c o m m u n i c a t i o n ,a r r a y c o n v e r s i o n 　收稿日期:2010-06-02. 基金项目:中国博士后基金(20080431126)、毫米波国家重点实验室开放基金(K 200903)、江苏省博士后基金(0702033B )、江苏省自然科 学基金(B K 2008429). 通讯联系人:邱晓晖,博士,副教授,研究方向:现代信号处理.E -m a i l :q i u x h @n j u p t .e d u .c n L a b V I E W (L a b o r a t o r y V i r t u a l I n s t r u m e n t E n g i n e e r i n g W o r k b e n c h )是基于图形编译G (G r a p h i c s )语言的虚拟仪器软件开发平台,具有数据采集、数据分析、信号发生、信号处理、输入输出控制等功能,是公认的标准数据采集和仪器控制软件.在L a b v i e w 环境下开发的应用程序称为V I (V i r t u a l I n s t r u m e n t ).一个完整的L a b V I E W 程序主要由前面板、程序框图和图标/连接端口3部分组成[1],前面板是交互式图形化用户界面,用于设置输入数值和观察输出量;程序框图是定义V I 功能的图形化源代码,包括前面板上没有但编程必须有的对象,如函数、结构和连线等,利用图形语言对前面板的控制量和指示量进行控制;图标/连接端口是用于把程序定义成一个子程序,以便在其他程序中加以调用.L a b V I E W 中自带450多个内置函数,专门用于从采集到的数据中挖掘有用的信息,用于分析测量数据及处理信号. 1　系统硬件结构部分 传导电磁干扰综合测量与分析系统可以对被测设备进行噪声诊断与抑制,包括硬件部分和软件部分[2,3].硬件部分的原理图如图1所示.系统硬件又分为模拟部分和数字部分,模拟部分由中心控制模块、第10卷第3期2010年9月　南京师范大学学报(工程技术版)J O U R N A LO FN A N J I N GN O R M A LU N I V E R S I T Y (E N G I N E E R I N GA N DT E C H N O L O G YE D I T I O N )　V o l .10N o .3S e p t ,2010

数学分析参考资料

数学分析I参考文献及学习资料 "If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants." ——Sir Isaac Newton 目录 参考文献 (1) 数学网站 (2) 数学软件 (3) 数学家 (5) 参考文献 （1）欧阳光中，朱学炎，秦曾复，《数学分析》，上海科学技术出版社，1982. （2）北京大学，《数学分析》，高等教育出版社，1986. （3）王慕三，庄亚栋，《数学分析》，高等教育出版社，1990. （4）常庚哲，史济怀，《数学分析》，江苏教育出版社，1998. （5）张筑生，《数学分析新讲》，北京大学出版社，1990. （6）黄玉民，李成章，《数学分析》（上，下），科学出版社，1999. （7）R.柯朗，F.约翰，《微积分和数学分析引论》，科学出版社，2001. （8）武汉大学数学系，《数学分析》，人民教育出版社，1978. （9）邓东皋，尹小玲，《数学分析简明教程》，高等教育出版社，1999. （10）江泽坚，吴智泉，周光亚，《数学分析》（上，下），人民教育出版社，1960. （11）吉林大学数学系，《数学分析》（上，中，下），人民教育出版社，1978. （12）吉米多维奇，《数学分析习题集》，李荣冻译，高等教育出版社，1958. （13）邹应，《数学分析习题及解答》，武汉大学出版社，2001. （14）卢丁，《数学分析原理》，赵慈庚，蒋铎译，高等教育出版社，1979. （15）吴良森等，《数学分析习题精解》，科学出版社，2002. （16）G.波利亚《数学分析中的问题与定理》，上海科学技术出版社，1981. （17）李德本，杨旭，倪宝汉，《数学分析方法及例题》，吉林教育出版社，1989. （18）杨熙鹏等《数学分析习题解析》（上，下），陕西师范大学出版社，1993. （19）汪林，《数学分析中的问题和反例》，云南科技出版社，1988.

第七章信号分析与处理1

第六章信号处理与分析 ６．１概述 数字信号在我们周围无所不在。因为数字信号具有高保真、低噪声和便于信号处理的优点，所以得到了广泛的应用，例如电话公司使用数字信号传输语音，广播、电视和高保真音响系统也都在逐渐数字化。太空中的卫星将测得数据以数字信号的形式发送到地面接收站。对遥远星球和外部空间拍摄的照片也是采用数字方法处理，去除干扰，获得有用的信息。经济数据、人口普查结果、股票市场价格都可以采用数字信号的形式获得。因为数字信号处理具有这么多优点，在用计算机对模拟信号进行处理之前也常把它们先转换成数字信号。本章将介绍数字信号处理的基本知识，并介绍由上百个数字信号处理和分析的VI构成的LabVIEW分析软件库。 目前，对于实时分析系统，高速浮点运算和数字信号处理已经变得越来越重要。这些系统被广泛应用到生物医学数据处理、语音识别、数字音频和图像处理等各种领域。数据分析的重要性在于，无法从刚刚采集的数据立刻得到有用的信息，如下图所示。必须消除噪音干扰、纠正设备故障而破坏的数据，或者补偿环境影响，如温度和湿度等。 通过分析和处理数字信号，可以从噪声中分离出有用的信息，并用比原始数据更全面的表格显示这些信息。下图显示的是经过处理的数据曲线。

用于测量的虚拟仪器(VI) 用于测量的虚拟仪器(VI)执行的典型的测量任务有： ●计算信号中存在的总的谐波失真。 ●决定系统的脉冲响应或传递函数。 ●估计系统的动态响应参数，例如上升时间、超调量等等。 ●计算信号的幅频特性和相频特性。 ●估计信号中含有的交流成分和直流成分。 在过去，这些计算工作需要通过特定的实验工作台来进行，而用于测量的虚拟仪器可以使这些测量工作通过LabVIEW程序语言在台式机上进行。这些用于测量的虚拟仪器是建立在数据采集和数字信号处理的基础之上，有如下的特性： ●输入的时域信号被假定为实数值。 ●输出数据中包含大小、相位，并且用合适的单位进行了刻度，可用来直接进行 图形的绘制。 ●计算出来的频谱是单边的（single_sided），范围从直流分量到Nyquist频率(二 分之一取样频率)。（即没有负频率出现） ●需要时可以使用窗函数，窗是经过刻度地，因此每个窗提供相同的频谱幅度峰 值，可以精确地限制信号的幅值。 一般情况下，可以将数据采集VI的输出直接连接到测量VI的输入端。测量VI的输出又可以连接到绘图VI以得到可视的显示。 有些测量VI用来进行时域到频域的转换，例如计算幅频特性和相频特性、功率谱、网路的传递函数等等。另一些测量VI可以刻度时域窗和对功率和频率进行估算。 本章我们将介绍测量VI中常用的一些数字信号处理函数。 LabVIEW的流程图编程方法和分析VI库的扩展工具箱使得分析软件的开发变得更加简单。LabVIEW 分析VI通过一些可以互相连接的VI，提供了最先进的数据分析技术。你不必像在普通编程语言中那样关心分析步骤的具体细节，而可以集中注意力解决信号处理与分析方面的问题。LabVIEW 6i版本中，有两个子模板涉及信号处理和数学，分别是Analyze 子模板和Methematics子模板。这里主要涉及前者。 进入Functions模板Analyze》Signal Processing子模板。 其中共有6个分析VI库。其中包括： ①．Signal Generation（信号发生）：用于产生数字特性曲线和波形。 ②．Time Domain（时域分析）：用于进行频域转换、频域分析等。 ③．Frequency Domain（频域分析）： ④．Measurement（测量函数）：用于执行各种测量功能，例如单边FFT、频谱、比例加窗以及泄漏频谱、能量的估算。 ⑤．Digital Filters（数字滤波器）：用于执行IIR、FIR 和非线性滤波功能。