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第五讲 基于LabVIEW的信号处理

信号处理在各个行业的应用 信号处理 Signal Processing 生物：医电分析 通讯：信道消噪 汽车：噪声定位 能源：管道监测 机电：机器监测 1 噪声测试在工业应用中常见，尤其是汽车测试中，需要对行驶中的噪声进行控制。一般认为噪声来自发动机，其他往往车身的其他部位因为风阻或者摩擦的发生往往噪声更大，如果降低噪声，还一个更绿色的交通，需要先找到噪声起源。 2 生物医学的发展与人类自身的健康息息相关，通过获知人类在思考时大脑的活动状况，确定不同行为活动或者思考时人类大脑的活动区域，有助于科学家进一步研究人类的行为与意识。但是思考是个动态且微弱的过程，如果提取信号并且定位区域呢？ 3 发动机爆震是损坏发动机的只要原因之一，正常燃烧：汽油发动机的可燃混合气，开始由高压火花点燃。然后，燃烧的火焰以火花为中心，向外传播，将燃烧室混合气都引燃。如果在火焰还没有到达之前，其余混合气未被引燃就自行发火，这种燃烧叫爆震，是不正常燃烧。正常行驶中不应该产生爆震现象，否则即为发动机故障。 （最后应该燃烧的一部份油气， ‘尾气’ ，因为受了燃烧后气体膨胀所造成的压缩作用，使其体积缩小、温度和压力升高，在燃烧波尚未传到该处之前，一部份油气的温度已经达到‘自燃点’，到达自燃点后在经过一段时间的‘自燃点火延迟’后就会自行引燃，而当正常燃烧和爆震两个方向相反的燃烧压力波相遇时，会产生剧烈的气体震动，并发出特有的金属撞击声，所以称为‘爆震’。轻微的爆震无法被人的感官所察觉，在此我们称它为‘无感爆震’，因此当你能感觉得到引擎爆震所产生的噪音和震动时，这时的爆震情况已经严重得超乎你的想像，我们称它为‘有感爆震’。有感爆震持续一段时间后，将使得活塞、汽缸头、汽门、活塞环等，产生严重的损坏。） 4 机械设备的状态监测可以说是一个既古老 又新颖的学科.说它古老,是因为从检测蒸气机车时代开始,铁路的巡检员就用榔头敲打车厢弹簧,凭它发出的声音来判断有无裂纹;说它新颖,是因为当今，状态监测，已经成为要运用当代的信号处理知识与传统的机械学科相结合,使得机器运行的状态监测与机器的设计和制造一样,用科学来代替经验,用系统的理论知识来代替零碎的感性知识.     5 偷油贼的存在，使得华北油田的大港—济南—枣庄油田管道在输油过程中产生了巨大的国家损失，不仅是原油的泄漏、盗取，更造成了环境的严重破坏。可是如何在全场35公里的输油管道上定位偷油贼的准确位置呢？

回顾: 一种典型的虚拟仪器系统 信号处理 信号 采集 分析 表达

为什么需要信号处理 功率分析 频率测定 滤除多余成分 … Vrms2 500 Hz 输入信号 完美的正弦曲线 信号 处理 函数 信号 处理

信号处理的系统流程 参数测量 数据采集 预处理 信号分析 域变换 交互显示 建模 选择合适的信号处理算法

信号预处理 信号预处理的目的 常用的信号预处理方法包括 降噪、去直流、去漂移等 量纲、物理量转换 移动平均 滤波 积分、微分 重采样 … 参数测量 域变换 建模 信号预处理的目的 降噪、去直流、去漂移等 量纲、物理量转换 常用的信号预处理方法包括 移动平均 滤波 积分、微分 重采样 …

信号预处理——降噪 信号噪声一般指信号中的高频次要部分 常用降噪方法 移动平均 低通滤波 小波降噪

移动平均 移动平均是一种特定的低通滤波器，去除信号中的高频噪声 平均长度越长，截止频率越低 低频幅度有一定的衰减 这里有程序可以演示

移动平均对信号幅度的影响 低频幅度有一定的衰减，衰减程度随平均长度的增加而增大

低通滤波器设计 使用滤波器设计Express VI设计低通滤波器，用于去除高频噪声 可灵活调整滤波器的频响，以去除高频噪声同时又尽可能保持低频成分的幅度

滤波器Express VI 选择滤波器类型 选择滤波器规范 直观显示效果 低通 高通 带通 带阻 平滑 截止频率 FIR或IIR 阶数 便于调整参数达到理想效果

LabVIEW中的数字滤波器函数 数字滤波器设计工具包* 最简单的: 滤波器Express VI *需要安装相应工具包，如果学生需要使用可以使用试用版，有效期为30天 关于各种数字滤波器的特点和参数影响不是本课程关注的重点，可参考《数字信号处理》课程及相关参考书

软件滤波与硬件滤波 硬件滤波 软件滤波 两者比较 在上一课中我们提到“滤波”是一类重要的信号调理手段 通过模拟电路直接对模拟信号进行处理，在数字化采样之前发生 软件滤波 这节课我们所讨论的内容 已经经过了采样和数字化，通过软件对数字信号进行处理 两者比较 软件滤波配置简单，几乎无成本，随时间无老化效应 硬件滤波不需要占用处理器资源 软件滤波可能在某些噪声条件下效果较差 两者可能同时使用

降噪的挑战 – 宽频、时变、多尺度 移动平均和低通滤波不适用于宽频、时变、多尺度信号的降噪

小波降噪 基于小波的降噪方法适合于宽频、时变、多尺度信号的降噪 这里有程序可以演示

降噪方法比较 移动平均 低通 小波 去除成分 高频 有选择地去除高频 幅频响应类型 低通滤波 低通并保留高频幅度较大部分 （非线性） 过渡带 较长 (与平均长度有关) 可控 (与滤波器设计有关) 与小波类型有关 低频衰减 较大 优势 简单易用 性能可控 非平稳信号效果好

使用LabVIEW做信号预处理的优势 丰富的函数 滤波器设计、重采样、抽样、插值、去直流、曲线拟合、小波降噪、小波去趋势、时变滤波等等 LabVIEW交互式的环境便于完成需要反复试验(Trial and error)的预处理任务 图形化编程 VI前面板 调试探针 (Probe) Express VI

参数测量 频率、周期与相位 直流分量、有效值(RMS) 脉冲参数：占空比、超调比等 总谐波失真(THD)、SINAD 振动级、声压级 预处理 参数测量 域变换 建模 频率、周期与相位 直流分量、有效值(RMS) 脉冲参数：占空比、超调比等 总谐波失真(THD)、SINAD 振动级、声压级 谐振频率、阻尼

参数测量的应用 电声设备特性测量 土木与机械结构动态特性测量 其他应用 音箱、耳机、麦克风、功放等 频响、THD等参数 谐振频率、阻尼 汽车 生产线自动质量控制系统

参数测量例1——频谱测量 可交互式地对参数进 行配置（如选择不同 的窗函数等）

需要加窗的原因——频谱泄漏 实际信号采样之后进行频谱分析时需要考虑频谱泄漏的问题 1个周期 不连续 没有以整数周期进行采样的信号生成高频不连续成分，从而导致频谱泄漏 频谱泄漏导致频率测量失真，因为不连续部分的高频能量会在频谱扩散 不连续 1个周期

频谱泄漏 整数周期 — 无泄漏 非整数周期 — 泄漏

加窗可减少频谱泄漏对频谱分析的影响 加窗可加强信号部分，减弱其它部分 加窗可以将不连续部分的幅值最小化 减少频谱泄漏 加窗对幅值和相位的效果、不同窗函数的影响效果等内容可参考《数字信号处理》课程或相关参考书

参数测量例2——FRF 一个函数完成一台传统频谱分析仪的主要功能 系统的激励和响应信号作为输入，直接输出系统的FRF 加窗、平均、H1、H2、H3等设置 直接在LabVIEW前面板显示频响函数

参数测量例3——正弦参数提取 传统方法 LabVIEW中使用的三点法 功率峰值法：精度受频谱泄漏和谱线密度影响 零点检测法：精度受噪声影响 专利技术 消除频谱泄漏影响 高精度 Demo

使用LabVIEW做参数测量的优势 LabVIEW的函数专门针对工业应用 函数功能强大，调用现成VI完成参数测量任务 隐藏底层算法，符合工业标准的设置方式 包含单位量纲，自动给出测量结果的量纲

域变换 变换是信号处理的精髓 常用变换域 换个角度看问题 变换可能使得信号的隐藏特征显而易见 频域 尺度域 时频域 角度域 预处理 参数测量 建模 变换是信号处理的精髓 换个角度看问题 变换可能使得信号的隐藏特征显而易见 常用变换域 频域 尺度域 时频域 角度域

信号按时频特征分类 短时宽带信号 长时间持续的窄带信号 频率 短时窄带信号 时变信号 时间

选择合适的变换域 傅立叶变换 小波变换 联合时频 角度(阶次)域 t f

LabVIEW变换函数的特点 功能全面 函数设计针对在线应用 FFT、Hilbert变换、Hartley变换、Walsh Hadamard变换、联合时频率变换、小波变换 函数设计针对在线应用 函数运算速度足够快 函数自动处理相邻信号块的衔接问题 例：Online Gabor Transform、Online Gabor Expansion

LabVIEW中时频分析的应用举例 演示 深海中虎鲸的叫声… 需要添加Notes

建模分析 应用1. 系统识别 应用2. 随机信号参数建模 控制器设计 预测 状态监测 系统辨识工具包 预处理 参数测量 域变换 建模 主要是两种应用 系统辨识工具包

随机信号建模 自回归模型 (AR) 确定部分 (用模型系数表示) 随机部分 (建模残差) You can consider a signal as the sum of the deterministic part and the stochastic part. The deterministic part can be represented by a linear model while the stochastic part is random and cannot be represented by a linear model.   AR modeling is a commonly-used model. An AR model represents any sample in a time series as the linear combination of the past samples in the same time series. The white noise in the time series cannot be picked up by the linear combination. The modeling error e(n) corresponds to the noise that cannot be picked up by the linear combination. 确定部分 (用模型系数表示) 随机部分 (建模残差)

AR建模应用实例 - 硬盘异音自动检测 Good Pitch Crack Zee 在实际生产线上，可以通过AR建模残差的大小来检测故障

在实际的信号处理应用中使用LabVIEW 与硬件无缝连接 易于获取真实数据，随后直接进行信号处理 针对在线信号处理的函数接口设计 交互式地直接调试 可以根据实际测量数据实时尝试不同的信号处理算法效果，决定最终的算法 开发效率高 内置超过1,000种现成的信号处理函数，可直接调用 概率统计、微积分、曲线拟合插值、最优化等数学函数 频谱分析、小波、时频、滤波器设计、特征提取、多通道分析等 调制/解调等 也可以编写自定义的信号处理算法

LabVIEW中的信号分析与处理常用函数 数学选板 数字滤波器设计* 频谱测量* 高级信号处理 (时频分析、小波分析等)* 声音与振动* 信号处理函数选板 带*号的需要安装相应工具包，学生可以安装试用版，使用期为一个月 调制解调*

结合硬件进行信号处理 同一应用程序 多种目标硬件 Wireless USB PCI CompactDAQ PXI ELVIS 无论你的数据来自于何种数据采集平台，LabVIEW数据采集和信号处理的程序是一样的

举例 基于myDAQ实现声音信号的采集和声强分析及阈值报警 采集音乐信号 设阈值并监控 根据警报值输出

举例 进一步实现在线音效处理（功率谱分析和滤波均衡）

调用文本语言下的信号处理代码 通过公式节点和MathScript节点可在LabVIEW中调用文本语言程序 也可以通过调用DLL等方式连接文本语言的编译结果（可自学）

通过MathScript节点调用Matlab代码 LabVIEW中内置的文本数学语言，提供900多个数学、信号处理函数 兼容m文件脚本语法和对矩阵的操作，可以重用m-script代码并验证算法 可与LabVIEW图形化编程结合，实现交互式的图形化用户界面 快速的硬件实现与原型化

通过MathScript节点调用Matlab代码 可以演示MathScrpipt演示代码

参考资源 LabVIEW“信号处理实验室”和“通信原理实验室” 与《信号与系统》与《数字信号处理》经典教材图例配套的LabVIEW程序 这些是提供给相关课程老师上课演示的程序，不过如果学生有兴趣也可以借鉴这些资源，可以了解LabVIEW信号处理VI的使用，同时也可以加深对信号处理理论知识的理解

LabVIEW信号处理实际应用举例 波音777客机的起降噪声源定位 应用 Boeing Measures Reduced Aircraft Noise Emissions with NI PXI and LabVIEW (http://sine.ni.com/cs/app/doc/p/id/cs-684)

LabVIEW信号处理实际应用举例 鸟巢体育场结构健康监测 应用 基于LabVIEW与CompactRIO平台，对2008北京奥运体育场进行连续时间振动监测，包括结构模型验证、监测突发事件等工作 http://zone.ni.com/devzone/cda/tut/p/id/8954 . . . Kinemetrics Seismic Sensors