06第5章_功率谱分析及其应用

第五章信号(signal)处理初步第四节功率谱(powerspectrum)分析及其应用随机信号的功率谱密度随机信号是时域无限信号，不具备可积分条件，因此不能直接进行傅里叶变换。又因为随机信号的频率、幅值、相位都是随机的，因此从理论上讲，一般不作幅值谱和相位谱分析，而是用具有统计特性的功率谱密度(powerspectraldensity)来作谱分析。自功率谱密度函数(Auto-powerspectraldensityfunction)互功率谱密度函数(cross-powerspectraldensityfunction)相干函数(coherencefunction)与频率响应函数(frequencyresponsefunction)随机信号的功率谱密度设x(t)是零均值的随机信号，且x(t)中无周期性分量，其自相关函数，自相关函数满足富立叶变换条件0xR0xRd)(xxR2x)(xxR)(TTxxR工程中对信号进行隔直处理，使。对于含有周期成分的信号，用窗函数(windowfunction)截断，使得。0x随机信号的功率谱密度自功率谱密度函数(Auto-powerspectraldensityfunction)定义根据维纳—辛钦公式，平稳随机过程的功率谱密度与自相关函数是一傅里叶变换偶对(fouriertransformdualpair)jxxjxxSRedRSed随机信号的功率谱密度自功率谱密度函数(Auto-powerspectraldensityfunction)的性质自功率谱密度函数是实偶函数。自功率谱密度函数是双边谱。单边功率谱(one-sidedpowerspectrum)（非负频率上的谱）220xxjxGSRed随机信号的功率谱密度物理意义信号的能量在不同频率成分上的分布。2010lim0TxxxTRxtxtdtT200jfxxxxxxRSfedfSfdf20xxxxxRSfdf随机信号的功率谱密度Parseral定理信号的能量在时域与频域是相等的。自功率谱密度函数(Auto-powerspectraldensityfunction)与幅值谱(amplitudespectrum)的关系22xtdtXfdf22210lim2110limlim22TxxxTTTxxTTTRxtdtSfdfTRxtdtXfdfTT21lim2xTSfXfT随机信号的功率谱密度功率谱估计12,1,01122NkkXNkSfXTfSxx其中单边谱rRkSkXNkXkXnxtxkXNfGxIFFTxFFTx22212平均模平方计算方法随机信号的功率谱密度工程应用1）功率谱在设备诊断中的应用①汽车变速箱上加速度信号的功率谱图正常异常随机信号的功率谱密度可分析系统的测量中经常用这个公式计算频率响应函数(frequencyresponsefunction)的幅值，但无法计算它的相位、实部和虚部。fH222yxHfHfHfYfSfYfYfXfXfSfXffXfYfH随机信号的功率谱密度互功率谱密度函数(cross-powerspectraldensityfunction)定义如果互相关函数满足福氏变换条件单边互谱密度函数(One-sidedcross-powerspectrum)12jxyxyjxyxySRedRSedxyRd20jxyxyGRed随机信号的功率谱密度单边互谱密度函数(One-sidedcross-powerspectrum)其中实部虚部xyxyxyGCjQ2cosxyxyCRd2sinxyxyQRd22arctanxyjxyxyxyxyxyxyxyxyGGeGCQQC随机信号的功率谱密度互谱分析的估计离散点对应于数字信号iixyiixykYkXNkSkYkXNkS11iiixyiiixyfYfXTfSfYfXTfS11随机信号的功率谱密度工程应用可利用互谱求系统的可在强噪声背景下分析系统的传输特性fHfHffSfSfXfXfXfYfXfYfHxxyX(t)y(t)tn3系统2tn1系统1tn2随机信号的功率谱密度正弦加随机随机信号随机信号的功率谱密度tntntntxty''''321输入x(t)与输出y(t)的互相关函数(cross-correlationfunction)为：321''''nxnxnxxxxyRRRRR由于噪音与输入无关，所以后3项为零，于是有fSfSfSfSfHxxxxxy'xxxyRR'随机信号的功率谱密度谱相干函数(spectralcoherencefunction)的定义评测输入、输出信号间的因果性，即输出信号的功率谱中有多少是所测试输入量引起的响应。22xyxyxyGGG随机信号的功率谱密度频率响应函数(frequencyresponsefunction)的定义谱相干函数的性质y(t)和x(t)完全相关y(t)和x(t)完全无关y(t)和x(t)部分相关测试中有外界干扰输出y(t)是输入x(t)和其它输入的综合输出联系x(t)与y(t)的系统是非线性(nonlinear)的xyxGHG21xy20xy210xy随机信号的功率谱密度船用柴油机润滑油泵压油管振动和压力脉动间的相干分析油压脉动自谱油管振动自谱