测试技术课程设计模板.docx
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测试技术课程设计模板
《机械工程测试技术》
课程设计
动态测试信号采集仿真与实例分析
姓名：
×××
学院：
机电工程学院
专业：
机械设计制造及其自动化
班级：
2010级本科4班
学号：
201015******
完成日期：
2012年12月38日
目录
1绪论
2信号仿真、采集与分析处理
2.1题目
2.2Matlab处理分析
2.3讨论
2.4结论
3基于计算机的声信号采集与分析
3.1题目
3.2Matlab处理分析
3.3讨论
3.4结论
4机械运行数据分析与处理
4.1题目
4.2第一份数据分析
4.2.1Matlab处理
4.2.2结论
4.3第二份数据分析
4.3.1Matlab处理
4.3.2结论
5总结
参考文献
动态测试信号采集仿真与实例分析
摘要：
测试技术的项目设计——动态测试信号采集仿真与实例分析，围绕课程讲授的动态信号的采集、分析与处理的基本原理与方法进行，同时运用Matlab等工具，进行数学处理，做出信号的频谱，并能够分析信号的频谱。
项目设计包括三个部分：
信号仿真、采集与分析处理，基于计算机的声信号采集与分析，机械运行数据分析与处理。
通过项目设计，能熟练运用傅里叶变换处理和分析信号，对信号的频谱能够有一个更深的了解。
关键词：
matlab；信号采样；频谱分析；fft
1.1信号仿真、采集与分析处理
信号采集过程中一般需要考虑以下几个参数：
信号频率、采样频率、采样长度等，不同参数的数值设定对于信号采集的效果会产生直接影响，为了掌握信号采集过程中这些参数对采集过程及其效果产生的影响，可以通过Matlab或C语言对信号采集与分析处理的过程进行仿真分析，具体要求如下：
利用Matlab或C语言产生信号x（t），
其中：
f1=50Hz、f2=200Hz、f3=1000Hz；
n（t）为白噪声，均值为零，方差为0,7；
幅值、相位任意设定；
对信号x（t）进行DFFT处理下:
取
=4，
=,5,
=6,
=
=
=0;噪声方差0.7
Fs=3000HZ:
N=1024
程序：
Fs=3000;%采样频率
L=1024;%信号长度
NFFT=1024;%采样点数
T=1/Fs;
t=（1:
L）*T;
n=（rand（1,L）-0.5）*sqrt（12*0.7）;%均值为零，方差为0.7的白噪声
x=4*sin（2*pi*50*t）+5*sin（2*pi*200*t）+6*sin（2*pi*1000*t）+n;%信号
subplot（2,1,1）;
plot（Fs*t（1:
1000）,x（1:
1000））;%信号的时域图
X=fft（x,NFFT）/L;%对信号快速傅里叶变换
f=Fs/2*linspace（0,1,NFFT/2+1）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,2*abs（X（1:
NFFT/2+1）））;%信号的单边谱
Fs=4000HZ:
N=1024
Fs=5000HZ;N=1024
FS=5000HZ:
N=2048
=4，
=,5,
=6,
=
=
=0;噪声方差1
Fs=5000;N=1024
讨论：
1）通过设置不同的采样频率，画出时域波形和傅里叶变换后的频谱图，讨论在采样点数一定的情况下，如1024点，采样频率对信号时域复现、频域分析的影响；
见图1和图2，采样点数均为1024，采样频率分别为5000Hz和2500Hz，2500Hz时，各个谱线的值已经达不到信号各个谐波分量的幅值，即已经小于3,4,5了，只有3,4,4；而5000Hz时，各个谱线的值非常接近3,4,5，频率较高时，频谱显示的比较准确，谱线能量泄露小，频率分辨率越高。
2）采样频率、采样长度（采样点数）与频率分辨率的关系；
见图2和图3，采样频率均为2500Hz，采样点数分别为1024和2048，前者各个谱线的值已经达不到信号各个谐波分量的幅值，只有3,4,4；而后者各个谱线的值非常接近3,4,5，可见频率一定时，采样点数越多，谱线能量泄露小，频率分辨率越高。
3）通过设置不同幅值的信号与噪声，讨论噪声对信号时域分析和频域分析的影响。
噪声的幅值越大，频域分析时，信号的谱线越不明显，当噪声信号的幅值比信号的幅值还要大的多时，噪声会淹没信号，频域分析时，根本无法得到信号的谱线，（可以参照图1，图4，图5）。
而且，噪声的幅值越大，时域越是混乱，越难分析，看不出周期性。
结论
1.采样频率越高，采样点数越多，频率的分辨率越高，采样频率至少应当大于等于信号最高频率的2倍。
2.噪声的幅值越大，频域分析时，信号的谱线越不明显，时域越是混乱。
采集信号时，必须控制噪声的大小。
1.2基于计算机的声信号采集与分析
现代计算机具有对声音、视频进行采样的功能，把模拟信号转换为数字信号。
通过计算机上的麦克风及声卡与AD，录制各人在不同环境噪声、不同发声状态下讲话“机械工程测试与控制技术”语句（不少于3次，最好是他人的声音），利用软件转换语音数据文件为ASCII码，然后利用1.1的软件进行频谱分析，画出时域、频域图形。
程序：
fs=44100;%语音信号采样频率为22050
x1=wavread（'y.wav'）;%读取语音信号的数据，赋给变量x1，
sound（x1,44100）;%播放语音信号
figure
（1）
plot（x1）;
y1=fft（x1,1024）;%对信号做1024点FFT变换
f=fs*（0:
511）/1024;%将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f
figure
（2）
plot（f,abs（y1（1:
512）））;%abs是绝对值，plot是直角坐标下线性刻度曲线
title（'原始语音信号频谱'）
xlabel（'Hz'）;
ylabel（'幅值'）
利用matlab对声音分析得到:
第一个人：
第二个人：
第三个人：
讨论：
1）该设置至少为多少的采样频率？
采样长度多长为合适？
采样频率可以设置为8000Hz，22050Hz，44100Hz，人耳能听到的声音频率为20Hz到20000Hz，所以设置采样频率为44.1KHz足够，这也是正常音频的采样频率。
人讲话的频率大约在500～3000Hz，所以设置采样频率为8000Hz足够。
由图6，图7，图8可知，采样长度应为音频信号长度的二分之一，太长，会是谱线的峰值降低（图8），太短，显示的谱线过少（图6），二分之一左右正好（图7），谱线比较明显，特征谱线显示的比较完整。
2）不同人员讲话声音的时域、频域有什么区别？
根据你的分析，该怎样区分不同人员的讲话声音？
根据图10，图12，图13，不同的人讲话，时域波形的强度不同，但具体的不同之处无法分析。
在频域图表现出来的是特征谱线的不同，说话声音低沉的，整体的特征谱线偏低，如图12，说话音调较高的，整体的特征谱线偏高，如图13,。
辨别不同人的讲话，关键是对其声音进行频谱分析，找到对应的特征谱线，就能辨认了。
3）要使他人不易识别你的讲话声音，该怎么处理？
改变自己的特征谱线就可以了，即所谓的用假声。
结论
1.每个人的声带都有自己的固定特征谱线，见图10和图11，读两个不同的音频，也存在有公共的特征谱线，如读“东南大学”和“机械工程”时，声带同时具有90.17Hz，226.1Hz，461.6Hz，925.9Hz这些频率。
2.音频的采样频率可以设置为8000Hz，22050Hz，44100Hz，最高的采样频率为44.1KHz足够，采样长度最好为音频信号长度的二分之一。
3.不同的人讲话，在频域图表现出来的是特征谱线的不同，说话声音低沉的，整体的特征谱线偏低；说话音调较高的，整体的特征谱线偏高。
辨别不同人的讲话，关键是对其声音进行频谱分析，找到对应的特征谱线，就能辨认了。
1.3机械运行数据分析与处理
某转子试验台运行时的振动位移数据，利用软件对其进行频谱计算，得到其时域和频域特征，分析机器振动原因：
不平衡、不对中故障特征及其诊断方法。
数据一：
数据说明
转速：
2234rpm；采样长度：
1024；传感器：
电涡流位移传感器
采样点数：
1024；转动频率37.23Hz；
则采样频率为其频率的64倍，取2383Hz
原程序为：
x=textread（'D:
\Matlab\1.txt'）;%读取txt数据
Fs=2383;%采样频率
L=1024;%数据长度
NFFT=1024;%采样点数
T=1/Fs;
t=（1:
L）*T;
subplot（2,1,1）;
plot（Fs*t,x）;%绘制时域图
X=fft（x,NFFT）/L;%进行快速傅里叶变换
f=Fs/2*linspace（0,1,NFFT/2+1）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,2*abs（X（1:
NFFT/2+1）））;%绘制单边谱
对应谱图：
数据二：
数据说明：
转速：
2169rpm；采样长度：
1024；传感器：
电涡流位移传感器
采样点数：
1024；转动频率36.16Hz；
则采样频率为其频率的64倍，取2314Hz
源程序改为：
x=textread（'D:
\Matlab\2.txt'），Fs=2314;，L=1024，NFFT=1024
对应谱图：
利用软件对其进行频谱计算，得到其时域和频域特征，分析机器振动原因：
不平衡、不对中故障特征及其诊断方法。
结论分析：
根据所给数据说明转子转动频率f=2234/60=37.23Hz，根据两图中相同频率分布的低频大概40HZ处幅值较高，与理论相符，但第二幅图中在高频处也有几处高辐出现，根据机理说明此处有不平衡等引起的震动故障。
总结
这次的项目设计包括三个部分：
信号仿真、采集与分析处理，基于计算机的声信号采集与分析，机械运行数据分析与处理。
通过这次项目设计，使我对信号的频谱能够有一个更深的了解，对频域分析也有了一个系统的认识。
了解了如何运用Matlab等工具进行信号采集，并对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱，分析信号的频谱，最后能够得到相应的结论。
也了解了信号的频谱分析在日常生活的简单应用，比如检测机器故障，分析音频信号等。
这次的项目设计将课程讲授的知识与实践结合起来。
参考文献：
1.贾民平，张洪亭.测试技术.北京：
高等教育出版社,2009.5.
2.董长虹主编.MATLAB信号处理与应用.北京：
国防工业出版社，2005
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