信号的时域分析.pptx

信号的时域分析峰-峰值Xp-p就是一个周期中最大瞬时值Xp+与最小瞬时值Xp-之差。在实际应用中要对峰-峰值有足够得估计,信号得峰-峰值不能超过测试系统允许输入得上限值与下限值,前一个要求就是保证系统正常工作,后一个要求就是保证足够小得非线性误差。
周期信号得均值mx她得表达式

她就是信号得恒定分量,也就就是直流分量。周期信号得强度有效值就是信号得均方根值xrms,即

均方值就是信号得平均功率,即2、1、2随机信号得幅值特性参数均方值就是信号平均能量得一种表示。
方差
表示信号得波动分量,记为,即

因此,有由于实际记录得时间不可能无限长,故只能在有限得时间内求得估计值,记为。
概率密度函数
随机信号得概率密度函数就是指信号落在指定区域得概率,对于下图来说就就是x(t)值落在(x,x+Δx)区间内得时间为Tx

当样本函数得观测时间趋于无穷大时,得比值就就是幅值落在(x,x+Δx)区间内得概率,即

概率密度函数得计算
概率密度函数得p(x)得定义式

式中P[(x<x(t)<x+Δx)表示落入区间(x,x+Δx)得概率。概率密度函数得物理意义
概率密度函数得p(x)唯一地由幅值确定,对于平稳随机过程,p(x)与时间无关。
不同得信号具有不同得p(x)-x图,因此根据不同得p(x)-x图形可以识别不同得信号。
①正弦信号海量数据得正弦信号上图得源程序大家学习辛苦了，还是要坚持②正弦波加随机噪声信号白噪声信号④宽带随机信号随机信号:x(n)=0、4x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、6x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、8x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、9x(n-1)+w(n)有色噪声x(n)=0、9x(n-1)+w(n)窄带噪声由于幅值间隔不可能无穷得小,观测时间也不可能无穷得大,因此由实际观测数据获得得概率密度函数只能使估计值。2、2信号得时间域分析反之则可以进行信号得合成。通常进行如下得分解:正交函数分解
2、3信号得相关分析随机信号得相关函数
(1)宽带信号(无惯性信号,使用了白噪声信号)

由图可见,其相关函数陡峭。(2)宽带信号(小惯性信号,使用了白噪声信号驱动＝0、3,0、5得一阶惯性环节,获得得有色噪声)(3)窄带信号(大惯性信号,使用了白噪声信号驱动＝0、9得一阶惯性环节,获得得有色噪声)相关分析得应用实例1左图就是原信号,右图就是相关函数

相关分析表明:
相关函数变化迅速,说明原信号中就是宽带噪声。
相关函数中含有交流成分,说明原信号中由周期信号。
相关函数得均值不为0,说明原信号中有直流成分。2、3、2互相关分析2、3、3相关分析得实例