7.3. Цифровой анализ сигналов

Под анализом следует понимать любое преобразование исход­ных данных в целях получения новой информации.

Широкое распространение динамических моделей объектов исследования привело к резкому увеличению потоков информа­ции, что в свою очередь потребовало автоматизированной обра­ботки. В настоящее время достаточно высокопроизводительная об­работка (анализ) сигналов возможна только цифровыми методами и средствами. Объективными предпосылками развития и ши­рокого применения цифрового анализа послужили успехи микроэлекгроники, в частности в деле создания и распространения мик­ропроцессорной и компьютерной техники и идеологии.

Методы и средства анализа все шире используют персональ­ный компьютер в качестве одного из основных элементов измери­тельно-вычислительных комплексов.

7.3.1. Области анализа

Зарегистрированные массивы данных могут быть подвергнуты разнообразному цифровому анализу – обработке (с помощью внут­реннею микропроцессора прибора и/или внешнего персонально­го компьютера). В практике электрических измерений использует­ся несколько различных форм представления обработанных дан­ных. Обычно определяют три основные области обработки (анали­за) сигналов, которые различаются представлением выходной информации, т.е. результатов анализа:

• временная (Time-Domain Analysis), где массивы и входных, и выходных данных представлены функцией времени;

• частотная (спектральная, Frequency-Domain Analysis), где мас­сив выходных данных есть функция частоты;

• амплитудная (Amplitude-Domain Analysis), где массив выходных данных есть функция уровня (амплитуды) сигнала.

Рис. 7.9 иллюстрирует каждую из трех указанных обла­стей на примерах сигналов простых форм: синусоидального сигна­ла и сигналов треугольной и прямоугольной форм.

Первые две области широко распространены и реализованы в многочисленных автономных и компьютерных цифровых анализаторах. Анализ во временной области позволяет извлечь из массива входных зарегистрированных данных дополнительную информа­цию и представить ее функцией времени. Анализ в частотной (спек­тральной) области подразумевает переход от привычного временного представления сигнала (сигнал – функция времени) к час­тотному представлению (сигнал – функция частоты). Эта область анализа основана на использовании известного преобразования Фу­рье, связывающего временное и частотное представления сигнала. В современных средствах анализа используется алгоритм дискретного преобразования Фурье (ДПФ), посредством которого массив дискретных отсчетов сигнала (временная область) преобразуется в дискретный спектр. Конкретные устройства сегодня реализуют, как правило, разновидность ДПФ – алгоритм быстрого преобразова­ния Фурье (БПФ), который обеспечивает более высокое быстродействие.

а б в

Рис. 7.9. Примеры представления сигналов в различных областях: а – во временной области;

б – в частотной области; в – в амплитудной области

Спектральное представление используется в различных задачах. Довольно часто требуется определять гармонический состав (т.е. спектр) сигналов в электроэнергетических установках, в цепях мощ­ных потребителей. Типичная задача современной практики – опре­деление (по результатам регистрации сигнала электрического тока) значений мощности определенных гармоник.

Анализ в амплитудной области дает возможность найти вероят­ность попадания значений входного сигнала в заданные диапазо­ны, оценить времена нахождения сигнала «в зоне» (или «вне зоны»). Эта область представления сравнительно мало распространена. В ре­зультате такого анализа массива кодов входного сигнала строится гистограмма распределения уровня (мгновенных значений ампли­туд) исследуемого сигнала, из которой можно извлечь дополни­тельную полезную информацию. Подобные гистограммы часто ис­пользуются в статистических исследованиях процессов (особенно случайных) и объектов.