Ⅰ 信號處理技術有哪幾種
信號轉換與處理技術的作用是：在工業自動化控制系統中與各儀表配套使用，實現標准信號轉為開關量，在一定條件下代替PLC的輸出。
常見的信號轉換與處理技術分類
模數轉換：是一種能將模擬信號轉變為數字信號的電子元件。通常是將信號采樣並保持以後，再進行量化和編碼，這兩個過程是在轉化的同時實現的。
模數轉換一般要經過采樣、保持和量化、編碼這幾個步驟。在實際電路中，有些過程是合並進行的，如采樣和保持，量化和編碼在轉換過程中是同時實現的。
數模轉換：是一種能夠把連續的模擬信號轉變為離散的數字信號的器件。經數字系統處理後的數字量，有時又要求再轉換成模擬量以便實際使用，這種轉換稱為「數模轉換」。
DAC主要由數字寄存器、模擬電子開關、位權網路、求和運算放大器和基準電壓源（或恆流源）組成。用存於數字寄存器的數字量的各位數碼，分別控制對應位的模擬電子開關，使數碼為1 的位在位權網路上產生和其位權成正比的電流值，再由運算放大器對各電流值求和，並轉換成電壓值。
Ⅱ 離散傅里葉變換DFT和離散時間傅里葉變換DTFT的區別
一、兩者的實質不同：
1、離散傅里葉變換DFT的實質：離散時間傅里葉變換。
2、離散時間傅里葉變換DTFT的實質：序列的傅里葉變換。
二、兩者的結果不同：
1、離散傅里葉變換DFT的結果：傅里葉分析方法是信號分析的最基本方法，傅里葉變換是傅里葉分析的核心，通過它把信號從時間域變換到頻率域，進而研究信號的頻譜結構和變化規律。
2、離散時間傅里葉變換DTFT的結果：原信號如果是非周期函數，DTFT變換後是連續函數；原信號如果是周期函數，DTFT變換後是離散函數。
三、兩者的周期不同：
1、離散傅里葉變換DFT的周期：
（1）從序列DFT與序列FT之間的關系考慮X(k)是對頻譜X(ejω)在[0,2π]上的N點等間隔采樣，當不限定k的取值范圍在[0,N-1]時，那麼k的取值就在[0,2π]以外，從而形成了對頻譜X(ejω)的等間隔采樣。由於X(ejω)是周期的，這種采樣就必然形成一個周期序列。
（2）從DFT與DFS之間的關系考慮。X(k)= ∑n={0,N-1}x(n) WNexp^nk，當不限定N時，具有周期性。
（3）從WN來考慮，當不限定N時，具有周期性。
2、離散時間傅里葉變換DTFT的周期：
將以離散時間信號X(n)變換到連續的頻域，值得注意的是這一頻譜是周期的，且周期為2π。
Ⅲ 信號處理的內容
信號處理最基本的內容有變換、濾波、調制、解調、檢測以及譜分析和估計等。變換諸如類型的傅里葉變換、正弦變換、餘弦變換、沃爾什變換等；濾波包括髙通濾波、低通濾波、帶通濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、線性濾波、非線性濾波以及自適應濾波等；譜分析方麵包括確知信號的分析和隨機信號的分析，通常研究最普遍的是隨機信號的分析，也稱統計信號分析或估計，它通常又分線性譜估計與非線性譜估計；譜估計有周期圖估計、最大熵譜估計等；隨著信號類型的復雜化，在要求分析的信號不能滿足高斯分布、非最小相位等條件時，又有髙階譜分析的方法。高階譜分析可以提供信號的相位信息、非高斯類信息以及非線性信息；自適應濾波與均衡也是應用研究的一大領域。自適應濾波包括橫向LMS自適應濾波、格型自適應濾波，自適應對消濾波，以及自適應均衡等。此外，對於陣列信號還有陣列信號處理等等。
信號處理是電信的基礎理論與技術。它的數學理論有方程論、函數論、數論、隨機過程論、最小二乘方法以及最優化理論等，它的技術支柱是電路分析、合成以及電子計算機技術。信號處理與當代模式識別、人工智慧、神經網計算以及多媒體信息處理等有著密切的關系，它把基礎理論與工程應用緊密聯系起來。因此信號處理是一門既有復雜數理分析背景，又有廣闊實用工程前景的學科。
信號處理是以數字信號處理為中心而發展的。這 是因為信號普遍可以用數字化形式來表示，而數字化的信號可以在電子計算機上通過軟體來實現計算或處理，這樣，無論多麼復雜的運算，只要數學上能夠分析、可以得到最優的求解，就都可以在電子計算機上模擬完成。如果計算速度適當快，還可以用超大規模的專用數字信號處理心片來實時完成。因此，數字信號處理技術成為信息技術發展中最富有活力的學科之一。
Ⅳ 研究信號處理需要儲備哪些基礎知識
正好對wavelet和compressed sensing還略懂一些就，就順路回答一下。
1）wavelet給圖片提供一種multi-resolution或者multi-scale的分析方式。還有很多延伸的比如contourlet, curvelet之類的，統稱為X-let。我學的時候沒有感覺需要太深的數學知識。倒是你需要熟悉信號處理的基礎，比如multi-rate analysis，Filter bank structure，還有基本的filter知識。數學方面知道卷積，微積分和線性代數應該就差不多了吧。
2）Compressed Sensing對數學的基礎要求比較高。本來這個概念就是在06年T. Tao他們給出了performance guarantee的數學證明之後才火起來的。要讀懂相關文獻，你需要了解優化，線代，實分析，函數分析（Banach space什麼的），統計，隨機過程等相關數學基礎。和他相關的信號處理的知識，比如sparse coding，dictionary learning之類的。
Ⅳ 電力系統低頻振盪的分析方法有幾種
低頻振盪的分析方法
線性模式分析法:線性模式分析法為小擾動穩定性問題提供了系統化的分析方法，其實質是李雅普諾夫線性化方法。
時域模擬法：時域模擬法以數值分析為基礎，通過計一算機模擬出系統變數在一定擾動下的時間響應，然後從模擬曲線推算出系統振盪模式的頻率和阻尼特性。
信號分析法：信號分析法的基礎就是基於實測數據的分析方法。
正規形法和模態級數法：正規形方法的思想是通過非線性向量場的正規形變換和反變換，將原來的非線性向量場映射為線性、解耦的正規形，得出原非線性向量場的動態特性和穩定性。
分叉理論和混沌現象：分叉（或稱分岔）理論的核心思想是把特徵值和高階多項式結合起來，從數學空間結構上研究由於參數的改變而引起的非線性系統不穩定性，更全面地分析電力系統中的靜態失穩和周期振盪。
基於廣域測量信息在線辨識低頻振盪：隨著同步測量技術和廣域測量系統（WAMS）應用到電力系統中，能夠實時測量系統中發電機的功角，實現全網數據的同步採集、實時記錄、遠距離實時傳遞以及對數據的同步實時分析處理。
Ⅵ 如何對所得到的信號進行分形分析
如何對所得到的信號進行分形分析
為了研究超寬頻帶局部放電信號在各個頻段上的局部特徵、發現特徵頻段，應用小波分析技術，將局部放電信號進行小波分解，使信號變為各個頻段的信號，然後計算各個頻率段信號的分維數，並通過分維數的變化，來量化分析信號特徵峰的特徵。應用這種方法，可以得到各頻段的放電信號的分形特徵，為進一步研究超寬頻帶放電信號的變化規律奠定了基礎。
Ⅶ 對故障的信號分析處理方法的研究和對故障機理的研究有什麼區別
1、對故障的信號分析處理方法的研究：主要是針對信號處理方法，如何更好地識別出信號中隱含的故障特徵信息。
2、對故障機理的研究：研究故障形成的原因以及該類故障的動力學機理及所對應信號特徵。
信號處理方法容易搞出東西（美其名曰易出成果）。
機理研究不建議碩士階段開展，即便是博士階段的課題，也要掂量一下，這個方向想出成果是很難的。
Ⅷ 什麼是信號的時域分析和頻域分析
1.信號的時域分析：是指直接在時間域內對系統動態過程進行研究的方法。
2.信號頻域分析：是採用傅立葉變換將時域信號x(t)變換為頻域信號X(f)，從而幫助人們從另一個角度來了解信號的特徵。
Ⅸ 隨機信號分析基礎公開課
《隨機信號分析基礎(高等學校電子信息學科十二五規劃教材)》(作者梁紅玉、鄭霖、王俊義、樊孝明)為廣西重點學科(通信工程和電子信息工程)精品課程的專業基礎課教材，目的是幫助相關專業讀者打下牢固的隨機信號分析的基礎，使其掌握現代信號分析和處理技術的研究方法，緊跟技術發展。全書共六章，主要包括隨機信號的基本理論和分析方法。《隨機信號分析基礎(高等學校電子信息學科十二五規劃教材)》在回顧隨機變數研究方法的基礎上引出隨機信號的相關概念，然後分別從隨機信號的時域和頻域討論隨機信號的特點，並對隨機信號通過線性系統響應以及通信系統中常見的窄帶隨機信號進行了分析。 本書以概率論、高等數學和信號系統分析的基礎知識為背景，既可以作為高等學校通信、電子信息類專業學生的教材，也可作為相關專業領域的師生、科研人員和工程技術人員的參考資料。
第一章 隨機變數基礎1．1 概率基本術語1．1．1 概率空間1．1．2 條件概率1．2 隨機變數及其分布1．2．1 隨機變數1．2．2 隨機變數統計描述1．2．3 常見隨機變數的分布1．3 隨機變數函數及其分布1．3．1 一維隨機變數函數的分布1．3．2 二維隨機變數函數的分布1．4 隨機變數及其函數的數字特徵1．4．1 一維隨機變數的數字特徵1．4．2 二維隨機變數的數字特徵1．4．3 隨機變數的矩1．4．4 n維隨機變數的數字特徵1．4．5 統計平均運算元1．5 高斯隨機變數1．5．1 高斯隨機變數的概率密度函數1．5．2 一維高斯分布函數的求解1．5．3 高斯隨機變數的性質習題一第二章 隨機信號的基本概念2．1 隨機信號的定義及其分類2．1．1 隨機信號的定義2．1．2 隨機信號的分類2．2 隨機信號的統計描述2．2．1 隨機信號的概率分布2．2．2 隨機信號的數字特徵2．2．3 典型信號舉例2．3 兩個隨機信號的統計特性分析2．3．1 聯合概率分布2．3．2 聯合矩特性2．3．3 正交性、線性無關性與統計獨立性2．4 高斯隨機信號2．4．1 高斯隨機信號的概念2．4．2 高斯隨機信號的性質習題二第三章 隨機信號的平穩性與各態歷經性3．1 平穩性與聯合平穩性3．1．1 嚴平穩與寬平穩隨機信號3．1．2 廣義平穩的判定與意義3．1．3 聯合平穩性3．1．4 其他平穩的概念3．2 平穩信號的相關函數3．2．1 自相關函數的性質3．2．2 互相關函數的性質3．2．3 平穩隨機信號的相關系數與相關時間3．3 隨機信號的各態歷經性3．3．1 統計平均與時間平均3．3．2 均值各態歷經性3．3．3 相關函數各態歷經性3．3．4 隨機信號的廣義各態歷經性3．3．5 意義及應用習題三第四章 隨機信號的頻域分析4．1 確知信號分析4．1．1 確知信號的類型4．1．2 確知信號的自相關函數與互相關函數4．1．3 能量信號的能量譜4．1．4 功率信號的功率譜4．2 隨機信號的功率譜密度4．2．1 隨機信號功率譜密度的定義4．2．2 平穩隨機信號的功率譜密度4．2．3 功率譜密度的性質4．3 互功率譜密度4．3．1 定義與性質4．3．2 互功率譜與互相關函數的關系4．4 隨機信號的帶寬4．5 高斯白雜訊與帶限白雜訊4．5．1 高斯白雜訊4．5．2 帶限白雜訊習題四第五章 隨機信號通過線性系統分析5．1 線性系統的基本理論5．1．1 線性系統的概念5．1．2 線性系統的分析方法5．2 隨機信號通過線性系統分析5．2．1 隨機信號通過線性時不變系統的時域分析5．2．2 隨機信號通過線性系統的頻域分析5．2．3 多個隨機信號通過線性系統分析5．3 白雜訊通過線性系統分析5．3．1 輸入輸出統計特性5．3．2 白雜訊通過理想低通線性系統5．3．3 白雜訊通過理想帶通線性系統5．4 線性系統輸出端隨機信號的概率分布5．4．1 高斯隨機信號通過線性系統5．4．2 寬頻非高斯隨機信號通過窄帶線性系統5．5 最佳線性濾波器5．5．1 輸出信噪比最大的最佳線性濾波器5．5．2 匹配濾波器習題五第六章 窄帶隨機信號分析6．1 希爾伯特變換6．1．1 希爾伯特變換定義6．1．2 希爾伯特變換的性質6．2 窄帶隨機信號的定義及表示6．2．1 窄帶隨機信號的定義6．2．2 窄帶隨機信號的表示6．3 窄帶隨機信號的統計分析6．4 窄帶高斯隨機信號包絡和相位分布6．4．1 窄帶高斯雜訊的包絡和相位的一維概率分布6．4．2 窄帶高斯隨機信號包絡平方的一維分布6．5 隨相正弦波信號加窄帶高斯雜訊之和的包絡和相位的分布6．5．1 隨相正弦波加窄帶高斯雜訊包絡和相位的分布6．5．2 隨相正弦波加窄帶高斯雜訊包絡平方的一維分布習題六附錄a 本書常用符號附錄b 三角函數變換表附錄c 常用信號的傅里葉變換表附錄d 傅里葉變換的基本性質。
