信号分析的基本研究方法

Ⅰ 信号处理技术有哪几种

信号转换与处理技术的作用是：在工业自动化控制系统中与各仪表配套使用，实现标准信号转为开关量，在一定条件下代替PLC的输出。
常见的信号转换与处理技术分类
模数转换：是一种能将模拟信号转变为数字信号的电子元件。通常是将信号采样并保持以后，再进行量化和编码，这两个过程是在转化的同时实现的。
模数转换一般要经过采样、保持和量化、编码这几个步骤。在实际电路中，有些过程是合并进行的，如采样和保持，量化和编码在转换过程中是同时实现的。
数模转换：是一种能够把连续的模拟信号转变为离散的数字信号的器件。经数字系统处理后的数字量，有时又要求再转换成模拟量以便实际使用，这种转换称为“数模转换”。
DAC主要由数字寄存器、模拟电子开关、位权网络、求和运算放大器和基准电压源（或恒流源）组成。用存于数字寄存器的数字量的各位数码，分别控制对应位的模拟电子开关，使数码为1 的位在位权网络上产生和其位权成正比的电流值，再由运算放大器对各电流值求和，并转换成电压值。

Ⅱ 离散傅里叶变换DFT和离散时间傅里叶变换DTFT的区别

一、两者的实质不同：

1、离散傅里叶变换DFT的实质：离散时间傅里叶变换。

2、离散时间傅里叶变换DTFT的实质：序列的傅里叶变换。

二、两者的结果不同：

1、离散傅里叶变换DFT的结果：傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，通过它把信号从时间域变换到频率域，进而研究信号的频谱结构和变化规律。

2、离散时间傅里叶变换DTFT的结果：原信号如果是非周期函数，DTFT变换后是连续函数；原信号如果是周期函数，DTFT变换后是离散函数。

三、两者的周期不同：

1、离散傅里叶变换DFT的周期：

（1）从序列DFT与序列FT之间的关系考虑X(k)是对频谱X(ejω)在[0,2π]上的N点等间隔采样，当不限定k的取值范围在[0,N-1]时，那么k的取值就在[0,2π]以外，从而形成了对频谱X(ejω)的等间隔采样。由于X(ejω)是周期的，这种采样就必然形成一个周期序列。

（2）从DFT与DFS之间的关系考虑。X(k)= ∑n={0,N-1}x(n) WNexp^nk，当不限定N时，具有周期性。

（3）从WN来考虑，当不限定N时，具有周期性。

2、离散时间傅里叶变换DTFT的周期：

将以离散时间信号X(n)变换到连续的频域，值得注意的是这一频谱是周期的，且周期为2π。

Ⅲ 信号处理的内容

信号处理最基本的内容有变换、滤波、调制、解调、检测以及谱分析和估计等。变换诸如类型的傅里叶变换、正弦变换、余弦变换、沃尔什变换等；滤波包括髙通滤波、低通滤波、带通滤波、维纳滤波、卡尔曼滤波、线性滤波、非线性滤波以及自适应滤波等；谱分析方面包括确知信号的分析和随机信号的分析，通常研究最普遍的是随机信号的分析，也称统计信号分析或估计，它通常又分线性谱估计与非线性谱估计；谱估计有周期图估计、最大熵谱估计等；随着信号类型的复杂化，在要求分析的信号不能满足高斯分布、非最小相位等条件时，又有髙阶谱分析的方法。高阶谱分析可以提供信号的相位信息、非高斯类信息以及非线性信息；自适应滤波与均衡也是应用研究的一大领域。自适应滤波包括横向LMS自适应滤波、格型自适应滤波，自适应对消滤波，以及自适应均衡等。此外，对于阵列信号还有阵列信号处理等等。
信号处理是电信的基础理论与技术。它的数学理论有方程论、函数论、数论、随机过程论、最小二乘方法以及最优化理论等，它的技术支柱是电路分析、合成以及电子计算机技术。信号处理与当代模式识别、人工智能、神经网计算以及多媒体信息处理等有着密切的关系，它把基础理论与工程应用紧密联系起来。因此信号处理是一门既有复杂数理分析背景，又有广阔实用工程前景的学科。
信号处理是以数字信号处理为中心而发展的。这 是因为信号普遍可以用数字化形式来表示，而数字化的信号可以在电子计算机上通过软件来实现计算或处理，这样，无论多么复杂的运算，只要数学上能够分析、可以得到最优的求解，就都可以在电子计算机上模拟完成。如果计算速度适当快，还可以用超大规模的专用数字信号处理心片来实时完成。因此，数字信号处理技术成为信息技术发展中最富有活力的学科之一。

Ⅳ 研究信号处理需要储备哪些基础知识

正好对wavelet和compressed sensing还略懂一些就，就顺路回答一下。
1）wavelet给图片提供一种multi-resolution或者multi-scale的分析方式。还有很多延伸的比如contourlet, curvelet之类的，统称为X-let。我学的时候没有感觉需要太深的数学知识。倒是你需要熟悉信号处理的基础，比如multi-rate analysis，Filter bank structure，还有基本的filter知识。数学方面知道卷积，微积分和线性代数应该就差不多了吧。
2）Compressed Sensing对数学的基础要求比较高。本来这个概念就是在06年T. Tao他们给出了performance guarantee的数学证明之后才火起来的。要读懂相关文献，你需要了解优化，线代，实分析，函数分析（Banach space什么的），统计，随机过程等相关数学基础。和他相关的信号处理的知识，比如sparse coding，dictionary learning之类的。

Ⅳ 电力系统低频振荡的分析方法有几种

低频振荡的分析方法

1. 线性模式分析法:线性模式分析法为小扰动稳定性问题提供了系统化的分析方法，其实质是李雅普诺夫线性化方法。

2. 时域仿真法：时域仿真法以数值分析为基础，通过计一算机仿真出系统变量在一定扰动下的时间响应，然后从仿真曲线推算出系统振荡模式的频率和阻尼特性。

3. 信号分析法：信号分析法的基础就是基于实测数据的分析方法。

4. 正规形法和模态级数法：正规形方法的思想是通过非线性向量场的正规形变换和反变换，将原来的非线性向量场映射为线性、解耦的正规形，得出原非线性向量场的动态特性和稳定性。

5. 分叉理论和混沌现象：分叉（或称分岔）理论的核心思想是把特征值和高阶多项式结合起来，从数学空间结构上研究由于参数的改变而引起的非线性系统不稳定性，更全面地分析电力系统中的静态失稳和周期振荡。

6. 基于广域测量信息在线辨识低频振荡：随着同步测量技术和广域测量系统（WAMS）应用到电力系统中，能够实时测量系统中发电机的功角，实现全网数据的同步采集、实时记录、远距离实时传递以及对数据的同步实时分析处理。

Ⅵ 如何对所得到的信号进行分形分析

如何对所得到的信号进行分形分析
为了研究超宽频带局部放电信号在各个频段上的局部特征、发现特征频段，应用小波分析技术，将局部放电信号进行小波分解，使信号变为各个频段的信号，然后计算各个频率段信号的分维数，并通过分维数的变化，来量化分析信号特征峰的特征。应用这种方法，可以得到各频段的放电信号的分形特征，为进一步研究超宽频带放电信号的变化规律奠定了基础。

Ⅶ 对故障的信号分析处理方法的研究和对故障机理的研究有什么区别

1、对故障的信号分析处理方法的研究：主要是针对信号处理方法，如何更好地识别出信号中隐含的故障特征信息。
2、对故障机理的研究：研究故障形成的原因以及该类故障的动力学机理及所对应信号特征。
信号处理方法容易搞出东西（美其名曰易出成果）。
机理研究不建议硕士阶段开展，即便是博士阶段的课题，也要掂量一下，这个方向想出成果是很难的。

Ⅷ 什么是信号的时域分析和频域分析

1.信号的时域分析：是指直接在时间域内对系统动态过程进行研究的方法。

2.信号频域分析：是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。

Ⅸ 随机信号分析基础公开课

《随机信号分析基础(高等学校电子信息学科十二五规划教材)》(作者梁红玉、郑霖、王俊义、樊孝明)为广西重点学科(通信工程和电子信息工程)精品课程的专业基础课教材，目的是帮助相关专业读者打下牢固的随机信号分析的基础，使其掌握现代信号分析和处理技术的研究方法，紧跟技术发展。全书共六章，主要包括随机信号的基本理论和分析方法。《随机信号分析基础(高等学校电子信息学科十二五规划教材)》在回顾随机变量研究方法的基础上引出随机信号的相关概念，然后分别从随机信号的时域和频域讨论随机信号的特点，并对随机信号通过线性系统响应以及通信系统中常见的窄带随机信号进行了分析。 本书以概率论、高等数学和信号系统分析的基础知识为背景，既可以作为高等学校通信、电子信息类专业学生的教材，也可作为相关专业领域的师生、科研人员和工程技术人员的参考资料。
第一章 随机变量基础1．1 概率基本术语1．1．1 概率空间1．1．2 条件概率1．2 随机变量及其分布1．2．1 随机变量1．2．2 随机变量统计描述1．2．3 常见随机变量的分布1．3 随机变量函数及其分布1．3．1 一维随机变量函数的分布1．3．2 二维随机变量函数的分布1．4 随机变量及其函数的数字特征1．4．1 一维随机变量的数字特征1．4．2 二维随机变量的数字特征1．4．3 随机变量的矩1．4．4 n维随机变量的数字特征1．4．5 统计平均算子1．5 高斯随机变量1．5．1 高斯随机变量的概率密度函数1．5．2 一维高斯分布函数的求解1．5．3 高斯随机变量的性质习题一第二章 随机信号的基本概念2．1 随机信号的定义及其分类2．1．1 随机信号的定义2．1．2 随机信号的分类2．2 随机信号的统计描述2．2．1 随机信号的概率分布2．2．2 随机信号的数字特征2．2．3 典型信号举例2．3 两个随机信号的统计特性分析2．3．1 联合概率分布2．3．2 联合矩特性2．3．3 正交性、线性无关性与统计独立性2．4 高斯随机信号2．4．1 高斯随机信号的概念2．4．2 高斯随机信号的性质习题二第三章 随机信号的平稳性与各态历经性3．1 平稳性与联合平稳性3．1．1 严平稳与宽平稳随机信号3．1．2 广义平稳的判定与意义3．1．3 联合平稳性3．1．4 其他平稳的概念3．2 平稳信号的相关函数3．2．1 自相关函数的性质3．2．2 互相关函数的性质3．2．3 平稳随机信号的相关系数与相关时间3．3 随机信号的各态历经性3．3．1 统计平均与时间平均3．3．2 均值各态历经性3．3．3 相关函数各态历经性3．3．4 随机信号的广义各态历经性3．3．5 意义及应用习题三第四章 随机信号的频域分析4．1 确知信号分析4．1．1 确知信号的类型4．1．2 确知信号的自相关函数与互相关函数4．1．3 能量信号的能量谱4．1．4 功率信号的功率谱4．2 随机信号的功率谱密度4．2．1 随机信号功率谱密度的定义4．2．2 平稳随机信号的功率谱密度4．2．3 功率谱密度的性质4．3 互功率谱密度4．3．1 定义与性质4．3．2 互功率谱与互相关函数的关系4．4 随机信号的带宽4．5 高斯白噪声与带限白噪声4．5．1 高斯白噪声4．5．2 带限白噪声习题四第五章 随机信号通过线性系统分析5．1 线性系统的基本理论5．1．1 线性系统的概念5．1．2 线性系统的分析方法5．2 随机信号通过线性系统分析5．2．1 随机信号通过线性时不变系统的时域分析5．2．2 随机信号通过线性系统的频域分析5．2．3 多个随机信号通过线性系统分析5．3 白噪声通过线性系统分析5．3．1 输入输出统计特性5．3．2 白噪声通过理想低通线性系统5．3．3 白噪声通过理想带通线性系统5．4 线性系统输出端随机信号的概率分布5．4．1 高斯随机信号通过线性系统5．4．2 宽带非高斯随机信号通过窄带线性系统5．5 最佳线性滤波器5．5．1 输出信噪比最大的最佳线性滤波器5．5．2 匹配滤波器习题五第六章 窄带随机信号分析6．1 希尔伯特变换6．1．1 希尔伯特变换定义6．1．2 希尔伯特变换的性质6．2 窄带随机信号的定义及表示6．2．1 窄带随机信号的定义6．2．2 窄带随机信号的表示6．3 窄带随机信号的统计分析6．4 窄带高斯随机信号包络和相位分布6．4．1 窄带高斯噪声的包络和相位的一维概率分布6．4．2 窄带高斯随机信号包络平方的一维分布6．5 随相正弦波信号加窄带高斯噪声之和的包络和相位的分布6．5．1 随相正弦波加窄带高斯噪声包络和相位的分布6．5．2 随相正弦波加窄带高斯噪声包络平方的一维分布习题六附录a 本书常用符号附录b 三角函数变换表附录c 常用信号的傅里叶变换表附录d 傅里叶变换的基本性质。