ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Погрешности измерений (В. С. Пеллинец) из "Вибрации в технике Справочник Том 5 " Очевидно, что рассмотренный метод накопления результата путем усреднения по ансамблю реализаций применим и к непериодическим характеристикам, но в этом случае каждая реализация должна получаться в результате включения (выключения) исследуемой системы, а импульс синхронизации должен фиксировать определенный начальный момент развития нестационарного процесса. [c.285] В случае малой скорости изменения характеристик процесса во времени становится возможным измерение функции нестационарности, характеризующей это изменение, по одной реализации процесса путем скользящего сглаживания с весом /г (ty. [c.285] В первом случае удается получить быстродействующие компактные приборы высокой точности, как правило, параллельного действия, работающие в реальном масштабе времени. Наиболее простые приборы содержат устройства, запоминающие сигнал, а анализ выполняется ретроспективно. Более крупные установки и анализирующие тракты создаются на базе сочетания аналоговых и цифровых приборов, что позволяет наилучшим образом использовать преимущества каждого из этих способов обработки сигналов. Специализированные приборы широкого применения используют для измерения стандартных характеристик и выполнения наиболее распространенных видов обработки сигналов. Это узкополосные анализаторы, корреляторы, измерители плотностей вероятностей, цифровые транспониаторы спектра сигналов (запоминающе-воспроизводящие устройства). Высокие технические и эксплуатационные характеристики цифровых приборов достигаются применением ряда специальных методов и приемов обработки сигналов. [c.285] Применение универсальных ЭВМ позволяет выполнять стандартные и нестандартные виды обработки сигналов, что особенно ценно при проведении исследований физической природы сигналов, моделировании физических явлений, выполнении специальных видов обработки сигналов и т. п. Другая группа задач, решаемых на универсальных ЭВМ, — это вторичная обработка статистических характмнстик, полученных на специализированных процессорах или на первом этапе обработки сигналов иа универсальной ЭВМ (определение средних характеристик, их дисперсии, их аппроксимация, введение поправок, учитывающих характеристики датчиков и измерительного тракта, получение абсолютных значений искомых величин и т. п ). Наиболее приспособленными для использования широким кругом специалистов-исследо-вателей, физиков — являются мини-ЭВМ [10, 13, 19], отличаюш,иеся малыми габаритами, простотой обслуживания и, что особенно ценно, — высокой надежностью (число часов наработки на отказ может составлять несколько тысяч). [c.286] Рассмотрим основные правила и приемы цифровой дискретной обработки сигналов, выполнение которых избавляет от ошибок, способствует сокращению длительности процедуры обработки. [c.286] Спектр последовательности импульсов квантования f i, Гк) = 21/( , Т ) характеризуется рядом дискретных составляющих, расположенных с интервалом по частоте = 1/7 к. где — период следования импульсов. Модуляция амплитуд этой последовательности импульсов приводит к появлению боковых полос около каждой дискретной составляющей частоты квантования и, следовательно, к эффекту наложения спектра (рис. 9). [c.286] Наибольшее число разрядов требуется при измерении плотности распределения вероятностей. При корреляционном анализе число разрядов в одном из каналов может быть снижено до 2—3. Обычно аналого-цифровые преобразователи выдают результат, содержащий 6—14 двоичных разрядов, причем меньшее число разрядов присуще более высокочастотным (быстродействующим) АЦП. [c.287] Объем памяти. Для выполнения ретроспективной обработки сигнала его необходимо запомнить в запоминающем устройстве ЭВМ. Чтобы запомнить реализацию длиной Гр при верхней частоте fg, необходимо, с учетом -Fkb = записагь в ЗУ машины Л зу = 47 pf отсчетов. Например, при = 10-10 Гц и Т = 60 с необходимо Wgy = 24 10 отсчетов, что обеспечивается не в каждой ЭВМ. Если ЗУ машины не справляется с этой задачей, то целесообразно рассмотреть возможность работы в реальном масштабе времени, чтобы накапливать и запоминать лишь результат анализа, обычно не превышающий (1—2) 10 отсчетов. Иначе говоря, малый объем ЗУ может быть компенсирован большим быстродействием ЭВМ. Существенно меньший объем памяти требуется для вторичной обработки статистических характеристик, которые могут содержать (1—2) 10 отсчетов. [c.287] Однако при анализе периодических процессов такой алгоритм может приводить к искажениям корреляционной функции из-за так называемого эффекта синхронности, если частота квантования в одном из каналов окажется близкой к частоте сигнала. Для устранения этой погрешности прибегают к случайной выборке (Л/j случайным образом изменяется) либо к выборке с линейным изменением Ati во времени. [c.288] Алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ) основан на другом методе устранения избыточности информации — устранении повторяющихся при дискретном преобразовании Фурье (ДПФ) перемножений значений сигнала на значения sin wt и os idt. Формально процедура формирования алгоритма БПФ описывается следующим образом [6]. [c.288] Для ряда длиной N = 2 , повторяя эту процедуру k раз. приходим к ряду, имеющему один член, тогда преобразование Фурье этого члена совпадает с ним-В результате вместо 2N операций умножения, требуемых для процедуры обычного ДПФ, необходимо 2N log j N операций перемножения при БПФ. Например, при N = 1024 выигрыш в числа операций и во времени составит N/2 logj Л 50 раз. [c.288] Для сокращения объема обработки при спектральном анализе узкополосных оцессов частоту квантования выбирают исходя из ширины спектра сигнала кв = (3 4) Л/ . При измерениях таким способом входной ФНЧ цифрового анализатора отключают. [c.288] Вернуться к основной статье