机械工程信号处理（一）：基本概念及应用

信号定义

一维信号，2维3维信号，多维信号、一维信号与向量的对应关系

信号与系统

信号来源于系统，机械系统、人体系统、电路系统
信号的处理也需要系统的来完成，分析仪、滤波器

信号处理与数学

数学（主要是线性代数的具体应用）的一个具体应用
空间解析几何
线性代数
泛函分析（少得几乎可以忽略）
微积分基础（少得几乎可以忽略）

信号处理与计算机

具体的实现手段
理论通过程序实现
深入的研究手段
程序对理论进行更深的研究
算法与程序通过软硬件共同完成
实现软硬件在测量分析方面的融合。

机械工程信号

按物理性质
- 人能感知的：声振（音频）、热、光（可见）、运动、力
- 仪器感知的：电磁、超声、光（红外、紫外）
按控制方法
- 控制信号：人为控制指令
- 状态信息：振动、噪声、力、运动状态、应力、应变、硬度、粗糙度、热、电磁、
特点
- 周期性
- 随机性

信号的描述方法

文字描述
数学公式
几何图形
向量
是否需要研究卷积和滤波的几何意义，向量通过滤波器的几何意义。空间中任意向量可以看成一组正交向量的线性组合，滤波器就是阻挡了某些正交向量。卷积的几何意义等等。

信号处理的基本理论

自身特点特征
找差异相关
换角度，有限组合出无限，DFT Wavelet 希尔伯特变换
选择想要的滤波

信号处理的实现方法

计算机＋程序
Matlab matrix＋lab OR Python(Everything in it)
编程方法 OOP "一步登天"
经典工具箱
别的编程语言 C C++ python JAVA等

在信号处理中，有三个基本理论概念：

1、向量之间的夹角：代表的是信号之间的不同

2、线性组合：线性变换

3、卷积

下面咱们开始用python去实现一个栗子

sig = A*sin(2*pi*f*+phi)*exp(-alpha*t)

参数Fs是采样频率，A是幅值，phi是相位，在sin函数后添加啦e**(-alphi*t)就能sin函数不断衰减。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2018/3/12 10:31
# @Author  : Barry
# @Email   : s.barry1994@foxmail.com
# @File    : decay_sin.py
# @Software: PyCharm Community Editionimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltA=1
Fs=2**10
f=1
phi=0
alpha=1
t=np.linspace(0,9,Fs)sig = A*np.sin(2*np.pi*f*t+phi)*np.exp(-alpha*t)
plt.plot(t,sig,label="decay_sin(x)",color="red")plt.xlabel("X axe")     #设置X轴的文字
plt.ylabel("Y axe")     #设置Y轴的文字
plt.title("decay_sin(x) function")    #设置图的标题
plt.legend()  #显示图例 loc='upper left'
plt.grid()
plt.show()
plt.show()

参考资料：http://48c7b564.wiz03.com/share/s/18NXlA2kjkRI2_oRZG2WQnCg2SYdBN0miAHG2U11Eg0-WiG3?from=groupmessage&isappinstalled=0

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