振动和噪声稳态信号的重叠率问题？
又要麻烦高手们了，有个问题想不通。在一般稳态信号的处理中，我们都会用到信号的重叠率 ，对于发动机的某一稳态转速下的噪声信号，重叠率多少合适列（我主要是用来做声强的）。还有振动中（采样信号为加速度）重叠率为一个什么范围比较合适列？重叠率的多少影响最终影响的频率的效果是什么列？ 本帖最后由 wdhd 于 2016-4-8 14:08 编辑原帖由 tangyuanyuan 于 2008-3-27 22:20 发表
又要麻烦高手们了，有个问题想不通。在一般稳态信号的处理中，我们都会用到信号的重叠率 ，对于发动机的某一稳态转速下的噪声信号，重叠率多少合适列（我主要是用来做声强的）。还有振动中（采样信号为加速度）重叠 ...
采样频率 = 重叠率（oversampling rate） 乘上你期望的最高分析频率。一般采集系统都有抗混叠滤波，抗混叠滤波做的好的话。3倍以上就可以。 重叠率和重采样是一个概念吗？重叠率是fft的时域信号重叠吧。 本帖最后由 wdhd 于 2016-4-8 14:08 编辑
原帖由 laiwei 于 2008-3-28 13:02 发表
采样频率 = 重叠率（oversampling rate） 乘上你期望的最高分析频率。一般采集系统都有抗混叠滤波，抗混叠滤波做的好的话。3倍以上就可以。
不对！我说的重叠是楼上的时域信号的重叠！它不是为了抗混叠而用的。我们说混叠，只要你的采样频率能大于分析频率的两倍或以上（软件中LMS取得就是2倍，B&k取的是2.56倍）。SO还是这个重叠率的问题？请教各位！ 我用的软件分析FFT时也有个重叠率的选择。我一般选择50%，我是这么理解的，假如我采集了一个10s的信号，但是我分析的频率分辨率只要0.2Hz就够了，那么我就只用选择5s的时间长度进行分析，这样，我可以以不同的时刻起点来选择5s信号，这就有个重叠的问题。 本帖最后由 wdhd 于 2016-4-8 14:09 编辑
原帖由 tangyuanyuan 于 2008-3-31 09:09 发表
不对！我说的重叠是楼上的时域信号的重叠！它不是为了抗混叠而用的。我们说混叠，只要你的采样频率能大于分析频率的两倍或以上（软件中LMS取得就是2倍，B&k取的是2.56倍）。SO还是这个重叠率的问题？请教各位！
哦。。你说的是overlap.从信号处理角度上来讲：A large overlap reduces the variance of the resulting power spectrum but increases computation time. The default is 50, which specifies that the overlap is half of the window length. 就是说overlap越大，得到的频谱就越平滑，当时域信号足够多时，overlap随便设就可以。关键是频谱平均次数越多，噪声越小，看起来越清楚。 本帖最后由 wdhd 于 2016-4-8 14:09 编辑
原帖由 laiwei 于 2008-3-31 13:21 发表
哦。。你说的是overlap.从信号处理角度上来讲：A large overlap reduces the variance of the resulting power spectrum but increases computation time. The default is 50, which specifies that the overlap ...
我对信号重叠了能够增加数据量，减少曲线的毛刺能够明白，我的问题是：就和你说的那样，随便哪个重叠率都可以吗?应该还是有一定的限制的吧！也就说有一定的推荐的阿？对于一般噪声的稳态信号或是振动的稳态信号重叠率应该不一样吧？这才是我想问的关键问题！ 本帖最后由 wdhd 于 2016-4-8 14:09 编辑
原帖由 tangyuanyuan 于 2008-4-1 23:06 发表
我对信号重叠了能够增加数据量，减少曲线的毛刺能够明白，我的问题是：就和你说的那样，随便哪个重叠率都可以吗?应该还是有一定的限制的吧！也就说有一定的推荐的阿？对于一般噪声的稳态信号或是振动的稳态信号重 ...
如果采集的信号足够长。重叠率可以为0.也就是说可以不重叠。你可以把采集到的信号看作随机变量的样本，得到的频率也是一组随机变量。重叠的目的就是为了从一个样本中尽可能获得频率随机变量的均值。样本就那一个，重叠率再高，也不能无限制提高频谱的估计准确度。关键还是多测量，得到更多的样本。才能提高估计准确度。还有一个是随机信号才能用重叠，冲击之类的确定信号肯定不能用重叠。 曾经有朋友说，重叠的作用是为了使数据更平滑，刷新率更快，特别是对在线分析时候，这个我同意，另外，我记得重叠率的多少跟窗函数也有关系，因为窗函数的两端呈衰减状，这对时域幅值有个加权衰减，所以两个时间块之间要有重叠，来消除因为加权引起的幅值误差，汉宁窗我记得推荐重叠率是75%。矩形是50%好象！ 另外，我觉得重叠率越高，分析的时间分辨率也就越高！！ 样本估计的精度的确是跟样本的多少有关系，从统计角度来看是这样，所以说频率分辨率只跟你每次计算用的样本数量有关系。重叠不重叠不是主要因素！
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