【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及,属于仪器仪表的数据处理领域。
技术介绍
对于IOGHz及以上带宽的高速取样示波器,在进行信号测量和校准的过程中会出现时基抖动。时基抖动是由于实际取样时刻与理想取样时刻不相等所引起的。在实际的取样过程中,取样间隔往往不是精确等于理想取样时间,而是与理想值之间存在一个时间偏差。在精密测量中,高速示取样波器对信号取样时,测量结果或多或少都存在时基抖动,它严重影响测试结果。例如,Nose-to-Nose校准技术中重要的一步就是对时基抖动的去除
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical ModeDecomposition,EEMD)方法对高速取样示波器对信号源采样中的时基抖动去除的数据处理方法。首先用高速取样示波器对一个信号源所产生的信号进行N个点的采样,采样M次。其中,N表示采样点数,M表示对于N个点的采样次数。采样次数越少时基抖动越明显,使用EEMD方法只需要采样I次得到一组包含N个数值的数据。其中当N > 1000时时基抖动明显。将得到的N个数值导入计算机,进行数据处理。本专利技术提供的方法,特征在于数据处理过程中,通过EEMD方法得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),筛选出有用信号,将噪声信号去除,进而重构出新的信号,达到去除时基抖动的效果。流程图如图I所示,具体步骤为步骤I、用高速取样示波器对信号源产生的信号进行一次采样,得到原始信号s(t), s(t)中有N个数值的数据。将得到的N个数值导入计算机进行数据处理,其中N为采样点数,t为采样时 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.步骤I、用高速取样示波器对信号源产生的信号进行一次采样得到原始信号s(t),s(t)中有N个数值的数据。将得到的N个数值导入计算机进行数据处理,其中N为采样点数,t为采样时间; 一种去除高速取样示波器时基抖动的方法,其是基于总体平均经验模态分解方法EEMD用于高速取样示波器对信号源采样中的时基抖动去除的数据处理方法,本方法在对于数据处理过程中,通过EEMD方法得到本征模态函数,筛选出有用信号,将噪声信号去除,进而重构出新的信号,达到去除时基抖动的效果;其特征在于其具体步骤为 步骤2、通过计算机绘制待原始信号s (t)的时域图。信号波形为一不连续带状,即时基抖动造成原信号叠加了高频噪声; 步骤3、对采样原始信号s (t)进行总体平均经验模态EEMD分解,原始信号s (t)的长度为N ;经EEMD分解得到i个本征模态函数MF分量q(t)和一个残余分量r (t),其中 j=l, 2,…,i。Cj (t)为时域空间的瞬时幅值,r(t)为信号的平均趋势;式中j表示IMF分量的标示下标,i表示本征模态函数IMF分量的个数,t表示采样时间; 步骤4、对步骤3中得到得i个MF分量(t)分别进行FFT变...
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