CN104133404A - 一种信号处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种信号处理方法，包括：依据预设的调理条件对原始信号调理，得到模拟信号；将模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；依据FIR算法和FFT算法对数字信号进行频谱分析，得到第一信号；依据预设修正算法对第一信号的频率和幅值修正处理，得到第二信号；依据预设补偿规则，对第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。采用该方法，在根据FIR算法和FFT算法对数字信号进行频谱分析后，进行频率和幅值的修正处理、对幅值进行补偿。对信号进行修正处理，消减了FFT算法的频谱泄漏现象，同时缓解了FFT算法的栅栏效应；而对信号进行幅值补偿，弥补了FIR带通波动和过渡带衰减的问题，提高了信号处理结果的精度。

Description

一种信号处理方法及装置

技术领域

本发明涉及信号处理领域，更具体的说，是涉及一种信号处理方法及装置。

背景技术

伴随着大规模集成电路的发展和控制算法的深入研究，数字信号处理以其精度高、可靠性高、灵活性大、易于大规模集成等优点，在各个领域均得到广泛应用。

数字信号处理是采用数值计算的方法对数字序列进行处理，将信号变换成符合需要的某种形式。如，对数字信号进行滤波以限制其他频带或滤除噪声和干扰，或将他们与其他信号进行分离，对信号进行频谱分析以了解信号的频谱组成，进而对信号进行识别。

现有技术中，FIR(Finite impact Response，有限长冲激响应)算法和FFT(Fast Fourier Transform，快速傅立叶变换)算法为频谱分析的主要方法。如图1所示的传统的信号处理流程，原始信号经由信号调理、A/D(Analog-to-digital，模拟/数字)转换后，送至数字信号处理单元进行频谱分析，然后计算。其中，该频谱分析环节由FIR和FFT组成。

由于低阶FIR存在带通波动大和过渡带衰减的问题，造成不同频率点的信号衰减系数不同，会造成临界频点的信号误判。而FFT算法在应用时存在影响测量准确性的频谱泄漏问题。

因此，采用现有技术中的方法在进行信号处理时，容易出现信号处理结果精度较低的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种信号处理方法及装置，解决了现有技术中信号处理结果精度较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种信号处理方法，包括：

依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

将所述模拟信号进行模拟/数字A/D转换，得到数字信号；

依据有限长冲激响应FIR算法和快速傅立叶变换FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；

依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

上述的方法，优选的，所述修正算法包括FFT差值修正算法，所述依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理具体包括：

依据预设的FFT插值算法计算出所述第二信号的离散频谱；

选择所述离散频谱中预设个数的谱线；

计算各个谱线对应的谱线幅值；

依据预设的窗函数和所述谱线幅值、以及预设的拟合条件计算得到修正信息，并依据所述修正信息对所述第一信号的频率和幅值进行修正，得到第二信号。

上述的方法，优选的，所述依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿具体包括：

从预设的FIR系数补偿表中查找与所述第二信号的频率对应的补偿信息；

依据所述补偿信息对所述第二信号的幅值进行查表补偿，得到第三信号。

上述的方法，优选的，所述选择所述离散频谱中预设个数的谱线包括：

确定所述离散谱线中幅值最大的谱线；

选择与所述最大谱线相邻的所述预设个数中剩余的谱线。

上述的方法，优选的，所述依据预设的窗函数和所述谱线幅值，以及预设的拟合条件，对所述第一信号的频率和幅值进行修正包括：

依据所述幅值分别构造第一函数和第二函数；

依据所述预设的窗函数、MATLAB的拟合函数，分别对所述第一函数和第二函数拟合，得到所述第一信号的实际频率值函数和实际幅值函数的多项式拟合公式，并利用所述多项式拟合公式对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理。

上述的方法，优选的，所述窗函数采用布莱克曼窗函数。

上述的方法，优选的，所述确定所述离散谱线中幅值最大的谱线包括：

以所述预设位置为准，对所述离散谱线采用冒泡排序法排序，得到幅值最大的谱线。

上述的方法，优选的，所述预设个数包括：2个、3个或5个。

一种信号处理装置，包括：

调理模块，用于依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

转换模块，用于将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；

频谱分析模块，用于依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

修正模块，用于依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；

补偿模块，用于依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

上述的装置，优选的，所述修正算法包括FFT差值修正算法，所述修正模块具体用于：

依据预设的FFT插值算法计算出所述第二信号的离散频谱；

选择所述离散频谱中预设个数的谱线；

计算各个谱线对应的谱线幅值；

依据预设的窗函数和所述谱线幅值、以及预设的拟合条件计算得到修正信息，并依据所述修正信息对所述第一信号的频率和幅值进行修正，得到第二信号。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明提供了一种信号处理方法，包括：依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。采用该方法，在根据FIR算法和FFT算法对数字信号进行频谱分析完成后，继续进行频率和幅值的修正处理，以及对幅值进行补偿。对信号进行修正处理，消减了FFT算法的频谱泄漏现象，同时缓解了FFT算法的栅栏效应；而对信号进行幅值补偿，弥补了FIR带通波动和过渡带衰减的问题，提高了信号处理结果的精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为传统的信号处理流程图；

图2为本申请提供的一种信号处理方法实施例1的流程图；

图3为本申请提供的一种信号处理方法实施例2的流程图；

图4为本申请提供的一种信号处理方法实施例2中步骤S307的具体流程图；

图5为本申请提供的一种信号处理方法实施例3的流程图；

图6为本申请提供的一种信号处理方法实施例3中示例的响应图；

图7为本申请提供的一种信号处理方法实施例3中示例的频率与幅值衰减系数之间的关系图；

图8为本申请提供的一种信号处理装置实施例1的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图2所示的本申请实施例1提供的一种信号处理方法的流程图，包括：

步骤S201：依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

其中，该调理条件可以为后续的A/D转换结构输入信号的条件。

具体的，该调理过程包括：功率放大、滤波、线性化补偿、隔离和/或保护等，调理的过程可根据实际情况进行设定，本实施例不做赘述。

步骤S202：将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；

其中，由于后续的FIR算法和FFT算法需要依据数字格式信号，而经过调理后得到的为模拟格式信号，因此，对该模拟信号进行A/D转换，使该信号转换为模拟信号。

步骤S203：依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

其中，依据FIR算法和FFT算法依次对数字信号进行频谱分析，得到第一信号。

具体的，该频谱分析过程为：采用FFT算法实现对数字信号的变换，采用FIR算法实现对数字信号的滤波。

但是，采用FFT算法，该变换过程中容易出现频谱泄漏现象；而采用FIR算法的滤波存在带通波动大和过渡带衰减的问题。

因此，在后续的步骤S204-205，以对上述问题进行弥补。

步骤S204：依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；

其中，在进行信号处理之前，预设修正算法。

具体的，根据该修正算法，对第一信号的频率和幅值分别进行修正，以克服FFT算法进行数字变换时出现的频谱泄漏的问题。

具体的修正过程在后续的实施例中进行说明，本实施例不做赘述。

步骤S205：依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

其中，在进行信号处理之前，预设补偿规则。

具体的，根据该补偿规则，对经过修正的第二信号进行幅值补偿，以克服采用FIR算法滤波导致的带通波动大和过渡带衰减的问题。

其中，该第三信号输出给后续的计算设备，以进行后续的计算过程。

需要说明的是，本申请中对数字信号进行频谱分析时，采用的为FIR算法和FFT算法，实际实施中，在进行频谱分析时，也可只采用FIR算法和FFT算法中的一种，相应的，当采用的为上述的两种算法时，执行步骤S204和205，对频谱分析完成的信号进行频率、幅值的修正，以及幅值补偿；当采用的只是FIR算法时，只执行步骤S205，对频谱分析完成的信号进行幅值补偿；当采用的只是FFT算法时，只执行步骤S204，对频谱分析完成的信号进行频率、幅值的修正。

当然，在实际实施中，在进行频谱分析时，还可只采用FIR算法和FFT算法外的其他算法，当频谱分析的结果也有带通波动大和过渡带衰减的问题时，则执行步骤S205；当频谱分析的结果也有频谱泄漏现象时，则执行步骤S204。

需要说明的是，实际实施中，本申请中的方法可移植到嵌入式软件或DSP(digital signal processor，数字信号处理器)，将原始信号输入该嵌入式软件或DSP中实现该方法。

综上，本实施例提供了一种信号处理方法，包括：依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。采用该方法，在根据FIR算法和FFT算法对数字信号进行频谱分析完成后，继续进行频率和幅值的修正处理，以及对幅值进行补偿。对信号进行修正处理，消减了FFT算法的频谱泄漏现象，同时缓解了FFT算法的栅栏效应；而对信号进行幅值补偿，弥补了FIR带通波动和过渡带衰减的问题，提高了信号处理结果的精度。

在具体实现中，该修正算法可采用FFT差值修正算法。

如图3，示出的本申请提供的一种信号处理方法实施例2的流程图，包括：

步骤S301：依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

步骤S302：将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；

步骤S303：依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

其中，步骤S301-303与实施例1中的步骤S201-203一致，本实施例不做赘述。

步骤S304：依据预设的FFT插值算法计算出所述第一信号的离散频谱；

具体的，依据预设的第一采样频率对第一信号进行采样，得到离散信号；利用傅里叶变换和预设的窗函数，将该离散信号的时域信号转换为频域信号，得到该第一信号的连续频谱；对该连续频谱继续采样得到离散的若干条谱线，该采样频率与第一采样频率相关。

例如，该第一信号为频率f₀、幅值为A、相角为的无限长正弦波信号x(t)，该第一信号的表达式为：

以采样频率f_s对x(t)采样后，得到如下形式的离散信号：

采用的窗函数的时域形式为w(n)，其连续频谱为W(2πf)，即

$W\left(2\mathrm{\πf}\right)=\underset{n=-\∝}{\overset{n=+\∝}{\mathrm{\Σ}}}w\left(n\right)e^{-j2\mathrm{\πfn}}---\left(3\right)$

利用傅里叶变换，将是与信号红钻和为频域，得到x(t)信号的连续频谱为

忽略负频点处谱峰旁瓣影响，得到

对该链路频谱以采样频率进行采样，其中，N为数据长度，得到

该采样得到的算式(6)即为离散的若干条谱线。

步骤S305：选择所述离散频谱中预设个数的谱线；

具体的，包括：确定所述离散谱线中幅值最大的谱线；选择与所述最大谱线相邻的所述预设个数中剩余的谱线。

其中确定所述离散谱线中幅值最大的谱线的过程具体为：以所述预设位置为准，对所述离散谱线采用冒泡排序法排序，得到幅值最大的谱线。

其中，所述预设个数包括：2个、3个或5个。

其中，当为2个时，选取的谱线包括：幅值最大的谱线和该谱线附近的次大谱线；当为3个时，选取的谱线包括：幅值最大的谱线和该谱线前后相邻的2个谱线；当为5个时，选取的谱线包括：幅值最大的谱线和该谱线前后相邻的4个谱线，前后各两个谱线。

本实施例中以选取3条谱线为例进行说明。

设k₀可能部位整数，其附近最大的谱线为k₁，k₁左侧谱线为k₂、右侧谱线为k₃，选择谱线为k₁、k₂和k₃。

步骤S306：计算各个谱线对应的谱线幅值；

其中，根据步骤S305中选择的谱线计算该谱线与预设位置的偏移距离值，并且依据采样得到的离散公式计算得到选择的谱线对应的幅值。

例如，选择谱线为k₁、k₂和k₃，各条谱线的幅值分别为 $y_2=\left|\stackrel{\‾}{X}\left(k_2\mathrm{\Δf}\right)\right|,y_3=\left|\stackrel{\‾}{X(}{k}_3\mathrm{\Δf}\right)|,$ 引入参数α＝k₀-k₁。

由于k₁为k₀附近最大的谱线，所以α的取值范围为[-0.5,0.5]，反应了k₀偏离k₁的距离，得到k₁＝k₀-α、k₂＝k₀-α-1、k₂＝k₀-α+1，代入式(6)得

$y_1=\stackrel{\‾}{X}\left(k_1\mathrm{\Δf}\right)=\frac{A}{2}W\left(2\mathrm{\π}\left(\frac{k_1\frac{f_s}{N}-f_0}{f_s}\right)\right)=\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(k_1-k_0)}{N}\right)=\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α})}{N}\right)---\left(7\right)$

$y_2=\stackrel{\‾}{X}\left(k_2\mathrm{\Δf}\right)=\frac{A}{2}W\left(2\mathrm{\π}\left(\frac{k_2\frac{f_s}{N}-f_0}{f_s}\right)\right)=\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(k_2-k_0)}{N}\right)=\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α}-1)}{N}\right)---\left(8\right)$

$y_3=\stackrel{\‾}{X}\left(k_3\mathrm{\Δf}\right)=\frac{A}{2}W\left(2\mathrm{\π}\left(\frac{k_3\frac{f_s}{N}-f_0}{f_s}\right)\right)=\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(k_3-k_0)}{N}\right)=\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α}+1)}{N}\right)---\left(9\right)$

步骤S307：依据预设的窗函数和所述谱线幅值、以及预设的拟合条件计算得到修正信息，并依据所述修正信息对所述第一信号的频率和幅值进行修正，得到第二信号；

其中，依据上述的谱线以及谱线的幅值、结合预设的窗函数，计算得到一组与待处理的第以信号对应的参数组，将该参数组与预设的拟合公式进行拟合，得到幅值、频率的修正信息，根据该修正信息对第一信号的幅值和频率进行修正，得到第二信号。

如图4所示，该步骤S307的具体流程图，包括：

步骤S401：依据所述幅值分别构造第一函数和第二函数；

继续上例，依据谱线k₁、k₂和k₃的幅值构造函数1和函数2：

函数1：

$\frac{y_2+y_1}{y_3+y_1}=\frac{\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α}-1)}{N}\right)+\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α})}{N}\right)}{\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α}+1)}{N}\right)+\frac{A}{2}W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α})}{N}\right)}=g\left(\mathrm{\α}\right)---\left(10\right)$

函数2：

$y_1+y_2+y_3=\frac{A}{2}(W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α})}{N}\right)+W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α}-1)}{N}\right)+W\left(\frac{2\mathrm{\π}(-\mathrm{\α}+1)}{N}\right))=\frac{A}{2}\mathrm{\ρ}\left(\mathrm{\α}\right)---\left(11\right)$

步骤S402：依据所述预设的窗函数、MATLAB的拟合函数，分别对所述第一函数和第二函数拟合，得到所述第一信号的实际频率值函数和实际幅值函数的多项式拟合公式，并利用所述多项式拟合公式对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理。

其中，本实施例中该窗函数采用布莱克曼窗函数。

令拟合出g(x)的反函数，即

α＝g^-1(β)＝a₀+a₁β+a₂β²+...+a_nβⁿ    (12)

其中，a₀、a₁、a₂...a_n可取值任意实数。

具体可利用MATLAB(MATrix LABoratory，矩阵实验室)相关多项式插值工具拟合g(x)的反函数。

由此可知，第一信号的实际频率值为

f₀＝k₀Δf＝(k₁+α)Δf    (13)

同理，利用多项式插值拟合出式(11)中ρ(x)的反函数，即

A＝N^-1(y₁+y₂+y₃)ρ^-1(α)＝N^-1(y₁+y₂+y₃)(b₀+b₁α+b₂α²+...+b_nαⁿ)    (14)

其中，b₀、b₁、b₂...b_n可取值任意实数。

其中，布莱克曼窗函数的时域表达式为

$w\left(n\right)=0.42-0.5\cos \left(\frac{2\mathrm{\πn}}{N}\right)+0.08\left(\frac{2\mathrm{\π}}{N}2n\right)---\left(15\right)$

由于被处理的第一信号的频率一致，则α可计算得到，β也可计算得到，同理，也可计算得到。

变化采样频率，如f＝f+0.001，重复执行上述步骤中对x(t)进行采样，以及后需的计算过程，最终得出一组α、β、γ值。

利用MATLAB的拟合函数采用polyfit，xx＝polyfitg^-1(β,α,3)、yy＝polyfitg^-1(α,γ,3)。

多项式拟合函数p＝polyfitg^-1(x,y,n)中，n表示多项式的最高阶数，x、y为将要拟合的数据，p为拟合得到的多项式系数p＝[p₁,p₂,...,p_n,p_n+1]，并且满足y＝p₁xⁿ+p₂x^n-1+...+p_nx+p_n+1。

结合上述的拟合函数，得到式(12)的多项式拟合公式(频率值的拟合量)

α＝1.9458-2.6332β+0.7089β²-0.0221β³     (16)

结合上述的拟合函数，得到式(14)的多项式拟合公式(幅值的拟合量)

A＝N^-1(y₁+y₂+y₃)(2.1770+0.0006α+0.5631α²-0.0105α³)    (17)

依据式(16)和(17)中的拟合量，对第一信号中的幅值A和频率f₀进行补偿，得到第二信号。

需要说明的是，本实施例中采用了多项式逼近的方式，FFT修正算法数据计算量小，简化了计算过程。

并且，在进行补偿过程中，采用了采样的方法，降低了***的开销。

步骤S308：依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

其中，步骤S308与实施例1中的步骤S205一致，本实施例不做赘述。

需要说明的是，本实施例中的窗函数采用的为布莱克曼窗函数，当然，并不限定于此，实际实施中，还可采用矩形窗函数、汉宁窗函数或者海明窗函数，本实施例中不再详细解释。

综上，本实施例提供的一种信息处理方法，采用FFT差值修正算法对第一信号的幅值和频率进行修正，得到第二信号。由于该FFT差值修正算法，与前面步骤的对所述数字信号进行频谱分析采用的FFT算法相应，能够具有针对性的对采用FFT算法进行频谱分析时出现的频谱泄漏的问题。

在具体实现中，该可采用FIR系数补偿表对信号的幅值进行补偿。

如图5，示出的本申请提供的一种信号处理方法实施例3的流程图，包括：

步骤S501：依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

步骤S502：将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；

步骤S503：依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

步骤S504：依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；

其中，步骤S501-504与实施例1中的步骤S201-204一致，本实施例不做赘述。

步骤S505：从预设的FIR系数补偿表中查找与所述第二信号的频率对应的补偿信息；

其中，该FIR系数补偿表中包含频率和衰减系数的对应关系。

具体的，根据该第二信号的频率，从该FIR系数补偿表中查找对应的补偿信息，即衰减系数。

需要说明的是，该系数补偿表可以为统一设置在计算设备中的，也可为预设在其他存储设备中，本实施例中不做限制。

步骤S506：依据所述补偿信息对所述第二信号的幅值进行查表补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

其中，根据查找到的补偿信息及衰减系数，对第二信号的幅值进行补偿，以弥补采用FIR算法进行带通滤波带来的带通波动大和过渡带衰减。

下面介绍补偿表的建立过程。

以采样频率为500Hz、阶数为128、2～12Hz带通滤波为例进行详细说明。

利用MATLAB软件按照上述要求生成一组滤波系数；利用MATLAB画出该类别系数对应的频率响应图，该响应图如图6；将图6中频率响应横轴数据由归一化频率转换成实际频率，并且只关注过渡带及带通内的频率分量，纵轴数据转换成衰减系数，得到图7所示的频率与幅值衰减系数之间的关系图；观察图7可知，0Hz分量衰减为原始分量的0.5倍，7Hz分量衰减为原始分量的1倍，14Hz分量衰减至原始分量的0.25倍。显见，该滤波器通带阻带波动大，若不做处理，难以满足工程需要。将上述频率响应变化成表格的形式，以使完成FFT计算结束后对照频率值进行幅值的修正。

综上，本实施例提供的一种信息处理方法，采用FIR系数补偿表对信号的幅值进行补偿，得到第三信号。该FIR系数补偿表为预设的表格，当进行补偿时，只需根据待补偿信号的频率，从该补偿表中进行查找即可，数据计算量小，并且该FIR系数补偿表，与前面步骤的对所述数字信号进行频谱分析采用的FIR算法相应，能够具有针对性的对采用FIR算法进行频谱分析时出现的带通波动大和过渡带衰减的问题。

与上述本申请提供的一种信号处理方法实施例相对应的，本申请还提供了一种信号处理装置实施例。

如图8，示出了本申请提供的一种信号处理装置实施例1的结构示意图，包括：调理模块801、转换模块802、频谱分析模块803、修正模块804和补偿模块805；

调理模块801，用于依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

其中，该调理模块801的调理条件可以为后续的A/D转换结构输入信号的条件。

具体的，该调理过程包括：功率放大、滤波、线性化补偿、隔离和/或保护等，调理的过程可根据实际情况进行设定，本实施例不做赘述。

转换模块802，用于将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；

其中，由于后续的FIR算法和FFT算法需要依据数字格式信号，而经过调理后得到的为模拟格式信号，因此，转换模块802对该模拟信号进行A/D转换，使该信号转换为模拟信号。

频谱分析模块803，用于依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

其中，频谱分析模块803依据FIR算法和FFT算法依次对数字信号进行频谱分析，得到第一信号。

具体的，该频谱分析模块803频谱分析过程为：采用FFT算法实现对数字信号的变换，采用FIR算法实现对数字信号的滤波。

但是，采用FFT算法，该变换过程中容易出现频谱泄漏现象；而采用FIR算法的滤波存在带通波动大和过渡带衰减的问题。

因此，在后续的修正模块804和补偿模块805，以对上述问题进行弥补。

修正模块804，用于依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；

其中，在进行信号处理之前，对修正模块804预设修正算法。

具体的，修正模块804根据该修正算法，对第一信号的频率和幅值分别进行修正，以克服FFT算法进行数字变换时出现的频谱泄漏的问题。

其中，该第三信号输出给后续的计算设备，以进行后续的计算过程。

其中，所述修正算法包括FFT差值修正算法，该修正模块804具体用于：依据预设的FFT插值算法计算出所述第二信号的离散频谱；选择所述离散频谱中预设个数的谱线；计算各个谱线与预设位置的偏移距离值，以及所述偏移距离值对应的谱线幅值；依据预设的窗函数和所述谱线幅值、以及预设的拟合条件计算得到修正信息，并依据所述修正信息对所述第一信号的频率和幅值进行修正，得到第二信号。

具体的修正过程在上述的方法实施例中已进行说明，本实施例不做赘述。

补偿模块805，用于依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

其中，在进行信号处理之前，对补偿模块805预设补偿规则。

具体的，补偿模块805根据该补偿规则，对经过修正的第二信号进行幅值补偿，以克服采用FIR算法滤波导致的带通波动大和过渡带衰减的问题。

需要说明的是，本申请中对数字信号进行频谱分析时，采用的为FIR算法和FFT算法，实际实施中，在进行频谱分析时，也可只采用FIR算法和FFT算法中的一种，相应的，当采用的为上述的两种算法时，触发修正模块804和补偿模块805，对频谱分析完成的信号进行频率、幅值的修正，以及幅值补偿；当采用的只是FIR算法时，只触发补偿模块805，对频谱分析完成的信号进行幅值补偿；当采用的只是FFT算法时，只触发修正模块804，对频谱分析完成的信号进行频率、幅值的修正。

当然，在实际实施中，在进行频谱分析时，还可只采用FIR算法和FFT算法外的其他算法，当频谱分析的结果也有带通波动大和过渡带衰减的问题时，则触发补偿模块805；当频谱分析的结果也有频谱泄漏现象时，则触发修正模块804。

需要说明的是，实际实施中，本申请中的方法可移植到嵌入式软件或DSP，将原始信号输入该嵌入式软件或DSP中实现该方法。

综上，本实施例提供了一种信号处理装置，包括：调理模块，用于依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；转换模块，用于将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；频谱分析模块，用于依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；修正模块，用于依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；补偿模块，用于依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。。采用该装置，在根据FIR算法和FFT算法对数字信号进行频谱分析完成后，继续进行频率和幅值的修正处理，以及对幅值进行补偿。对信号进行修正处理，消减了FFT算法的频谱泄漏现象，同时缓解了FFT算法的栅栏效应；而对信号进行幅值补偿，弥补了FIR带通波动和过渡带衰减的问题，提高了信号处理结果的精度。

Claims (10)

1.一种信号处理方法，其特征在于，包括：

依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

将所述模拟信号进行模拟/数字A/D转换，得到数字信号；

依据有限长冲激响应FIR算法和快速傅立叶变换FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；

依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修正算法包括FFT差值修正算法，所述依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理具体包括：

依据预设的FFT插值算法计算出所述第二信号的离散频谱；

选择所述离散频谱中预设个数的谱线；

计算各个谱线对应的谱线幅值；

依据预设的窗函数和所述谱线幅值、以及预设的拟合条件计算得到修正信息，并依据所述修正信息对所述第一信号的频率和幅值进行修正，得到第二信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿具体包括：

从预设的FIR系数补偿表中查找与所述第二信号的频率对应的补偿信息；

依据所述补偿信息对所述第二信号的幅值进行查表补偿，得到第三信号。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选择所述离散频谱中预设个数的谱线包括：

确定所述离散谱线中幅值最大的谱线；

选择与所述最大谱线相邻的所述预设个数中剩余的谱线。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据预设的窗函数和所述谱线幅值，以及预设的拟合条件，对所述第一信号的频率和幅值进行修正包括：

依据所述幅值分别构造第一函数和第二函数；

依据所述预设的窗函数、矩阵实验室MATLAB的拟合函数，分别对所述第一函数和第二函数拟合，得到所述第一信号的实际频率值函数和实际幅值函数的多项式拟合公式，并利用所述多项式拟合公式对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述窗函数采用布莱克曼窗函数。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述离散谱线中幅值最大的谱线包括：

以所述预设位置为准，对所述离散谱线采用冒泡排序法排序，得到幅值最大的谱线。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设个数包括：2个、3个或5个。

9.一种信号处理装置，其特征在于，包括：

调理模块，用于依据预设的调理条件对原始信号进行调理，得到模拟信号；

转换模块，用于将所述模拟信号进行A/D转换，得到数字信号；

频谱分析模块，用于依据FIR算法和FFT算法对所述数字信号进行频谱分析，得到第一信号；

修正模块，用于依据预设修正算法对所述第一信号的频率和幅值进行修正处理，得到第二信号；

补偿模块，用于依据预设补偿规则，对所述第二信号的幅值补偿，得到第三信号并输出至计算设备。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述修正算法包括FFT差值修正算法，所述修正模块具体用于：

依据预设的FFT插值算法计算出所述第二信号的离散频谱；

选择所述离散频谱中预设个数的谱线；

计算各个谱线对应的谱线幅值；

依据预设的窗函数和所述谱线幅值、以及预设的拟合条件计算得到修正信息，并依据所述修正信息对所述第一信号的频率和幅值进行修正，得到第二信号。