加速度振动信号的读取、fft变换和滤波

资 源 简 介

加速度振动信号的读取、fft变换和滤波

详 情 说 明

加速度传感器广泛应用于工业设备监测、结构健康检测等领域，其采集的振动信号需要通过特定处理流程才能提取有效信息。一个典型的技术处理链条包含三个关键步骤：信号读取、频域分析和滤波降噪。

首先，硬件采集的原始信号通常以时间序列形式存储，需要通过适配的通信协议或数据接口读取。由于工业现场存在电磁干扰，原始信号往往带有基线漂移和高频噪声，因此建议在读取阶段加入简单的阈值校验，排除明显异常数据点。

傅里叶变换（FFT）是将时域信号转换到频域的核心工具。对于等间隔采样的离散信号，需要特别注意满足奈奎斯特采样定理。实际应用中，常通过加窗函数（如汉宁窗）减少频谱泄漏，同时建议计算功率谱密度（PSD）更直观反映能量分布。通过频域分析可以识别设备特征频率，例如轴承故障对应的特定高频成分。

滤波处理则根据频域分析结果设计。对于周期性噪声，可采用陷波滤波器精准滤除特定频率；对于宽带噪声，巴特沃斯滤波器因其平坦的通带特性被广泛使用。现代方法中，小波滤波能更好处理非平稳信号，而自适应滤波技术适合时变噪声环境。

在工业实践中，这三个步骤往往需要循环迭代：初始滤波后的信号可能暴露出新的频域特征，进而指导优化滤波器参数。值得注意的是，过度的滤波会导致相位失真，因此在降噪和保留有效特征之间需要谨慎权衡。