基于虚拟仪器的频率测量软件系统研究与设计 (3)

　　2.2框图程序的设计

　　打开框图程序窗口，首先对在前面板设计时选择的各对象的位置排列整理，然后通过选择功能(functions)模板中的各子项内容，添加用于控制前面板上各个对象的图形化的函数代码，这些函数代码将完成有关的数值计算、数据处理等功能。最后根据虚拟仪器的具体功能连接到前面板上的每一个控制对象和每一个显示对象[6]，最终完成基于功率谱估计的频率测量软件系统，整个系统的设计流程图如图2所示。

　　在图2中，可以看出测量系统核心的两部分分别是功率谱估计模块和频率测量模块。根据功率谱估计的发展现状，设计中主要采用了周期图、Welch、AR谱估计和ARMA谱估计4种方法;而在频率测量模块，主要采用了能量重心法、改进的能量重心法、直接测频法和谱峰搜索法。其中，改进的能量重心法是在原有能量重心法的基础上，通过调用Array Max & Min函数找出最大元素的索引号，然后对功率谱数组从第一个元素开始，按一定长度抽取一子数组，可以认为这个数组中包含了信号频率的全部功率谱线，从而进行能量重心测频。而直接测频法，则是针对输入信号，通过调用Ext.ract Single Tone Informa-tion函数直接完成测频[7]。 function ImgZoom(Id)//重新设置图片大小 防止撑破表格 { var w = $(Id).width; var m = 650; if(w

　　3结果处理及分析

　　在设计的基于功率谱估计的频率测量系统中，选择数据来源中的仿真信号，设定信号频率100 Hz，直流偏置为1 V，噪声幅值2 V，采样频率512 Hz，采样点数102 400，FFT点数1 024，窗函数类型选择Hanning窗，窗长为32点，重叠点数为窗长的50%，通过利用功率谱估计方法和频域测频法，可完成信号频率的测量，并得出测量频率的相对误差，如表1所示。

　　从表1中的仿真结果可以看出，在频率测量方法相同的条件下，利用Welch谱估计可以得到较高的频率测量精度，而在功率谱估计方法相同的条件下，改进的能量重心法可以达到更高的测频精度。然而在实际条件下，由于非整周期采样引起的频谱泄漏、栅栏效应窗函数的影响和环境等因素都会使测频精度降低，因此，应根据具体应用条件选择不同的功率谱估计和测频方法的组合，从而完成高精度频率测量。

　　4结束语

　　在信号的频率测量中，利用功率谱估计和频率测量相结合的方法，能有效地提高测量精度。同时，借助虚拟仪器良好的人机界面和强大的数据分析处理函数库，结合软件无线电的思想，构建频率测量软件系统，对信号频率测量也具有一定的现实意义和研究价值。