空氣動力學實驗報告.docx

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實驗一 邊界層流動測量實驗 摘要：邊界層，又稱為流動邊界、附面層，它是流體流動過程中，緊貼壁面的粘性阻力不可忽略的一層薄薄的流體，它對主要流體運動的影響很大。自普朗特提出該概念起，邊界層研究就一直是流體力學研究中一個焦點和難點課題。本實驗通過熱線風速儀測量距離凹口平板前緣不同位置點流體的速度分布情況，并對實驗數(shù)據(jù)加以分析處理，從而確定出在不同工況中的邊界層的厚度、位移厚度，以及避免粘性力等參數(shù)，最終分析邊界層的特性。 關鍵詞：邊界層，熱線風速儀，粘性力，雷諾數(shù)，擬合，標定 1. 實驗簡介 此次實驗是在一個開口式風洞中進行的，該風洞試驗段截面尺寸為：500mm*500mm。設置風洞風機的運行頻率為20Hz和30Hz、，利用熱線風速儀測量凹槽分離點20mm的邊界層上的速度分布。然后用兩種不同的方法擬合熱線風速儀實驗前后標定曲線，得出標定誤差值，從而分析比較這兩種擬合方法的優(yōu)缺點，并分析出實驗中熱線性能的穩(wěn)定性。 2. 實驗步驟 1) 將皮托管固定在風洞試驗段，軸線和來流速度方向平行。記錄皮托管標定系數(shù)k。皮托管靜壓連接到壓力傳感器負壓接口，皮托管總壓連接到壓力傳感器通道1； 2) 熱線風速儀探頭安裝在二位坐標架上，連接熱線探頭與恒溫控制器輸入、輸出。此時熱線恒溫控制器切勿通電！將熱線探頭移至和皮托管同一高度； 3) 熱線輸出連接到數(shù)據(jù)采集卡AI0，皮托管輸出連接到數(shù)據(jù)采集卡AI1； 4) 將熱線恒溫控制器通電，打開MATLAB熱線風速儀標定程序“hw calibration.m”，改變文件名運行程序； 5) 將熱線移動至測量點（距離凹腔分離點X=20mm）上方自由來流中，調整風洞風速，風機運行頻率f=30Hz, MATLAB運行熱線速度分布測量程序“hw measurement.m”改變文件存儲名稱。改變風洞風速，風機運行頻率f=20Hz,重復步驟4； 6) 打開MATLAB熱線風速儀標定程序’hw calibration.m’，改變標定參數(shù)存儲文件名，重新運行標定程序。 7) 按要求處理實驗數(shù)據(jù)。 3. 實驗設備 1) 開口式風洞，實驗段截面500mm*500mm。實驗段風洞壁面裝有凹腔模型，測量模型分離點上游邊界層速度分布。 2) 程控二位坐標架：計算機軟件可精確控制探針在邊界層內移動。 3) 壓力傳感器：將壓力信號轉化為電信號，靈敏度為0.0245 V/mm. 4) 皮托管：測量來流靜壓Ps和總壓Pt，用于測量來流速度U和標定熱線風速儀。 5) 熱線風速儀：測量氣體流場（尤其是湍流場）中速度大小，具有較高的頻率響應（10kHz）。 6) 數(shù)據(jù)采集卡：NI-USB 6212 BNC（16位，8差分通道）； 7) 計算機：控制二維坐標架，控制和執(zhí)行數(shù)據(jù)采集； 其中，熱線風速儀的工作原理如下： 熱線風速儀前段的熱線探頭作為后端控制電路中電橋的一個橋端電阻。電橋工作時把探頭上的電阻絲加熱，當流體以速度流過探頭時帶走一部分熱量Q電橋設計是為了保持探頭熱絲溫度恒定，探頭熱絲損失熱量Q后，兩端電壓發(fā)生變化從而提供相應的熱量以彌補損失掉的那部分熱量，最終保證探頭熱絲的溫度恒定。通過標準速度源可以將速度U與電橋電壓E之間的關系擬合出來。這樣在測量時，只要測量到電橋電壓E，就可以知道當?shù)仫L速U。 熱線風速儀的標定： 用風洞自由來流速度作為標準速度，自由來流速度U由皮托管測量得到。擬合關系式用： 1）King’s Law：； 2）。 4. 實驗數(shù)據(jù)處理 1) 分別用兩種不同方法擬合熱線風速儀實驗前后標定曲線，給出標定誤差值，分析擬合方法優(yōu)缺點。將實驗前后熱線風速儀標定曲線畫在同一張圖上，將實驗后熱線標定加上溫度矯正和前面兩組曲線畫在同一張圖上，分析實驗中熱線性能是否穩(wěn)定及溫度矯正的作用。 表4-1 實驗前標定時采集的數(shù)據(jù) 流速/U 電壓/E 溫度/T 3.0836 1.6962 21.236 3.9946 1.7425 21.294 4.9406 1.7824 21.392 5.8689 1.8171 21.521 6.791 1.8475 21.654 7.712 1.8761 21.767 8.6204 1.9015 21.872 9.5578 1.9256 21.989 10.468 1.9473 22.173 表4-2 實驗后標定時采集的數(shù)據(jù) 流速/U 電壓/E 溫度/T 3.0583 1.6924 22.029 3.9923 1.7388 22.009 4.9364 1.7789 22.033 5.8498 1.8133 22.091 6.7811 1.8444 22.116 7.6991 1.8726 22.191 8.6119 1.898 22.282 9.5405 1.9216 22.402 按照King’s Law：關系擬合程序： clc; clear; data=load(E:\2014\標定實驗\hw calibration-xxxxxx(U_E)_0527.txt);%載入數(shù)據(jù) v=data (: 1); w=v. ^0.45; e=data (:, 2); f=inline (a(1)+a(2)*w,a,w); [b,c]=lsqcurvefit(f,[1.35,0.205],w,e);%b是(A,B)向量組合，c是目標函數(shù)值； b,c for i=1:x v(i)=data(i,1) h(i)=b*[1;v(i).^0.45]; end figure; plot(v,h,-^r) Xlabel(流體流速U); Ylabel(電橋電壓E); title(電壓E與流速U的關系); 按照關系擬合程序： clc; clear; data=load(E:\2014\標定實驗\hw calibration-xxxxxx(U_E)_0527.txt);%載入數(shù)據(jù) v=data(:,1); e=data(:,2); f=inline(a(1)+a(2)*e+a(3)*e.^2+a(4)*e.^3+a(5)*e.^4,a,e); [b,c]=lsqcurvefit(f,[1 1 1 1 1],e,v);%b是(A,B)向量組合，c是目標函數(shù)值； b,c for i=1:x e(i)=data(i,2); h(i)=b*[1 e(i) e(i).^2 e(i).^3 e(i).^4]; end figure; plot(e,h,-.g) Xlabel(電橋電壓E); Ylabel(流體流速U); title(電壓E與流速U的關系); 擬合曲線為： 圖1 King’s Law法擬合曲線 由圖1可以看出，未擬合前實驗前后的曲線間距明顯，這就表明，在實驗結束后熱線探頭發(fā)生了一定距離的偏移。而且使用King’s Law擬合后，擬合前后的曲線還是存在一定的誤差。根據(jù)，實驗前曲線的標定誤差為2.618%，實驗后曲線的標定誤差為2.433%。 圖2 擬合方法二標定曲線 使用同樣的誤差公式計算得到：對實驗前的曲線的標定誤差為：0.598%，對實驗后的曲線的標定誤差為：0.803%。 由上圖可以看出，使用擬合方法二擬合后的曲線可以與未擬合的曲線比較好地重合，說明擬合誤差很小。 通過比較上面兩圖，可以得出，第二種擬合方法明顯比第一種方法得到的擬合效果好，這就說，第二種擬合方法的標定誤差較小。同時，從實驗前后的兩條曲線可以看出，實驗前后熱線探頭發(fā)生了一定距離的偏移，這證明該實驗使用的熱線性能還不夠穩(wěn)定。 2) 利用文獻方法，預測測量點距離壁面精確距離，測量點摩擦速度，計算壁面粘性應力，邊界層厚度，邊界層位移厚度，邊界層動量厚度，基于動量厚度的邊界層雷諾數(shù)等參數(shù)。 根據(jù)文獻指導并參考徐進同學的程序，然后進行必要的校正完善，得到以下程序及圖形： clc; clear; file=E:\2014\邊界層試驗\x20f20 profile.txt; data=dlmread(file); junk=sortrows(data); yi=junk(:,1)./1000; u=junk(:,2); umean=mean(data(1:20,4)); u99=umean*0.99;%自由來流風速； yd=[-9.9:0.01:-4]; for j=1:length(yd) %截止距離循環(huán)迭代； y=yi+yd(j)./1000; ut=[0.20:0.01:1]; lp=1.5e-5./ut;k=0.41;B=5.0; for i=1:length(ut) %壁面摩擦應力循環(huán)迭代； yp=y./lp(i);up=u./ut(i); ye=up+exp(-k*B)*(exp(k*up)-1-k*up-(k*up).^2/2-(k*up).^3/6); err(i,j)=sum(abs(yp(1:35)-ye(1:35))./yp(1:35))/35;%殘余函數(shù)計算； end end [m indexi]=min(err);%行數(shù)； [n indexj]=min(m);%列數(shù)； yoff=yd(indexj)%截止距離； utf=ut(indexi(indexj))%壁面摩擦應力； lpf=1.5e-5./utf; yp=(yi+yoff./1000)./lpf;upp=[1:0.5:25];up=junk(:,2)./utf; ue=(1./k).*log(yp)+B; ye=upp+exp(-k*B)*(exp(k*upp)-1-k*upp-(k*upp).^2/2-(k*upp).^3/6); figure(1); semilogx(yp,up,-ob,linewidth,1); hold on; semilogx(ye,upp,-or,linewidth,1); hold on; semilogx(yp,ue,-k,linewidth,1); xlabel(y^+);ylabel(U^+); legend(Experimental data,Spalding profile,Log-law); axis([1 1000 0 26]); yabs=yi+yoff./1000; ul=1-u/umean; yabsp=trapz(yabs,ul).*1000%邊界層位移厚度； uul=(u/umean).*(1-u./umean); theta=trapz(yabs,uul).*1000%邊界層動量厚度； Re=1.2*umean*theta/1000./(1.5e-5)%基于動量厚度的邊界層雷諾數(shù)； figure(2); Yreal=yi.*1000+yabsp;Ureal=junk(:,2); plot(Ureal,Yreal,-oc) Xlabel(Ureal),Ylabel(Yreal); axis([0 8 0 120]); 取f=20Hz時，其風速近似為6.26m/s，經(jīng)循環(huán)迭代得到，測點距壁面的誤差距離為9.34mm；測量點摩擦速度為0.34m/s；計算出壁面的剪切應力為0.149N/m2；邊界層厚度從上圖可以近似得到，為12mm；邊界層位移厚度為2.3755mm；邊界層動量厚度為2.0819mm；基于動量厚度的雷諾數(shù)為1051； 取f=30Hz時，其風速近似為9.3m/s，經(jīng)循環(huán)迭代得到，測點距壁面的誤差距離為7.99mm；測量點摩擦速度為0.46m/s；計算出壁面的剪切應力為0.273N/m2；邊界層厚度從上圖可以近似得到，為11mm；邊界層位移厚度為2.0217mm；邊界層動量厚度為1.5098mm；基于動量厚度的雷諾數(shù)為1122。 3) 畫出邊界層速度分布曲線（基于邊界層厚度和自由來流無量綱化），邊界層速度rms分布曲線。畫出邊界層速度分布曲線（基于邊界層內層參數(shù)無量綱化）。（圖例為20Hz） clc; clear; file=E:\2014\邊界層試驗\x20f20 profile.txt; data=dlmread(file); junk=sortrows(data); yi=junk(:,1); ui=junk(:,2); y=yi./12; u=ui./6.26; plot(u,y,-ob); Xlabel(基于自由來流風速無量綱化),Ylabel(基于邊界層厚度無量綱化); axis([0.45 1.1 0 10]) clc; clear; file=E:\2014\邊界層試驗\x20f20 profile.txt; data=dlmread(file); junk=sortrows(data); yi=junk(:,1); rms=junk(:,3); y=yi-9.34; plot(rms,y,-ob); Xlabel(rms),Ylabel(邊界層); axis([0 0.8 0 100]) clc; clear; file=E:\2014\邊界層試驗\x20f20 profile.txt; data=dlmread(file); junk=sortrows(data); yi=junk(:,1); ui=junk(:,2); y=(yi-9.34)./12; u=ui./0.34; plot(u,y,-ob); Xlabel(基于邊界層摩擦速度無量綱化),Ylabel(基于邊界層厚度無量綱化); axis([8 20 0 10]) 以上圖形均為在20Hz下的數(shù)據(jù)得到的，30Hz的相應圖形用同樣的方法即可得到，在此不再贅述。 4) 對比分析討論不同風洞運行速度下邊界層速度分布曲線特性，邊界層基本參數(shù)。 項目 20Hz 30Hz 自由來流速度m/s 6.26 9.3 測量點摩擦速度m/s 0.34 0.46 邊界層厚度/mm 12 11 邊界層位移厚度/mm 2.3755 2.0217 邊界層動量厚度/mm 2.0819 1.5098 邊界層雷諾數(shù) 1051 1122 通過mat lab編程將兩種頻率下的三類圖形放在一起進行比較，由數(shù)據(jù)文件獲知，在風洞運行頻率f=20Hz時，自由來流速度約為6.26m/s，而在風洞運行頻率f=30Hz時，自由來流速度為9.3m/s，從圖上可以看到，無量綱化后的圖形幾乎一致，邊界層速度分布曲線其基本走勢均為距離壁面較近的區(qū)域速度逐漸增加，到一定程度后就不再增加，這段距離即為邊界層厚度。 5) 對比分析討論不同風洞運行速度下剪切層速度大小，rms分布曲線特性。 clc; clear; file1=E:\2014\邊界層試驗\x20f20 profile.txt; file2=E:\2014\邊界層試驗\x20f30 profile.txt; data1=dlmread(file1);data2=dlmread(file2); junk1=sortrows(data1);junk2=sortrows(data2); yi1=junk1(:,1);ui1=junk1(:,2); yi2=junk2(:,1);ui2=junk2(:,2); y1=yi1-9.34;u1=ui1; y2=yi2-7.99;u2=ui2; figure(1); plot(u1,y1,-og,u2,y2,-*c); legend(20Hz,30Hz); Xlabel(V),Ylabel(Y); title(不同頻率下剪切層速度大小比較); hold on yi1=junk1(:,1);rms1=junk1(:,3); yi2=junk2(:,1);rms2=junk2(:,3); y1=yi1-9.34;y2=yi2-7.99; figure(2); plot(rms1,y1,-og,rms2,y2,-*c); legend(20Hz,30Hz); Xlabel(rms),Ylabel(Y); title(不同頻率下rms大小比較); 從上面剪切層速度大小分布比較圖和rms分布比較圖兩圖可以看到，距壁面相同距離時，20Hz下的剪切層速度小于30Hz下的剪切層速度，從rms圖上可以看到，基本趨勢兩種風速下是一致的，但是距壁面相同距離時，30Hz下的rms值要大于20Hz時的值，而且30Hz時的rms最大值為1.18，而20Hz時的最大值為0.704。 6) 在Urms最大值處，速度的能量譜圖，分析能量譜特征。 從圖上可以看到峰值出現(xiàn)的地方，對應的頻率即為該信號主要能量來源，從低到高頻率階次依次為100Hz,160Hz,220Hz,280Hz，而且由圖形趨勢看到其主要能量集中于低頻處，頻率越高處能量越低。 實驗二 數(shù)據(jù)采集與處理 1. 實驗儀器 1) 信號發(fā)生器及示波器：DSOX2012A； 2) 數(shù)據(jù)采集卡：NI-USB 6212 BNC（16位，8差分通道，400 kS/s）； 3) 計算機：控制和執(zhí)行數(shù)據(jù)采集； 2. 實驗步驟 1) 連接信號發(fā)生器，數(shù)據(jù)采集卡，電腦等設備； 2) 設置信號發(fā)生器產生正弦波信號,信號頻率為f=200Hz,信號幅值為A=0.05v； 3) 信號發(fā)生器產生信號連接到數(shù)據(jù)采集卡AI0； 4) 打開MATLAB數(shù)據(jù)采集程序‘data acquisition.m’， 設置采樣頻率Fs=100Hz， 通道輸入范圍（InputRange）為[-0.2 0.2]。更改數(shù)據(jù)存儲文件名，運行程序； 5) 檢查步驟4中數(shù)據(jù)是否成功保持。重復步驟4改變采樣頻率Fs=200Hz。更改數(shù)據(jù)存儲文件名，運行程序； 6) 檢查步驟5中數(shù)據(jù)是否成功保持。重復步驟4改變采樣頻率Fs=400Hz。更改數(shù)據(jù)存儲文件名，運行程序； 7) 檢查步驟6中數(shù)據(jù)是否成功保持。重復步驟4改變采樣頻率Fs=1000Hz。更改數(shù)據(jù)存儲文件名，運行程序； 8) 檢查步驟7中數(shù)據(jù)是否成功保持。重復步驟7，改變通道輸入范圍（InputRange）為[-10 10]。。更改數(shù)據(jù)存儲文件名，運行程序。 3. 實驗數(shù)據(jù)處理 1) 畫出數(shù)據(jù)隨時間變化曲線（帶點線）x(t);不同參數(shù)下所得到的曲線畫到同一張圖上，用不同顏色標示。討論區(qū)別，及采樣參數(shù)影響。 clc; clear; fip1=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y100r02.bin,rt); fip2=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y200r02.bin,rt); fip3=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y400r02.bin,rt); fip4=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y1000r02.bin,rt); fip5=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y3000r02.bin,rt); fip6=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y3000r10.bin,rt); [A1,NUM1]=fread(fip1,inf,double) [A2,NUM2]=fread(fip2,inf,double) [A3,NUM3]=fread(fip3,inf,double) [A4,NUM4]=fread(fip4,inf,double) [A5,NUM5]=fread(fip5,inf,double) [A6,NUM6]=fread(fip6,inf,double) t1=(0:1:9)*10^-2; figure(1); plot(t1,A1(1:10),- Or);%第一 hold on t2=(0:1:19)/2*10^-2; plot(t2,A2(1:20),-+m); hold on t3=(0:1:39)/4*10^-2; plot(t3,A3(1:40),-*g); hold on t4=(0:1:99)*10^-3; plot(t4,A4(1:100),->c); hold on t5=(0:1:299)/3*10^-3; plot(t5,A5(1:300),-400Hz），當把頻率取到1000Hz時，采樣信號有了原始信號的輪廓，但還是失真比較大，當把頻率取為3000Hz時，采樣信號已經(jīng)很大程度的逼近了原始信號，然后將采樣幅值范圍取為[-10，10]，在峰值處有了平臺信號失真，所以幅值取為[-0.2,0.2]非常接近真實信號。因此在采集數(shù)據(jù)時，必須滿足采樣定理，同時信號的靈敏度要求幅值與真實信號幅值接近。 2) 計算采集到數(shù)據(jù)的平均值xm，均方差xrms。比較不同采樣參數(shù)下得到值的區(qū)別。討論區(qū)別，及采樣參數(shù)影響。 clc; clear; fip1=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y100r02.bin,rt); [A1,NUM1]=fread(fip1,inf,double); sum1=0; for i=1:NUM1 sum1=A1(i)+sum1; end x1=sum1/NUM1 sum2=0; for i=1:NUM1 cha=A1(i)-x1; fang=cha.^2; sum2=sum2+fang; end xrms1=sqrt(sum2/NUM1) 依次算出6種情況下的均值和均方差（即標準差）。 表2-1 不同情況下采集數(shù)據(jù)的均值和均方差列表比較 項目 100Hz 0.2 200Hz 0.2 400Hz 0.2 1000Hz 0.2 3000Hz 0.2 3000Hz 10 平均值 0.0110 -0.0168 -3.7972e-4 -3.5217e-4 -3.5032e-4 -0.0010 均方差 0.0020 9.5665e-4 0.0032 0.0177 0.0177 0.0177 編程計算求得各自的均值和均方差。從上表可以看出，100Hz和200Hz時均方差較小，而均值較大，這與實際情況一致，因為其圖形近乎為一直線；400Hz時嚴重失真，圖形呈鋸齒波形，均值較小近乎為0；而后面三種高頻采集的信號均值都很小，而且均方差值接近，較好地反映了原始信號，相比之下低的采樣頻率采集的信號均方差的誤差較大。 3) 用mat lab編程計算所得數(shù)據(jù)的傅里葉變化X（k），驗證Parsevals Theorem。 畫出|X(k)|隨頻率變化曲線。不同采樣參數(shù)得到的曲線畫到同一張圖上，用不同顏色標示。討論區(qū)別，及采樣參數(shù)影響。 clc; clear; fip1=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y100r0.2.bin,rt); fip2=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y200r0.2.bin,rt); fip3=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y400r0.2.bin,rt); fip4=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y1000r0.2.bin,rt); fip5=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y10000r0.2.bin,rt); fip6=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y10000r10.bin,rt); data1=fread(fip1,512,double) data2=fread(fip2,512,double) data3=fread(fip3,512,double) data4=fread(fip4,512,double) data5=fread(fip5,512,double) data6=fread(fip6,512,double) N=512; %512個采樣點 figure(1); Fs=100; %采樣頻率 t=(0:N-1)/Fs; %時域 Y=fft(data1,N); %快速傅里葉變換 f=(0:N-1)*Fs/N; %頻域的點數(shù) plot(f,abs(Y),-sr) %頻譜圖 hold on Fs=200; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data2,N); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,abs(Y),-dm) hold on Fs=400; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data3,N); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,abs(Y),-hg) hold on Fs=1000; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data4,N); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,abs(Y),-*c) hold on Fs=10000; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data5,N); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,abs(Y),-oy) hold on Fs=10000; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data6,N); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,abs(Y),-pk) 800Hz 200Hz 從上圖6種采樣信號單獨的傅立葉變換后的圖形，可以很明顯地看到，100Hz和200Hz兩種情況下，只有0Hz處有幅值，屬于直流分量，而其余部分近乎為零，沒有能量，沒有采集到信號，或者說采集到的信號完全失真。一般來說，滿足采樣定理的信號頻譜圖是對稱的，后面的幾種情況就是這樣，明顯看到在200Hz處出現(xiàn)峰值，表示能量集中在此頻率下，說明原始信號的頻率為200Hz，這與實際情況是相符的。在后兩種情況下，采樣頻率是相同的（10000Hz），但是采樣范圍是不同的([-0.2,0.2],[-10,10])，而從圖上看到其傅立葉變換的頻譜圖是完全相同的，表明頻譜圖與采樣頻率密切相關的。 4) 畫出能量譜圖，不同采樣參數(shù)得到的曲線畫到同一張圖上，用不同顏色標示。討論區(qū)別，及采樣參數(shù)影響。 clc; clear; fip1=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y100r0.2.bin,rt); fip2=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y200r0.2.bin,rt); fip3=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y400r0.2.bin,rt); fip4=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y1000r0.2.bin,rt); fip5=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y10000r0.2.bin,rt); fip6=fopen(E:\2014\數(shù)據(jù)采集試驗\g1\y10000r10.bin,rt); data1=fread(fip1,256,double) data2=fread(fip2,256,double) data3=fread(fip3,256,double) data4=fread(fip4,256,double) data5=fread(fip5,256,double) data6=fread(fip6,256,double) N=256; %256個采樣點 figure(1); Fs=100; %采樣頻率 t=(0:N-1)/Fs; %時域 Y=fft(data1,N); %快速傅里葉變換 Z=Y.*conj(Y); f=(0:N-1)*Fs/N; %頻域的點數(shù) plot(f,Z,-sr) %頻譜圖 hold on Fs=200; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data2,N); Z=Y.*conj(Y); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,Z,-dm) hold on Fs=400; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data3,N); Z=Y.*conj(Y); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,Z,-hg) hold on Fs=1000; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data4,N); Z=Y.*conj(Y); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,Z,-*c) hold on Fs=10000; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data5,N); Z=Y.*conj(Y); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,Z,-oy) hold on Fs=10000; t=(0:N-1)/Fs; Y=fft(data6,N); Z=Y.*conj(Y); f=(0:N-1)*Fs/N; plot(f,Z,-pk) 從圖上可以看出能量集中于200Hz處，表明原始信號為200Hz，單獨分析每一種情況的能量譜，發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)跟頻譜圖是一致的，100Hz和200Hz失真，沒有能量，以后的幾種情況能量均集中于200Hz處，這與真實信號的頻率是一致的。