excel在信号分析中的应用（一）

只看该作者 · 2020-2-28 14:45

在设计算法时，我们常常需要对算法的效果进行仿真，从而验证这个算法的效果。仿真的好处在于使用尽可能低的成本解决自己面临的问题。在实践中，我们常常使用如MATLAB、Python等工具进行仿真分析，以找出特征，设计算法，验证算法。要熟练的掌握上述的工具并不简单，那有没有什么工具容易掌握并且也能进行类似MATLAB的工作呢。答案是肯定的，那就是我们人人都会使用的excel，这里我以传感器的输出信号为例来说明excel在信号分析中的应用。

我把excel在信号分析中的应用主要归纳为三种。第一是分析信号趋势；第二是分析信号特征，选择或者设计相应算法；第三是验证算法的效果。我们首先看看第一种如何分析信号趋势。

有时候我们需要把握传感器的输出信号随外界因素的变化趋势，以直观的知道输出信号是怎么随着外界因素的变化而变化的。那么我们该怎么知道这条曲线呢，此时excel就能排上用场，怎么做呢。

首先，收集信号。使用单片机的A/D对传感器的信号采样，然后利用串口把采样值（这个值如果不做转换的话一般是十六进制的）打印并保存到文件中，这一步可以结合电脑的串口软件完成。

其次，将保存在文件中的信号复制到excel中，然后把十六进制的传感器数据转换为十进制数据。如下所示。

最后，选中上图中十进制传感器数据列（E列） -> 插入 -> 折线图，之后就会显示如下图一所示的曲线。有时候为了更好的显示信号的趋势，我们还需要在该曲线上添加一条趋势线（鼠标左键选中曲线 -> 右键出现下拉菜单，选中添加趋势线），以清晰的告诉我们信号的变化趋势是怎么样的，如下图二中的黑线就是蓝线的趋势线。

图一

图二

通过上述步骤，我们就得出了传感器输出信号随外界因素变化的趋势图，这比我们用口头或者文字描述要直观的多。

说完了excel在分析信号趋势上作用，再来说说excel在信号分析中的第二种作用 --- 分析信号特征，选择或者设计算法。

在使用单片机对信号采样时，为了设计符合要求的算法，信号的特征是我们需要知道的，要获得信号的特征，首先要知道信号的变化规律，那么上述利用excel获取信号曲线图的办法就能排上用场了。比如我在一个充电器的项目中需要采样电流信号，由于电流信号受到了高频干扰，即使充电电流是恒定的，单片机所采样的信号也是剧烈波动的，采样点的特征如下图所示（蓝线是原始采样点形成的信号线，黑线则是这些信号线的趋势线）。采样点大部分靠近趋势线，极少数出现了远离趋势线的采样点。

显然，要测量真实的电流，我们需要对采样信号进行过滤。观察信号线（蓝线）的特征，我们可以发现当电流不变时，采样点总是围绕趋势线（黑线）上下波动，而趋势线看上去就是这些波动采样点之间的中间值，因此，为了获得稳定的电流信号，我们完全可以使用数字滤波中常用的一种算法 --- 中值滤波（取一系列采样点数据，然后排序，取这一系列数据的中间值做为代表值）。从实际来看，这种算法是能满足要求的。

由此，我们根据信号特征，选择了一个合适的算法完成对信号的滤波，这就是excel分析信号的第二种应用。

最后，我们来看excel分析信号的第三种应用 --- 对算法的效果进行仿真，这里以一阶低通滤波器为例。

我们知道使用一阶低通滤波器关键在于选择滤波系数，因为滤波系数决定了滤波效果，太小或者太大都不好。选择合适的滤波系数一般只有通过实验才知道，这里我使用excel对算法进行仿真从而选择一个合适的滤波系数，步骤如下。

首先获取并保存采样值（没有经过处理的）然后按顺序导入excel，这一步之前已经讲过，之后设置好滤波系数，最后把一阶低通滤波的公式输入到excel中，如下图所示。

上图中的右边有两条曲线，蓝线表示当前采样值，红线为滤波后的输出，滤波效果一目了然。如果我们觉得这种滤波用力过猛，我们可以减少滤波系数，比如把滤波系数改为0.3，效果如下图所示。

像上面这样，我们只要调整滤波系数，我们很容易直观的看出滤波效果，最终可以比较轻松的选择一个你觉得合适的滤波系数。这就是excel在分析信号时的第三个作用，验证算法。

excel在信号分析中的3种用途就简单的说完了，上面我并没有详细说excel的操作方法，毕竟这不是我要向你表达的重点，不清楚的话自己可以百度。这里我最想说的其实在我们设计程序时，或许可能通过什么工具或者手段先进行仿真，以最低成本的方式获得最佳的结果。当然，说道仿真，MATLAB或者Python是要比excel更强大的专业软件，但学习成本也比较高，而且也不是所有仿真都必须要用这些工具来分析，还是那句话，只合适的，没有最好，希望能对你有一些启发。