如何准确测量总谐波失真（THD）及相关参数.pdf

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本文档深入探讨了如何精确测量总谐波失真（THD）及其他相关音频信号质量参数的方法和技巧，为电子工程师及音响爱好者提供了详实的操作指南。本段落探讨了与谐波失真相关的参数测量方法，包括总谐波失真（THD）、THD+N、SINAD、信噪比（SNR）、有效位数（ENOB）、非线性度（NL）以及峰均功率比（SFDR）。这些测试在音频、电声学、供电和振动等领域均有应用。尤其在音频行业，对失真测量的准确性要求尤为严格。虽然计算总谐波失真等参数的公式并不复杂，并且数字信号分析方法看似简单易行，但要确保准确度却并非易事。这需要仔细选择多个关键参数并理解其背后的逻辑原因，因为任何一个参数的选择不当都可能导致整个测试结果失效。这些关键因素包括但不限于：测试信号频率、采样率、采样精度（位数）、数据采集长度以及快速傅里叶变换点数等。本段落将深入讨论在进行总谐波失真测量时可能遇到的各种技术挑战和问题，旨在帮助读者更好地理解和掌握相关领域的知识。

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如何准确测量总谐波失真（THD）及相关参数.pdf

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本文档深入探讨了如何精确测量总谐波失真（THD）及其他相关音频信号质量参数的方法和技巧，为电子工程师及音响爱好者提供了详实的操作指南。本段落探讨了与谐波失真相关的参数测量方法，包括总谐波失真（THD）、THD+N、SINAD、信噪比（SNR）、有效位数（ENOB）、非线性度（NL）以及峰均功率比（SFDR）。这些测试在音频、电声学、供电和振动等领域均有应用。尤其在音频行业，对失真测量的准确性要求尤为严格。虽然计算总谐波失真等参数的公式并不复杂，并且数字信号分析方法看似简单易行，但要确保准确度却并非易事。这需要仔细选择多个关键参数并理解其背后的逻辑原因，因为任何一个参数的选择不当都可能导致整个测试结果失效。这些关键因素包括但不限于：测试信号频率、采样率、采样精度（位数）、数据采集长度以及快速傅里叶变换点数等。本段落将深入讨论在进行总谐波失真测量时可能遇到的各种技术挑战和问题，旨在帮助读者更好地理解和掌握相关领域的知识。

MATLAB脚本（含GUI）分析THD与谐波次数的关系 - 量化其对系统总谐波失真的影响

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本文通过MATLAB脚本及图形用户界面(GUI)探究了不同谐波次数对系统总谐波失真(THD)的影响，并定量分析了这种关系。此 GUI 的目的是更好地展示阶数如何影响总谐波失真百分比。最多可调整到第 16 次谐波。用户可以调整每个谐波次数的幅度和相位，但每个谐波阶次的幅度只能通过滑块来调节。时域图旁边的“>>”符号允许用户放大图形；频域图右上角的“相同的exes图”图标则让用户可以在同一轴上绘制所有谐波阶次。最初由 Rodney Tan 博士于 2018 年 10 月编写。

如何准确测量不同类型的互调失真（IMD、TD+N、DIM）

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本文章详细介绍了不同类型互调失真的定义及其重要性，并提供了准确测量IMD、TD+N和DIM的方法和技术。非线性失真的测量结果很大程度上取决于激励信号的频谱成分。单音谐波失真测试常受到批评是因为其使用的信号过于简单，与实际生活中的音乐或语音存在较大差距。相比之下，双音或多音信号包含两个或更多频率成分，更接近于现实生活中的音频信号。当用这种复杂的多音信号来激励一个非线性系统时，在产生谐波失真的同时还会出现互调失真现象。目前有许多种互调失真测量方法可供选择，例如：SMPTE互调失真、DIN互调失真、CCIF2和CCIF3互调失真以及多音信号的总失真加噪声（TD+N）测试。此外还有动态互调失真的DIM30及DIM100等测量方式。本段落旨在探讨如何在进行上述各种互调失真测试时，合理设置各项参数以确保获得最精确的结果；同时还将深入分析量化噪声、采样频率以及合成激励信号的频谱成分等因素对测试结果准确性的影响。

如何正确使用示波器测量电源纹波

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本篇文章详细介绍了使用示波器准确测量电源纹波的方法和技巧，帮助读者掌握正确的测试步骤与参数设置。电源纹波测试是衡量电源质量的关键参数之一，但如何准确测量电源纹波一直是工程师面临的技术难题。其实解决方法往往就在细节之中。直流稳压电源通常由交流电经过整流、滤波及稳压等步骤形成，在这一过程中不可避免地会在输出的直流电压中残留一些交流成分，这部分叠加在直流电压上的交流分量即被称为“纹波”。一、不正确的纹波测试使用ZDS2024 Plus示波器进行电源纹波测量时，若接入一个3.3V的信号，并设置探头档位为X10。点击【Auto Setup】后，通过调整水平扫描时间（即时基）、垂直灵敏度和偏移量等参数，可以完成初步的测量设定。

calibrate.py_python_audio_音频分析中的总谐波失真_THD_wav

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这段Python代码名为calibrate.py，专为处理.wav音频文件设计，用于计算和分析音频信号中的总谐波失真（THD），以评估音频质量。使用Python库中的pydub和numpy来计算音频文件的总谐波失真。

计算信号的总谐波失真（THD）：适用于电力系统与音频系统的MATLAB工具

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本MATLAB工具用于计算信号的总谐波失真（THD），广泛应用于电力系统和音频系统的性能评估，提供精确、高效的分析解决方案。函数 `[THD, ph, amp] = compute_THD(t,x,freq)` 由 Yoash Levron 博士于2013年2月编写，用于计算信号 `x(t)` 的总谐波失真（THD）。此函数还提供了基本谐波的幅度和相位信息。这些值在电源系统、音频信号处理及其他相关领域中具有重要意义。该函数基于以下形式的基本谐波信号进行计算： \[ x(t) = \text{amp} \cdot \cos(wt - ph) + (\text{higher harmonics}) \] 其中： \[ w = 2\pi freq \] 因此，“amp”和“ph”分别代表基本谐波的幅度和相位。需要注意的是，直流偏移不会影响THD。输入参数包括： - `t` - [秒] 时间向量。 - `x` - 信号向量。 - `freq` - [Hz] 基本谐波频率。输出结果为： - THD - 总谐波失真（比例1代表100%）。 - ph - 基本谐波的相位 [弧度]。 - amp - 基本谐波幅度。

如何确保数仓数据质量？

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简介：本指南详细介绍了确保数仓数据质量的关键步骤和最佳实践，包括数据清洗、验证及监控策略，帮助用户构建可靠的数据基础。 ### 如何保障数仓数据质量？ #### 一、有赞数据链路为了确保数据仓库中的数据质量，我们首先需要了解整个系统的数据流转过程及其关键环节。有赞的数据链路是一个复杂且至关重要的流程，涉及多个层次和技术组件。 1. **数据链路介绍**： - **应用服务层**：这一层级处理前端业务逻辑，包括用户交互和服务请求等。 - **数据网关层**：负责接入和分发数据，并确保其准确流向后续的处理环节。 - **应用存储层**：包含各种数据库和服务，用于保存应用程序产生的原始数据。 - **数据仓库**：作为核心部分，它承担着存储、清洗及整合来自不同来源的数据任务，为数据分析与报告提供支持。 - **作业开发和元数据管理平台**：这些工具提供了必要的技术支持来处理数据的计算、调度以及查询。 #### 二、数据层测试确保数仓中数据的质量主要包括三个方面：及时性、完整性和准确性。以下我们将分别探讨这三个方面及其相应的测试策略： 1. **数据及时性**： - **定义**：指生成的数据必须按照预定时间表可用。 - **关键因素**： - 定时调度时间 - 优先级 - 数据截止时间（Deadline） - **保障策略**： - 监控离线任务状态，确保按时完成并发出告警信息。 - 检查全表或分区数据量以验证生成情况。 - 跟踪失败与重试次数。 2. **数据完整性**： - **定义**：指必须保证没有多余也没有遗漏的数据存在。 - **测试重点**： - 表级别检查包括比较不同分区的数据变化和全表行数的一致性或适当增长情况。 - 字段级别的验证如唯一性和非空判断，以及枚举类型值的合规性。 3. **数据准确性**： - **定义**：指确保数据准确无误地反映实际情况。 - **测试方法**： - 通过源数据对比来确认一致性。 - 利用业务逻辑进行校验以保证一致性和正确性。 - 使用统计分析手段验证分布和趋势等特性。 #### 三、应用层测试除了对数据层面的保障之外，还需要检验在实际应用场景中的表现。这包括报表、图表及其它数据分析工具的功能是否正常运作，并确保其性能良好且安全可靠。 1. **功能测试**：确认每个报表的各项功能都能顺利执行。 2. **性能测试**：保证报表加载迅速以提供良好的用户体验。 3. **安全测试**：保护敏感信息免受未经授权的访问威胁。 #### 四、后续规划为了持续提高数据质量，还需制定长远计划，包括但不限于： 1. **持续改进**：定期评估现有措施并根据业务和技术进步做出调整。 2. **技术升级**：采用最新技术和工具以提升效率和准确性。 3. **培训与教育**：加强团队成员对数据质量和测试方法的理解掌握。 4. **流程优化**：简化不必要的步骤，减少错误发生的可能。通过上述策略的实施，可以有效确保数仓中数据的质量，并为业务决策提供可靠支持。

关于正弦信号的MATLAB代码 - 自适应滤波器：预测滤波器、非线性放大器及总谐波失真

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本项目探讨了使用MATLAB实现自适应滤波技术处理正弦信号的方法，涵盖了预测滤波器的设计及其在非线性系统中的应用，并分析了总谐波失真。在自适应信号处理领域中，测量非线性放大器的总谐波失真是一项重要任务。这里给出了一段MATLAB代码用于实现这一目标。首先清除所有先前的数据、关闭所有的图形窗口： ```matlab clc; clear all; close all; ``` 接下来定义输入信号为一个1kHz正弦波，采样率为48k，长度为5000个样本点: ```matlab x = sin(2*pi*1/48*(0:4999)); ``` 非线性放大器的模型采用了一个特定形式的传递函数。其中`clip=1.3`是预设参数： ```matlab clip = 1.3; x_0 = abs(x) / clip; phi = angle(x); y1 = clip * (x_0 ./ (1 + x_0.^6).^(1/6)) .* cos(phi); ``` 非线性传递函数的可视化通过以下步骤实现： ```matlab clip= 1.3; x_dat = 0:0.02:2; y_dat = clip * (abs(x_dat) / clip ./ (1 + abs(x_dat)/clip.^6).^(1/6)); ``` 接下来，使用MATLAB的`figure`, `subplot`命令创建图形窗口以展示非线性传递函数、输入输出信号以及失真频谱： ```matlab figure; % 第一个子图用于显示非线性传递函数（此处代码片段中未完全给出完整绘图指令） subplot(3,1,1); plot(x_dat,x_dat,linewidth,2); hold on; plot(x_data，y_data); ``` 注意：上述描述中的`x_d`, `y_data`变量名应根据上下文正确命名（原代码中可能存在拼写错误或遗漏）。正确的绘图指令应该包括绘制非线性传递函数的输入输出关系。此外，在第三个子图上展示失真信号频谱时，需要计算并显示2000个样本点窗口内的傅立叶变换结果以观察谐波成分。以上为MATLAB代码实现测量非线性放大器总谐波失真的概述步骤与部分实现细节说明。

MATLAB开发——计算基本信号的总谐波失真

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本教程介绍如何使用MATLAB分析和计算正弦波等基本信号的总谐波失真（THD），涵盖理论知识与代码实现。使用MATLAB开发计算基本信号总谐波失真的程序，适用于电力系统和音响系统的分析。

ip_iq.mdl.zip_eight3lc_ip IQ_三相四线模型_三相谐波及谐波电流检测

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ip_iq.mdl.zip_eight3lc_ip IQ_三相四线模型_三相谐波及谐波电流检测是一个用于分析和监测三相电力系统中谐波现象及其影响的仿真模型，适用于研究与改善电能质量。对IP-IQ算法进行电流谐波检测，在三相四线制系统中搭建了Simulink模型，并已调节好参数可以直接运行，输出相应的波形。