信号包络

本文介绍高频信号的包络线概念及其形成原理,重点解释了幅度调制和包络检波的过程,包括如何使用二极管进行单向过滤及低通滤波来实现低频信号的提取。
将一段时间长度的高频信号的峰值点连线,就可以得到上方(正的)一条线和下方(负的)一条线,这两条线就叫包络线。包络线就是反映高频信号幅度变化的曲线。对于等幅高频信号,这两条包络线就是平行线,。


  当用一个低频信号对一个高频信号进行幅度调制(即调幅)时,低频信号就成了高频信号的包络线。这样的信号称为调幅信号。
  从调幅信号中将低频信号解调出来的过程,就叫做包络检波。也就是说,包络检波是幅度检波。
  包格检波常用的方法是采用二极管进行单向过滤后再进行低通滤波。没有二极管而直接进行低通滤波的话,会使正、负包络线抵消,从而检不出低频信号。


  除了包络检波,还有频偏(调频)检波,相移(或相位)检波等等


因为输出的波形中含有载波w0的成分(从折线中可以看出),所以需要再通过低通滤波器才可以得到平滑的检波(虚线曲线表示,频率、波幅与基波基本一致)。

### 什么是包络信号 包络信号是指调制波形中的幅度变化部分,它通常用于表示高频载波信号的低频控制成分。这种低频成分可以携带信息或者用来描述信号的主要特征[^1]。 ### 包络信号的应用 包络信号广泛应用于通信领域以及音频处理技术中: - **通信系统**:在无线通信中,包络信号被用来传递语音、数据和其他形式的信息。例如,在AM(振幅调制)广播中,声音信号作为包络施加到高频载波上。 - **生物医学工程**:心电图(EEG)和脑电图(ECG)等生理信号分析过程中也会利用包络提取来简化复杂波动模式的研究。 - **音频效果处理**:音乐制作软件常使用ADSR (Attack, Decay, Sustain, Release)包络发生器改变合成音色动态特性。 ### 实现方法 #### 希尔伯特变换法 一种常见的实现方式就是采用希尔伯特变换(Hilbert Transform),该算法能够有效地计算解析信号并从中获取瞬时相位与频率信息进而得到包络曲线。 以下是基于Python语言的一个简单示例程序展示如何运用Scipy库完成这一过程: ```python import numpy as np from scipy.signal import hilbert, chirp import matplotlib.pyplot as plt duration = 1.0 fs = 400.0 samples = int(fs * duration) t = np.arange(samples) / fs # Create a chirp signal with varying frequency content. signal = chirp(t, f0=6, f1=1, t1=duration, method='linear') analytic_signal = hilbert(signal) amplitude_envelope = np.abs(analytic_signal) plt.figure() plt.plot(t, signal, label='Signal', color='blue') plt.plot(t, amplitude_envelope, label='Envelope', color='red') plt.legend(loc='upper right') plt.show() ``` 此脚本生成了一个线性扫频(chirp)信号,并对其执行了Hilbert转换以获得其对应的包络线图形化显示出来。
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