leva的博客

下位机程序已经在文章中了，需要下位机库文件和上位机labview程序的可以在评论区留下邮箱，如果这篇文章帮助了你，请好评三连呀！

最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。LabVIEW程序首先通过设置的串口号与Arduino Uno控制板建立连接，然后等待事件结构，若采集键被按下，则点亮“采集中”LED灯，再调用模拟采样函数库中的Get Finite Analog Sample函数节点以设置好的采集端口、采样速率和采样点数来实现有限采样并送入波形显示控件，完成之后熄灭“采集中”LED灯，采样点数通过采样速率和采样时间计算得到；

LabVIEW程序首先通过设置的串口号与Arduino Uno控制板建立连接，然后调用模拟采样函数库中的Continuous Acquisition On函数节点以设置的引脚和采样速率来实现连续采样，接着进入While循环并不断调用Continuous Acquisition Sample函数节点，并每次读取10个采样点送入波形显示控件。利用LIAT中的模拟采样函数库，通过Arduino Uno控制板上的模拟输入端口采集模拟信号，并上传至LabVIEW界面上显示波形，实现一个简易示波器的功能。

新建名为“验证卷积结合律.vi”的VI，在框图中放入Chirp信号VI（Chirp Pattern.vi）、方波VI（Square Wave.vi）、斜坡信号VI（Ramp Pattern.vi），分别用于生成三个离散时间序列信号：x（n）为线性调频信号，h1（n）为方波信号，h2（n）为斜坡信号。下面以卷积结合律的验证为例，介绍LabVIEW在卷积中的应用。卷积VI是一个多态型VI，它能够进行一维或二维的实卷积或复卷积，因此就有四种不同的形式，以最常用到的一维实卷积为例，其连线板如图。

添加“Basic Averaged DC-RMS.vi”，并为“窗”和“平均类型”输入参数添加相应的控件，将它的“直流值”和“均方根值”输出参数捆绑后连接到一个波形图表进行实时显示。该VI将输入的时域信号先加窗，然后对加窗后的信号按指定的平均类型计算信号的直流分量与均方根值。该VI是一个多态型VI，输入的信号可以为一个通道的信号，也可以是以数组形式输入的多个通道的信号。运行程序后，指定参数为使用Hanning窗和指数类型平均方法，通过前面板上的波形图表就可以观察到实时测量出的信号的直流分量和均方根。

最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。在“数学”子选板中，提供了“拟合”“内插与外推”和“积分与微分”等函数，这些函数最基本，它们的输入和输出一般多为数组。“信号处理”子选板又分为“波形生成”“波形测量”和“滤波器”等子选板，利用这些函数，可以直接生成波形，或者对波形进行分析及处理。对于这些函数的使用，LabVIEW的帮助中提供了丰富的范例，具体使用时，可以找到相应的范例进行学习。

学习之路，长路漫漫，写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中，我们去记录思考的过程，便于日后复习，梳理自己的思路。学习之乐，独乐乐，不如众乐乐，把知识讲给更多的人听，何乐而不为呢?

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for循环具有条件接线端的特性，右键单击for循环的边框，从菜单中选择“条件接线端”，就可为for循循环增添一个条件接线端，当满足该逻辑条件时或者所有循环次数执行完毕时，都可退出循环，这就为中途跳出for循环提供了方便。在循环结构边框上的鼠标右键菜单中选择“添加移位寄存器”，之后就会在循环结构左、右边框上分别出现左端子（三角号朝下）和右端子（三角号朝上），每一步循环结束后右端子便将接收到的数据传给左端子，下一步循环时左端子给出的数据即是上一步循环中右端子接收的数据。创建好的While循环如图2所示。

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在第二个While循环中，将循环计数端子中的值乘以2，并赋给显示控件“循环2里的值”；在实际项目中，如果全局变量的个数不多，可以放在同一个VI文件中以便管理，如果全局变量数量种类繁多，建议可以按照功能相似性分为几大类，分别存储在几个VI文件中，这些VI文件建议以“global_”或“g_”作为前缀命名，以便与普通VI文件区分使用。一个或多个全局变量可按一种特殊形式存放在单独的VI中，该种VI没有框图，只有前面板，仍以.vi为后缀存储，其地位相当于一个特殊的VI，因此可用于在不同VI之间传递数据。

与其他通用编程语言一样，LabVIEW中也有局部变量和全局变量的概念，用来控制变量的作用范围。

填充簇元素：根据需要，分别创建需要的簇元素所对应的数据类型变量，然后将其拖入上一步中创建的簇框架中，就可以得到一个以这些变量为元素的簇，同时框图上的簇端子图标也会发生变化。填充数组元素：根据需要，创建一个所需类型的变量，将其拖入上一步创建的数组框架中，就可得到一个以该类型数据为元素的数组对象，对应的框图中数组端子就会变为实心的，并与该数据类型对应。生成数组框架：从控件选板中选择“新式→数组、矩阵与簇→数组”，创建一个不包含任何内容的数组框架，对应的框图中也会生成一个空心的数组端子。

默认情况下创建的数值型变量的数据类型为双精度浮点数，如要改变其所代表的数据类型，可以通过鼠标右键单击前面板或框图上的数据端子，在菜单项“表示法”中进行选择，在选择数据类型时尤其需要选择合适的取值范围，以免溢出。创建数值型数据常量，可以在函数选板中选择“数学→数学→数值”，生成的常量初始值为该类型的默认值。数值型数据是一种标量值，包括浮点数、定点数、整型数、复数等类型，不同数据类型的差别在于存储数据使用的位数和表示的值的范围。创建布尔型常量，可以在函数选板中选择“编程→布尔→真常量（或假常量）”得到。

触发VI为DAQmx Trigger. vi，该VI配置一个触发器使DAQ设备完成一个特定的动作，最为常用的动作是Start Trigger（启动触发）和Reference Trigger（参考触发）。启动触发初始化一个采集或生成，参考触发则在采样集中的位置设置一个参考点，在那里触发前数据采集结束，而触发后数据采集开始。启动任务VI为DAQmx Start Task. vi，如图4-70所示，该VI显式地将一个任务转换至运行状态，在运行状态，这个任务将完成特定的采集或生成。下面介绍几个触发VI的常用实例。

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对于多通道采集的AI Sample Channels.vi，各通道号可用英文逗号“，”隔开，或者在起始通道号之间使用英文冒号“：”表示使用序号连续的几个通道，如表示使用通道0、1、5、6、7进行采集，通道号的填写顺序规定了采集所得数据的顺序；单点采集是最简单的一种形式，系统每次只采集一个信号点，若加上循环结构控制可实现持续的单点采集，但因为VI性能受限，只适用于较低频率的采样应用，如几秒钟、几分钟甚至几小时采集一个点，常用于过程控制、生化实验等场合。博客写作背景----项目中解决的问题。

该VI也是一个多态性的VI，用户同样可以通过VI图标的下拉菜单（多态VI选择器）选择写入数据的类型。LabVIEW中提供了两个直接访问底层设备的VI，即In Port.vi和Out Port.vi，这两个VI提供直接对I/O端口进行读写操作的功能，利用这一功能，可以实现简单的单点数据采集功能。I/O端口函数包括两个函数：读端口函数节点（In Port.vi）和写端口函数节点（Out Port.vi），这两个节点位于【函数选板】→【互连接口】→【I/O端口】子选板。

通过模拟输入的中级节点AI Config.vi的interchannel delay输入端口，用户可以设置扫描通道过程中两个通道之间的等待时间，也就是通道之间的扫描间隔。高速数据采集设备的每个通道对应一个独立的A/D转换器，如果这些A/D转换器在同一个时钟信号的控制下启动数据转换过程，那么各个通道之间便不存在相位延迟的问题。这里仅介绍前3种常用的DAQ事件类型，general value A输入端口：该端口指定DAQ事件0和DAQ事件1的扫描次数，设定的扫描次数必须大于等于1，系统默认的扫描次数是100。

（1）连续采集需要缓冲区作为数据暂存处，AI Config的buffer size参数指定了该缓冲区的大小（以采样点数计），缓冲区过小会造成数据的溢出，旧数据未来得及读取就被新数据覆盖，缓冲区过大则会加重内存资源的消耗，因此，应结合计算机性能和实际运行情况选择缓冲区大小。（4）必要的数据处理和分析过程可放在AI Read之后执行，如本例中的My Data Processing.vi，但不宜编写得太过复杂，因为它是放在循环间隔中进行的，若消耗资源太多，不利于数据采集的连续性。

新建一个名为“使用易用VI进行单通道波形采集.vi”的VI，添加AI Acquire Waveform.vi并配置为使用设备1、通道0、电压范围-10V～+10V、采样率1000点／秒、每通道采样数500个，然后添加波形图表显示采集数据，所得的程序框图如图所示。新建一个名为“3通道波形采集.vi”的VI，添加AI Acquire Waveforms.vi，并仿照上一步中的方法配置该VI的各个参数，使用通道0～2进行三个通道的同时波形采集。错误信息簇连接至错误信息处理相关的VI，自动汇报错误，此步可选。

与单点采集不同，波形采集是指一次采集多个信号点，组成一段波形，在一般的中高速采集任务中经常使用。新建一个名为“多通道单点采集.vi”的VI，并仿照上一步骤编辑程序，不同之处在于添加的VI为AI Sample Channels.vi，配置为使用信道0～7共8个通道进行采集，采集数据在送入波形图表之前需先从数组类型转换为簇类型数据。waveform/waveforms：采集所得数据，可以为浮点数或者波形数据，对于单通道采集为一维浮点数组或者波形，对于多通道采集为二维浮点数组或者波形数组；

其中的VI和节点包含一系列的多功能VI，包括建立信道、读取、写入、开始、结束、暂停、清除、定时、触发等多种功能，合理组合后可实现各种DAQ任务，其中有一些是多态性VI，可以根据用户的应用需求自动匹配参数类型，省去了手动选择的麻烦，这也是与传统NI-DAQ VI相比的改进之一。input limits输入端口：该端口用于设置信号的输入范围，信号的输入范围不能超过设备的输入范围，taskID输出端口：系统自动分配给特定数据采集任务的标识号，它包含数据采集设备的配置信息，该标识号在数据采集操作结束后被释放。

NI-DAQmx也支持数以百计的传统NI-DAQ所支持的DAQ设备，但并不是全部设备，例如，一些使用ISA总线的设备就仅受传统NI-DAQ支持。NI公司在20世纪90年代首次发布了传统NI-DAQ驱动，对已有的DAQ库进行了许多改进，包括双缓冲采集、对特定传感器类型提供内置标度等，然而在90年代后期，NI-DAQ的研发团队意识到，向传统NI-DAQ添加新特性和设备的同时又要保持API与以前版本兼容的难度越来越大，而且在长期的发展过程中，传统NI-DAQ的API也积累了一些亟待解决的问题。

在使用差分或者RSE方式时，由于信号负端不与AIGND连接，放大器的输入偏置电流有可能会使信号电压偏离测量设备的量程范围，所以需要在信号两端与AIGND之间分别加一个偏置电阻，从系统平衡角度而言，建议取等值的两电阻，阻值范围一般在10kΩ和100kΩ之间。无参考地单端（NRSE）连接方式的测量系统是对RSE连接方式的一种变形，各路信号共享一个基准点，而仪用放大器负极正是与这个公共基准点相连的，但并不与系统地相连，所以测得信号是以该基准点作为参考点的电压信号。这样可以实现信号地与系统地之间的隔离。

模拟频域信号与时域信号类似，然而，从频域信号中提取的信息是基于信号的频域内容，而不是波形的形状，也不是随时间变化的特性。连续脉冲信号的幅值也只能取高电平或低电平，但它可由一连串脉冲信号组成，而高低电平状态变化的数目、速度及占空比等，都可用来传递信息，如用于测发动机转速的光学编码器就可以产生连续脉冲信号。在一般的数据采集应用中，常见的信号可分为模拟信号和数字信号两大类，模拟信号是指幅值可取连续值的信号，而数字信号的幅值只能取离散值，即规定的某些值，一般仅为高电平或低电平。上述信号分类不是互相排斥的。

采样频率的选择是一个非常重要的问题，由于被测对象多种多样，采样频率的选择又是一个比较困难的问题。而过低的采样频率不足以正确恢复原始信号，采样定理（又称奈奎斯特定理，Nyquist定理）指出，采样频率必须至少是原始信号中所包含最高频率的两倍时，所得到的采样信号才能包含原始信号所有频率分量的全部信息，否则从采样信号恢复原信号时将发生畸变。采样频率或采样率，即每秒采集所得的数据个数，对于采样过程是一个至关重要的参数，确定了合适的采样频率，才可能在数据采集设备允许的性能范围和硬设备成本下，进行正确而可靠的采样。

数据采集是测试系统的重要功能之一，也是LabVIEW的核心技术之一。虽然数据采集的基本原理并不复杂，但在构建一个高效可靠而且自动化程度高的数据采集系统时，仍有许多实际问题需要注意，因此，因此在最近学习的一些数据采集系统的基本概念和原理。在这里做一个笔记，记录一下。

AD9850是一款高度集成的设备，它使用先进的DDS技术，结合内部高速、高性能D/a转换器和比较器，形成完整的数字可编程频率合成器和时钟发生器功能。输入AD9850的电路结构允许产生高达参考时钟频率一半的输出频率（或62.5 MHz），并且输出频率可以每秒高达2300万个新频率的速率进行数字更改（异步）。AD9850 的电路架构允许生成高达 1-参考时钟频率的一半（或 62.5 MHz），输出频率可以以每秒高达 2300 万个新频率的速度进行数字更改（异步）。这有助于该设备用作灵活的时钟发生器功能。

⑧FFT矩形窗校正；频域的方法：实现FFT法的VI程序框图如图所示，可以看出，利用该程序得到的是当前幅值最大的频率点。如果当被测信号中含有直流分量，且直流分量的幅值大于基波的幅值时，那利用该程序无法测到基波的频率。对此种情况，有两种解决思路，一种是对该程序进行修正，修正后的VI的程序框图如图所示，它去除了直流分量；为了减小噪声对时域方法的影响，在这里，将先对被测信号进行三次自相关运算，再调用时域算法对自相关后的信号波形进行测量，编写的VI程序框图如图。调用上述各种测量频率的算法VI，相应的程序框图如图。

这是因为，对于信号x（n），若其真实频率为f，采样率为Fs，采样样本数为#s，经过FFT变换到频域，这时得到的是一根根离散的谱线，两两相邻谱线之间的频率间隔d f=Fs/#s，如果f/d f=#sf/Fs等于整数的话，则f恰好落在其中的一根谱线上。具体推导过程如下：#sf/Fs=（#s/Fs）f，#s/Fs=Tsum为被测信号波形的总的时间长度，f=1/T为被测信号的频率（即周期T的倒数），所以#sf/Fs=Tsum/T，也就是说在时域中的含义是采集到信号波形的周期数。，N－1，对应采样点（值）的编号；

3. 结果图 4显示了来自频率分析数据处理技术的示例 RR 和 HR 时间过程。虽然从座椅传感器计算的 RR 和 HR 波动大于参考率，但它们通常与预期值一致。在图 4中，RR 在 1000 秒左右下降，座椅传感器能够检测到这一点。图 5中的箱线图总结了所有 11 名参与者的数据，显示座椅传感器结果的分布较大，但 30 分钟内的平均值相当。仅显示频率分析的结果。30 分钟内的平均 RR 和 HR 被认为是参与者的静息率。表 2列出了 11 名参与者的静息率，并与图 5中的箱线图相对应。如表 2所示，对

关键词： 高级自动碰撞通知；座椅传感器；呼吸频率；心率；心冲击描记术（BCG）；压电传感器这个设计使用专为生产乘用车中的乘员分类而设计的座椅压电传感器在实验室环境中测量乘员的呼吸率 (RR) 和心率 (HR) 的可行性。在碰撞后传递乘员生命体征可以通过将乘员状态的直接测量添加到高级自动碰撞通知 (AACN) 系统来改善应急响应。使用福特野马乘客座椅和座椅传感器从体重从 42 到 91 公斤不等的 11 名参与者收集数据。使用心冲击描记术 (BCG) 方法，通过时域滤波和频域分析处理数据，使用快速傅里叶变换

1. 介绍心率和呼吸率等生命体征是健康监测和医疗应用中最重要的生理信号之一。脉冲无线电 (IR) 超宽带 (UWB) 雷达成为非接触式生命体征检测中必不可少的传感器之一。心脏脉搏波很容易被噪声和呼吸活动破坏，因为与呼吸信号及其谐波相比，心跳信号的功率较小。在本文中，开发了一种用于 UWB 雷达系统的信号处理技术来检测心率和呼吸率。信号处理有四个主要阶段： (1) 杂波去除以减少来自环境的静态随机噪声；（2）独立成分分析（ICA）做降维去噪；(3) 使用低通和高通滤波器消除带外噪声；(4) 改进的协方差法进

查找和跟踪峰值Find and track peaksif np.sum(amplitude)/data_length > 1e-6: max_peak_index = np.argmax(power) max_peak_amplitude = amplitude[max_peak_index] if self.first_data: # first time self.track_peak_i

现有库的导入import timeimport threadingimport numpy as npfrom scipy import signalimport queueimport os导入图表import pyqtgraph as pgfrom PyQt5 import QtCore我们自己的类的导入import filter从 Acconeer 导入用于雷达数据采集from acconeer_utils.clients.reg.client import RegCl

导入 main 中使用的可用类import timeimport queueimport subprocess # 用于树莓派关机import os # 用于使用终端命令import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import BoundaryNormfrom matplotlib.ticker import MaxNLocatorimport numpy as np导入我们自己在 m

使用雷达测量心率和呼吸频率项目是一个 Python 程序项目，可在 Raspberry Pi 上运行，也可以在 Windows/Mac 上运行它，但不能保证。如果程序被远程使用（不是在带有雷达的 Raspberry Pi 上），则 JSONClient 中的 IP 地址（第 47 行data_acquisition_module.py）必须从本地地址 0.0.0.0 更改为实际地址。该雷达是 Acconeer 的 A111，它是传感器板上的 60 GHz 脉冲相干雷达系统，带有相关的连接器板（Accone

基于毫米波雷达或者可穿戴心冲击检测设备，采集人的体征信号，心冲击信号，脉搏压力信号，根据得到的压力信号，进行下列步骤的算法分析：一、心冲击信号数据分析得到的信号如图1：选取其中（0.2-3.4）×104这一段（即去除了首尾上下床的信号，只保留了中间平躺状态下的信号）来进行分析，选取其中一路信号（data4）进行分析，其波形如图2：设该信号为X(n)，则可得到如下式子：x(n)=r(n)+h(n)+ε(n)其中r(n)为呼吸信号，h(n)为心跳信号，ε(n)为其他噪声信号。二、心跳信号处理根