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AGND：模拟接地端； DGND：数字接地端。
2.模拟输出电路如图3.15所示，该电路由一片AD7542和两片OP10AY组成，AD7542接受由单片机发送的数字信号，转换成模拟信号。AD7542输出信号经过第一片OP10AY完成电流电压信号的转化，再经过第二片OP10AY放大电压信号，调节R30的阻值来调节直流偏置，输出合适的模拟信号。
图3.15 模拟输出电路
3.2.8串行通信接口
AT89C51单片机有一个全双工的串行通讯口，所以单片机和电脑之间可以方便地进行串口通讯。进行串行通讯时要满足一定的条件，比如电脑的串口是RS232C电平的RS232串行信息格式为10位，1位起始位，1位奇偶校检位，1位停止位，8位数据位。RS232C的机械指标规定：RS232C接口通向外部的连接器是一种“D”型25针插头，在微机通讯中，通常使用的RS232C接口信号只有九根引脚，其引脚如图3.16所示：
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图3.16 DB9 管脚图
RS232C电平是负逻辑电平（逻辑0：＋5V～＋15V，逻辑1：－15V～－5V），而单片机的串口是TTL电平的，TTL为正逻辑电平（带负载时：逻辑1：+5V～+12V，逻辑0：-5V～-12V。不带负载时：逻辑1：2.4V，逻辑0：0.4V），所以单片机和PC机进行通信时，两者之间必须有一个电平转换电路。电平转换常用的芯片： 除了上述连接方法外可以达到电平转换的目的外，还可以用专用RS232C电平和TTL电平转换芯片MAX232。单片机与CP机串行通讯的连接图如图所示，只使用了串行输入[14]。
图3.17 串行接口电路
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4 振动测试系统的labview分析设计
在虚拟仪器的实际设计中，一般采用由上至下的设计方法，首先根据系统的总体需求，将系统划分为各个功能模块。根据振动测试的需要和层次化及面向对象的编程思想，本文把整个系统分成以下几个模块：数据采集、信号预处理、时域分析、频域分析、时频分析。软件设计总体方案示意图如图4.1所示
振动测试系统 硬件采集电路 信号预处理模块 时域分析模块 频域分析模块 时频分析模块
图4.1 振动测试系统结构图
4.1信号预处理模块
经数据采集卡采集的原始信号常常包含着不利于分析的成分，其中之一是在取得数据时混入各种噪声，这些高频干扰成分可能对最终的分析结果产生很大的影响。因此，在信号处理分析之前需要进行预处理，以提高数据的可靠性和真实性。信号预处理设计主要采用预滤波或抗混叠滤波技术。根据需要选择信号的最高频率，而对高于此频率以上的部分用低通滤波器滤掉，从而降低了信号中的最高频率。
数字滤波器一般用在数据采样之后，对采样后的信号做信号预处理使用。其作用是对输入信号波形进行加工处理，利用数字方法按预定要求对信号进行变换，从而达到改变信号频谱的目的。数字滤波器用于改变或消除不需要的波形，因此它是应用最广泛的信号处理工具之一。
数字滤波软件实现方法是按照差分方程式或框图所表示的输出与输入序列的关系，编制计算机程序，在计算机上实现；数字滤波器的应用除用于对信息做处理加工外，还用来做抗干扰滤波器，以及对信号限带需要的低通、高通、带通
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以及带阻滤波器。
采用软件实现的数字滤波器具有精度高、可靠性好和稳定性高，输入输出不存在阻抗匹配问题，以及改变系数就容易改善滤波器的传递函数(这种改变完全由软件来实现)等优点。因此在虚拟仪器中用到滤波器时，采用软件实现的数字滤波器就成为最受欢迎的滤波器。
本设计采用了巴特沃斯低通滤波器。这种滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏；振幅对角频率单调下降，并且是唯一的无论阶数，振幅对角频率曲线都保持同样的形状的滤波器。 4.2 时域分析模块
系统的时域分析模块包括信号发生、自相关分析和互相关分析三部分。 本系统设计的信号发生模块可以产生多种数字信号，包括正弦、正弦扫频、三角波、方波和脉冲等规则波形信号，从而为系统功能的仿真实验提供信号源，用户可以根据实际需要来进行选择，并且同时还给出了各种类型信号的时域统计特征参数。不同类型的信号，其对应的参数设置也就不尽相同。通用的信号参数包括：采样点数、采样频率、信号频率、信号幅值和初始相位等。对于个别信号也有其自身特定的参数，如正弦扫频信号除了通用的信号参数外还有起始频率和截止频率[15]。
本系统可以根据所选的信号类型及其基本参数，生成相应的时域信号序列。“相关”是指变量之间的线性关系。对确定信号来说，两个变量之间可以用函数关系来描述。而两个随机变量之间不具有这样确定关系，但是，如果这两个变量之间具有某种内在的联系，那么，通过大量统计就能发现它们之间存在虽不精确但却相对应当表征其特性的相似关系。振动数据处理中，往往需要对两个时域信号进行相关分析，也称时差域分析，包括相关系数、自相关函数和互相关函数等内容的分析。相关分析是利用相关系数或相关函数描述两个信号之间的关系或相似程度，也可以描述同一信号的现在值与过去值的关系，或者根据过去值、现在值来估计未来值。相关函数的性质使它在工程应用中有极其重要的价值，尤其是互相关函数同频相关、不同频不相关的性质为在噪声背景下提取有用信息提供了一个非常有效的手段，称为相关滤波。相关分析包括相关系数、自相关函数和互相关函数等内容。
信号的相关性是描述一个时刻的取值与另一个时刻的取值之间的依赖关系，可以用来检测所测信号中是否有周期成分。相关函数一般包括自相关函数和互相
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关函数。它是分析两个信号或一个信号在一定时移前后之间关系的重要工具。
自相关函数的表达式为:
1Rx(?)?limT??T1Rx(n?t)?N?n?T0x(t)x(t??)dt (4.1)
其离散化计算公式为：
N?nr?1?x(r)x(r?n) (4.2)
式中N 表示沿时间轴的总采样数；r表示时间序列；n表示时延序列。
自相关函数Rx值且等于均方值
(?)2是以时延域τ为自变量的实值偶函数，在τ=0 时取得最大
?x。
自相关分析前面板如图4..2所示
图4.2 自相关分析前面板
互相关函数是表示两组数据之间依赖关系的统计量，其表达式为
1(?)?limRxyT??T互相关分析前面板如图4.3所示
?T0x(t)y(t??)dt (4.3)
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