虚拟仪器的设计与实现PDF电子书下载

目录 1

第1章 绪论 1

1.1 虚拟仪器的概念 1

1.2 虚拟仪器的组成 2

1.2.1 虚拟仪器的硬件系统 2

1.2.2 虚拟仪器的软件系统 5

1.3 虚拟仪器的特点 6

1.4 虚拟仪器的发展 7

1.5 虚拟仪器的设计与实现步骤 7

第2章 虚拟仪器编程语言LabWindows/CVI 9

2.1 Lab Windows/CVI基本概念 9

2.1.1 LabWindows/CVI程序的组成 10

2.1.2 LabWindows/CVI程序设计的基本概念 12

2.1.3 使用LabWindows/CVI设计虚拟仪器的步骤 13

2.2 LabWindows/CVI快速入门 13

2.2.1 启动LabWindows/CVI 14

2.2.2 新建工程文件 15

2.2.3 创建用户界面 16

2.2.4 虚拟仪器程序的设计 23

2.2.5 生成工程文件 29

2.2.6 运行工程文件 30

2.3 LabWindows/CVI编程环境 30

2.3.1 工程窗口（Project Window） 30

2.3.2 用户界面编辑窗口（UserInterfaceEditWindow） 41

2.3.3 源代码编辑窗口（SourceEdit Window） 48

2.3.4 函数面板（Fuction Panel） 49

2.3.5 LabWindows/CVI的示例程序 52

第3章 虚拟仪器常用传感器 55

3.1 传感器概述 55

3.1.1 传感器的定义 55

3.1.2 传感器的分类 57

3.1.3 智能传感器 58

3.1.4 传感器发展趋势 59

3.2 电阻式传感器 60

3.2.1 热电阻式传感器工作原理 60

3.2.2 应用举例 61

3.3.1 基本原理 62

3.3.2 主要特性 62

3.3 电容式传感器 62

3.3.3 应用举例 65

3.4 红外气体传感器 66

3.4.1 红外气体传感器工作原理 66

3.4.2 单光源双气室的红外气体传感器 67

3.4.3 虚拟红外气体分析仪 67

第4章 虚拟仪器的数据采集 69

4.1 数据采集原理及数据采集卡 69

4.1.1 被测信号的实时采集原理 69

4.1.2 数据采集卡的组成 70

4.1.3 数据采集卡的性能指标 70

4.1.4 数据采集卡的设置 72

4.2 对数据采集卡编程的虚拟示波器 72

4.2.1 虚拟示波器的原理 73

4.2.2 虚拟示波器实现过程 74

4.3.1 Lab-PC-1200简介 82

4.3.2 Lab-PC-1200的安装 82

4.3.3 Lab-PC-1200的配置 82

4.3 采用数据采集函数编程的虚拟示波器 82

4.3.4 仪器面板设计 83

4.3.5 程序设计 88

第5章 虚拟仪器的信号分析与处理 92

5.1 信号的时域分析（Time Domain） 93

5.1.1 相关性分析原理 93

5.1.2 Correlation（）函数 94

5.1.3 相关性分析实例 95

5.2 信号频域分析（Frequency Domain） 99

5.2.2 FFT（）函数 100

5.2.1 快速傅立叶变换原理 100

5.2.3 频谱分析实例 101

5.3 信号的加窗（Windows）处理 105

5.3.1 BkmanWin（）和HanWin（）函数 105

5.3.2 窗函数的使用 106

5.3.3 加窗分析仪实例 108

5.4 信号的滤波（IIR、FIR） 111

5.4.1 IIR滤波器函数 112

5.4.2 应用举例 116

5.5 信号产生与仿真 121

5.5.1 SineWave（）函数 121

5.5.2 应用 122

6.1.1 数字输入／输出类控件 127

6.1 仪器面板控件的功能 127

第6章 虚拟仪器面板的设计 127

6.1.2 钮类控件 131

6.1.3 文字类控件 133

6.1.4 图形输出类控件 134

6.1.5 定时类控件 136

6.2 用户界面库函数 136

6.2.1 常用的用户界面库函数 137

6.2.2 用户界面库函数的使用 137

6.3 一般仪器面板设计方法 144

6.3.1 创建仪器面板的方法 144

6.3.2 创建仪器面板的实例 144

6.4 带有菜单的仪器面板设计方法 146

6.4.1 菜单文字的设计 147

6.4.2 菜单加入仪器面板 148

第7章 虚拟仪器常用算法 151

7.1 神经网络BP算法 151

7.1.1 神经网络BP算法原理 151

7.1.2 神经网络BP算法实现 152

7.2 快速傅立叶变换（FFT）的算法 156

7.2.1 离散傅立叶变换 156

7.2.2 快速傅立叶变换 157

7.2.3 快速傅立叶变换算法 158

7.3 低通滤波算法 163

7.3.1 低通滤波算法 163

7.3.2 算法说明 166

7.3.3 运行实例 166