涡街流量计以其独特的优点成为80 ^90年代发展最为迅速的流量测量仪表之一，其应用前景非常广泛。目前，该仪表的研究热点之一是探讨在噪声中提取流量信息的数字处理方法。国内生产涡街流量计的企业有二、三十家，大多产品虽采用了51系列的单片机，但仅用于参数设置和补偿，表征流速的频率仍用硬件电路测试、计算。即由涡街感测器得到的信号，经过电路的放大、滤波、整形、计算，输出脉冲频率信号和标准的模拟信号，以显示被测介质的累计和瞬时流量。用硬件电路计算频率，实时性好。但流量计安装在管道中，与管道相联系的各种振动源所产生的干扰会叠加在流量计的输出信号上，可能导致误触发，造成测量误差。在低频段，这一问题更为突出。人们通过规定下限截止频率，限制量程比来解决此问题。例如，口径为25mm的流量计，测量气体时，下限截止频率定为56Hz。对此，有关专家提出发挥单片机的作用，采用软件，以谱分析方法来计算频率值。随着微处理器的发展，这一新技术将得到普遍应用。在运用中首先要解决两个基本问题:一是具体选择哪种谱分析算法，以满足准确性和实时性的要求;二是怎样克服流量发生、标定中的困难，充分考虑实际噪声问题，减少研制中的盲目性，缩短研制周期。为此，本文采用仿真方法，编制信号发生器程序，模拟流量计输出信号和各种噪声;用高级语言实现不同的谱分析算法，比较其特点，讨论其结果。进行这样的研究方便、灵活、省时，可在较大范围内择优，为用微处理器实现具体的装置提供有益的参考。
二、信号和噪声的产生
在理想情况下，http://liuliangji.cn.qiyeku.com输出信号为正弦。但实际上，涡街信号中含有较复杂的噪声成份。噪声的频率、幅值及变化规律因现场使用条件而不同。例如，有流体流动噪声、流体低频摆动噪声、机械振动噪声等。这样，涡街流量计的输出信号由两部分组成:一是流速产生的涡街信号;二是干扰引起的噪声信号。
正弦信号的产生十分容易，关键是如何产生各种分布的白噪声来模拟实际噪声情况，为方便起见，下面把不同分布的白噪声统称为随机数。理论上讲，只要有一种具有连续分布的随机数，就可以通过函数变换的方法产生其它任意分布的随机数。本文采用乘同余法产生（0，1）均匀分布的随机数。用如下的递推同余式产生正整序列(xi):
正弦信号叠加正态分布随机噪声的情形如图1所示。
三、经典谱计算法
1.基本原理
采用以快速傅里叶变换(FFT)为代表的经典谱分析方法计算涡街流量计输出信号的功率谱。把时间历程x(t)限制在有限时间区间(0,T)内，频率f处的功率谱密度函数的原始估计为:
2.计算结果
(2)设f信=100Hz,N=256，当周期数改变时，所计算的频率值，见表2所示，表中的(采样时间间隔)是变化的。
(3)设f信=100Hz,N=256，当每周期内点数改变时，所计算得的频率值如表3所示，表中的△t也是变化的。
3.几点讨论
(1)用FFT计算功率谱时，对指数分布白噪声的抑制作用欠佳;对于在零点左右均匀分布，即(-a,a)分布白噪声有较好的抑制作用，而对于其它的均匀分布白噪声的抑制作用不理想;对于正态分布的白噪声有很好的抑制作用。
(2)当取输出信号非整周期进行功率谱计算时，所得频率值有误差，其误差小于频率分辨率。
(3)当信号频率不变，采样点点数不变，改变周期采样点数时，若采样点点数是2的正整次幂(即N=2",n=1,2,"""""")，那么△n=2"+1时，进行功率谱计算，所得频率值非常准确。
(4)功率谱的频率分辨率与N·成反比。当采样频率不变时，N大，分辨率高;但N大，会使采样时间和计算时间增加。当N不变时，大，分辨率高;但增加，将受到采样时间和信号频率(一个周期内至少采4点)的制约。
(5)流量计的测量和显示，有一定的时间要求，这就需要我们解决采样、运算的实时性问题。例如，涡街频率为50Hz，仪表精度为100，则频率分辨率至少为0. 5Hz，则采样时间要2s。若用8098单片机计算功率谱，则采样、计算时间势必超过3s。应采用DSP芯片处理，可满足实时性要求。
四、现代谱计算法
1.基本原理
向线性预测误差能量的平方和最小为准则来估计自回归模型的系数。利用伯格算法的{zd0}嫡谱分析方法对于时间序列的前后值不作任何要求，而是直接应用有限段数据做初始计算，因此，不存在截断序列的终端效应，这特别宜于短序列的谱分析。
2.计算结果
(3)设N=256，f信~100Hz , ML=9，改变△n，使采样信号为非整周期，其结果如表6所示。
3.几点讨论
(1)现代谱方法计算信号的功率，对噪声有较强的抑制能力;
(2)因该方法是先建模，再依据自回归系数计算功率谱，所以建模的阶数对功率谱计算的结果有影响。为节省计算时间，应选用较低的阶数，也就要求每周期内所取点数不宜太多;
(3)对非整周期数据进行功率谱计算，结果相对准确.这与该算法的原理有关;
(4)在采样点数和采样时间间隔相同的情况下，现代谱分析算法的频率分辨率比FFT的高一倍.
