许多测量涉及多个传感器异步采集的数据。如果您要集成信号，您必须同步它们。Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）提供的一些函数可实现此目的。
例如，假设有一辆汽车经过一座桥。它产生的振动由位于不同位置的三个相同传感器进行测量。信号有不同到达时间。
将信号加载到 MATLAB® 工作区并进行绘图。
load relatedsig
ax(1) = subplot(3,1,1);
plot(s1)
ylabel('s_1')
ax(2) = subplot(3,1,2);
plot(s2)
ylabel('s_2')
ax(3) = subplot(3,1,3);
plot(s3)
ylabel('s_3')
xlabel('Samples')
linkaxes(ax,'x')%同步多个坐标区的范围
信号 s1 落后于 s2，但领先于 s3。可以使用 finddelay 精确计算延迟。您可以看到，s2 领先于 s1 350 个样本，s3 落后于 s1 150 个样本，而 s2 领先于 s3 500 个样本。
t21 = finddelay(s2,s1)
t31 = finddelay(s3,s1)
t32 = finddelay(s2,s3)输出：
截断对齐：
通过保持最早的信号不动并截除其他向量中的延迟来对齐信号。滞后需要加 1，因为 MATLAB 使用从 1 开始的索引。此方法使用最早的信号到达时间（即 s2 的到达时间）作为基准来对齐信号。
axes(ax(1))
plot(s1(t21+1:end))
axes(ax(2))
plot(s2)
axes(ax(3))
plot(s3(t32+1:end))
延迟对齐：
使用 alignsignals 对齐信号。该函数会延迟较早的信号，以使用最晚的信号到达时间（即 s3 的到达时间）作为基准。
alignsignals：通过延迟最早的信号对齐两个信号
[Xa, Ya] = alignsignals(X,Y)：估计两个输入信号X和Y之间的延迟D，并返回对齐的信号Xa和Ya。如果Y对x延时，那么D是正的，x被D个样本延时。如果Y相对于x前进，那么D为负，Y被-D样本延迟。
[x1,x3] = alignsignals(s1,s3);
x2 = alignsignals(s2,s3);
axes(ax(1))
plot(x1)
axes(ax(2))
plot(x2)
axes(ax(3))
plot(x3)
这些信号现在已同步，可用于进一步处理。 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-408474.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-408474.html
到了这里，关于预处理信号——将信号与不同开始时间对齐的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
