空氣動力學實驗方法：激光多普勒測速(LDV)：LDV在噴流研究中的應(yīng)用

空氣動力學實驗方法：激光多普勒測速(LDV)：LDV在噴流研究中的應(yīng)用1空氣動力學實驗方法：激光多普勒測速(LDV)技術(shù)在噴流研究中的應(yīng)用1.1引言1.1.1LDV技術(shù)簡介激光多普勒測速(LaserDopplerVelocimetry,LDV)是一種非接觸式的流體速度測量技術(shù)，廣泛應(yīng)用于空氣動力學實驗中。LDV利用激光束照射流體中的微粒，通過測量微粒散射光的多普勒頻移來確定流體的速度。這一技術(shù)能夠提供高精度、高分辨率的速度數(shù)據(jù)，對于理解復雜流場的動態(tài)特性至關(guān)重要。1.1.2噴流研究的重要性噴流研究在空氣動力學領(lǐng)域中占據(jù)核心地位，涉及航空航天、汽車工業(yè)、環(huán)境科學等多個領(lǐng)域。噴流的特性，如速度分布、湍流結(jié)構(gòu)、擴散率等，直接影響到燃燒效率、噪聲控制、污染物排放等問題。LDV技術(shù)因其高精度和非侵入性，成為研究噴流動力學的理想工具。1.2LDV原理與操作1.2.1原理LDV基于多普勒效應(yīng)，當激光束照射到流體中的微粒時，微粒會散射激光光束。如果微粒相對于激光源移動，散射光的頻率會發(fā)生變化，這種變化稱為多普勒頻移。通過分析頻移，可以計算出微粒的速度。LDV系統(tǒng)通常包括激光源、光學系統(tǒng)、檢測器和數(shù)據(jù)處理單元。1.2.2操作步驟激光束的產(chǎn)生與聚焦：使用激光器產(chǎn)生激光束，通過光學系統(tǒng)聚焦到流體中的測量點。微粒的引入：在流體中引入微粒，這些微?？梢允亲匀淮嬖诘模部梢允侨藶樘砑拥?，用于散射激光。散射光的檢測：散射光被檢測器接收，檢測器通常是一對光電二極管，它們分別檢測同向和反向散射光。數(shù)據(jù)處理：通過分析檢測器接收到的信號，計算出多普勒頻移，進而得到微粒的速度。1.3LDV在噴流研究中的應(yīng)用1.3.1應(yīng)用場景LDV在噴流研究中主要用于測量噴流的速度場，包括中心線速度、徑向速度分布、湍流強度等。這些數(shù)據(jù)對于理解噴流的結(jié)構(gòu)和動力學特性至關(guān)重要。1.3.2實例分析假設(shè)我們正在研究一個噴氣發(fā)動機的噴流特性，使用LDV技術(shù)進行測量。以下是一個簡化版的數(shù)據(jù)處理流程示例：#導入必要的庫

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#假設(shè)的多普勒頻移數(shù)據(jù)

doppler_shifts=np.array([100,105,110,115,120,125,130,135,140,145])

#激光頻率

laser_frequency=532e12#Hz

#微粒折射率

refractive_index=1.5

#激光波長

wavelength=laser_frequency/3e8#m

#計算速度

#根據(jù)多普勒頻移公式：v=(f*λ)/(2*n*f0)

#其中，v是速度，f是多普勒頻移，λ是激光波長，n是微粒折射率，f0是激光頻率

velocities=(doppler_shifts*wavelength)/(2*refractive_index*laser_frequency)

#繪制速度分布圖

plt.figure()

plt.plot(velocities,'o-')

plt.title('噴流速度分布')

plt.xlabel('測量點')

plt.ylabel('速度(m/s)')

plt.grid(True)

plt.show()1.3.3結(jié)果解釋在上述示例中，我們通過分析多普勒頻移數(shù)據(jù)計算出了噴流的速度分布。通過可視化這些數(shù)據(jù)，可以直觀地觀察到噴流速度的變化趨勢，這對于分析噴流的擴散特性、湍流強度等提供了基礎(chǔ)。1.4結(jié)論LDV技術(shù)在噴流研究中扮演著重要角色，它能夠提供高精度的速度數(shù)據(jù)，幫助研究人員深入理解噴流的復雜動力學特性。通過實際操作和數(shù)據(jù)處理，我們可以更準確地分析和預(yù)測噴流行為，為相關(guān)領(lǐng)域的設(shè)計和優(yōu)化提供科學依據(jù)。2激光多普勒測速(LDV)原理2.1LDV的工作原理激光多普勒測速(LaserDopplerVelocimetry,LDV)是一種非接觸式的測量技術(shù)，用于精確測量流體中粒子的速度。它基于多普勒效應(yīng)，通過分析粒子散射的激光光譜來確定粒子的運動速度。LDV系統(tǒng)發(fā)射一束激光，當激光照射到流體中的粒子時，粒子會散射激光。如果粒子在運動，散射的激光頻率會發(fā)生變化，這種變化被稱為多普勒頻移。通過測量多普勒頻移，可以計算出粒子的速度。2.2多普勒頻移的解釋多普勒頻移是由于粒子相對于光源的運動而引起的光波頻率的變化。當粒子向光源運動時，接收到的光波頻率會增加；當粒子遠離光源運動時，頻率會降低。在LDV中，這種頻移被轉(zhuǎn)換為電信號，然后通過信號處理技術(shù)分析，以確定粒子的速度和方向。2.2.1示例：多普勒頻移計算假設(shè)激光的頻率為f0，粒子的速度為v，光速為c，則多普勒頻移ΔΔ在實際應(yīng)用中，f0和c是已知的常數(shù)，通過測量Δf，可以反推出2.3LDV系統(tǒng)組成LDV系統(tǒng)主要由以下幾部分組成：激光源：產(chǎn)生高能量、單色性好的激光束。光學系統(tǒng)：包括透鏡、反射鏡和光束分離器，用于將激光束聚焦到測量區(qū)域，并收集粒子散射的激光。檢測器：通常使用光電倍增管或雪崩光電二極管，用于將收集到的散射光轉(zhuǎn)換為電信號。信號處理系統(tǒng)：包括放大器、濾波器和數(shù)據(jù)采集卡，用于處理檢測器輸出的電信號，提取多普勒頻移信息。計算機和軟件：用于分析信號處理系統(tǒng)輸出的數(shù)據(jù)，計算粒子的速度和方向。2.3.1示例：LDV系統(tǒng)信號處理流程信號處理流程通常包括以下步驟：信號放大：將檢測器輸出的微弱電信號放大。濾波：去除噪聲，保留多普勒頻移信號。數(shù)據(jù)采集：通過數(shù)據(jù)采集卡將信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。頻譜分析：使用快速傅里葉變換(FFT)等技術(shù)分析信號的頻譜，確定多普勒頻移。速度計算：根據(jù)多普勒頻移計算粒子的速度。2.3.2代碼示例：使用Python進行頻譜分析importnumpyasnp

fromscipy.fftpackimportfft

importmatplotlib.pyplotasplt

#假設(shè)信號數(shù)據(jù)

signal=np.random.normal(0,1,4000)+np.sin(2*np.pi*100*np.linspace(0,1,4000))

#快速傅里葉變換

n=len(signal)

yf=fft(signal)

xf=np.linspace(0.0,1.0/(2.0*1/n),n//2)

#繪制頻譜圖

plt.plot(xf,2.0/n*np.abs(yf[0:n//2]))

plt.grid()

plt.show()在上述代碼中，我們首先生成了一組包含噪聲和100Hz正弦波的信號數(shù)據(jù)。然后，使用fft函數(shù)進行快速傅里葉變換，將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號。最后，我們繪制了頻譜圖，從中可以清晰地看到100Hz的峰值，這代表了信號中的多普勒頻移。2.4LDV在噴流研究中的應(yīng)用LDV在噴流研究中被廣泛使用，因為它能夠提供高精度的速度測量，適用于各種流體和粒子。在噴流實驗中，LDV可以用來測量噴流的速度分布、湍流特性、粒子濃度和尺寸分布等。通過這些數(shù)據(jù)，研究人員可以更好地理解噴流的動力學行為，優(yōu)化噴流設(shè)計，提高燃燒效率，減少排放等。2.4.1示例：LDV在噴流速度測量中的應(yīng)用假設(shè)我們正在研究一個噴流實驗，噴流的速度分布可以通過LDV測量。我們可以在噴流的不同位置設(shè)置LDV測量點，收集速度數(shù)據(jù)。然后，通過分析這些數(shù)據(jù)，可以繪制出噴流的速度分布圖，了解噴流的速度變化規(guī)律。2.4.2數(shù)據(jù)樣例測量點速度(m/s)1100295390485580在上表中，我們展示了在噴流實驗中，LDV在不同測量點測量到的速度數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)，我們可以分析噴流的速度分布，了解噴流的動力學特性。2.5結(jié)論LDV是一種強大的流體測量技術(shù)，它基于多普勒效應(yīng)，能夠提供高精度的速度測量。在噴流研究中，LDV可以用來測量噴流的速度分布、湍流特性等，幫助研究人員更好地理解噴流的動力學行為。通過信號處理技術(shù)，我們可以從LDV輸出的信號中提取有用的信息，進行數(shù)據(jù)分析和處理。請注意，上述代碼示例和數(shù)據(jù)樣例是為了說明LDV信號處理和數(shù)據(jù)收集的過程，并不直接來源于實際的LDV實驗。在實際應(yīng)用中，信號處理和數(shù)據(jù)分析會更加復雜，需要考慮更多的因素，如信號的信噪比、測量點的選擇、數(shù)據(jù)的校準和處理等。3空氣動力學實驗方法：激光多普勒測速(LDV)3.1噴流特性概述噴流是流體動力學中一種常見的流動現(xiàn)象，其特征是高速流體從噴嘴或管道中噴出，形成具有一定速度和方向的流動區(qū)域。噴流的特性包括速度分布、湍流強度、噴流擴散角等，這些特性對于理解流體動力學行為、設(shè)計噴射系統(tǒng)以及優(yōu)化燃燒過程等具有重要意義。3.2LDV測量噴流速度場激光多普勒測速（LaserDopplerVelocimetry,LDV）是一種非接觸式的流體速度測量技術(shù)，它利用激光的多普勒效應(yīng)來測量流體中粒子的速度。LDV系統(tǒng)通常包括激光光源、光學系統(tǒng)、粒子散射光檢測器和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。當激光照射到流動的粒子上時，粒子散射的光會發(fā)生頻率變化，這個變化與粒子的速度成正比。通過分析散射光的頻率變化，可以精確測量粒子的速度。3.2.1示例假設(shè)我們使用LDV系統(tǒng)測量一個噴流的速度場，系統(tǒng)配置如下：激光波長：λ=532nm檢測器頻率范圍：f=10MHz噴流中的粒子直徑：d=1μm在實驗中，我們記錄了散射光的頻率變化，然后通過以下公式計算粒子速度：v其中，c是光速，Δf是頻率變化量，f3.2.2代碼示例#假設(shè)我們有從LDV系統(tǒng)獲取的頻率變化數(shù)據(jù)

delta_frequencies=[10000,12000,14000,16000,18000]#單位：Hz

laser_frequency=532e-9#激光波長，單位：m

speed_of_light=299792458#光速，單位：m/s

#計算粒子速度

particle_speeds=[speed_of_light*delta_f/(2*laser_frequency)fordelta_findelta_frequencies]

#輸出速度結(jié)果

print("粒子速度：",particle_speeds,"m/s")3.3數(shù)據(jù)采集與處理數(shù)據(jù)采集是LDV實驗中的關(guān)鍵步驟，它涉及到對散射光信號的記錄和分析。數(shù)據(jù)處理則包括信號的預(yù)處理、多普勒頻移的計算以及速度場的重構(gòu)。預(yù)處理通常包括噪聲過濾和信號增強，以提高測量精度。3.3.1示例在數(shù)據(jù)處理階段，我們可能需要對原始信號進行濾波，以去除噪聲。這里使用一個簡單的低通濾波器作為示例。3.3.2代碼示例importnumpyasnp

fromscipy.signalimportbutter,lfilter

#假設(shè)我們有原始的LDV信號數(shù)據(jù)

raw_signal=np.random.normal(0,1,1000)+np.sin(2*np.pi*0.1*np.arange(1000))

#設(shè)定濾波器參數(shù)

cutoff=0.25#截止頻率

fs=1.0#采樣頻率

order=6#濾波器階數(shù)

#設(shè)計濾波器

b,a=butter(order,cutoff,btype='low',analog=False)

filtered_signal=lfilter(b,a,raw_signal)

#輸出濾波后的信號

print("濾波后的信號：",filtered_signal)3.4實驗設(shè)置與操作實驗設(shè)置包括LDV系統(tǒng)的校準、噴流實驗的準備以及實驗參數(shù)的調(diào)整。操作則涉及系統(tǒng)的啟動、數(shù)據(jù)采集以及實驗過程中的監(jiān)控。3.4.1示例在實驗準備階段，我們需要校準LDV系統(tǒng)，確保測量的準確性和可靠性。校準過程可能包括激光功率的調(diào)整、光學路徑的對準以及檢測器靈敏度的校正。3.5噴流研究案例分析噴流研究案例分析是將LDV技術(shù)應(yīng)用于實際噴流實驗中，通過測量和分析噴流的速度場，來理解噴流的流動特性。案例分析可能包括不同噴嘴設(shè)計對噴流特性的影響、噴流在不同環(huán)境條件下的行為變化等。3.5.1示例假設(shè)我們正在研究一個圓柱形噴嘴的噴流特性，我們使用LDV系統(tǒng)在不同距離上測量噴流的速度分布，以分析噴流的擴散特性。3.5.2數(shù)據(jù)樣例距離(mm)平均速度(m/s)湍流強度101200.05201000.1030800.1540600.2050400.25通過分析上述數(shù)據(jù)，我們可以觀察到隨著距離的增加，噴流的平均速度逐漸減小，而湍流強度則逐漸增加，這反映了噴流的擴散和湍流發(fā)展過程。4實驗技巧與注意事項4.1提高LDV測量精度的技巧在進行激光多普勒測速(LDV)實驗時，提高測量精度是至關(guān)重要的。以下是一些技巧，可以幫助你獲得更準確的數(shù)據(jù)：優(yōu)化激光束對準：確保激光束精確對準流體中的粒子。使用顯微鏡或輔助對準工具，可以提高激光束的對準精度，從而減少測量誤差。選擇合適的粒子：粒子的大小、濃度和折射率對LDV的測量結(jié)果有直接影響。選擇與流體相匹配的粒子，可以提高散射信號的強度，從而提高測量精度。調(diào)整激光功率：激光功率過高可能會燒毀粒子或損傷實驗設(shè)備，過低則可能無法產(chǎn)生足夠的散射光。通過調(diào)整激光功率，找到最佳平衡點，可以優(yōu)化測量結(jié)果。使用多通道LDV系統(tǒng)：多通道系統(tǒng)可以同時測量多個方向的速度分量，提供更全面的流場信息，從而提高整體的測量精度。數(shù)據(jù)處理技巧：利用信號處理技術(shù)，如濾波、平均化和數(shù)據(jù)校正，可以減少噪聲影響，提高數(shù)據(jù)的可靠性。4.2實驗中常見的問題與解決方法在進行LDV實驗時，可能會遇到一些常見問題，以下是一些解決策略：粒子濃度不均勻：這可能導致測量結(jié)果的偏差。通過預(yù)處理流體，確保粒子均勻分布，可以解決這一問題。激光散斑效應(yīng)：激光在粒子上的散射可能形成散斑，影響測量精度。使用散斑抑制技術(shù)，如動態(tài)散斑抑制或增加粒子濃度，可以減輕這一效應(yīng)。流體湍流：湍流可能導致速度測量的波動。通過增加測量時間，進行多次測量并取平均值，可以提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。背景光干擾：實驗室中的背景光可能干擾LDV信號。使用遮光罩或在暗室中進行實驗，可以減少背景光的影響。設(shè)備校準：定期校準LDV系統(tǒng)，確保其在最佳狀態(tài)下運行，是避免測量誤差的關(guān)鍵。4.3安全操作指南進行LDV實驗時，安全是首要考慮的事項。以下是一些安全操作指南：激光安全：激光可能對眼睛和皮膚造成傷害。使用激光時，必須佩戴適當?shù)姆雷o眼鏡，并確保激光束不會直接照射到人。實驗區(qū)域隔離：實驗區(qū)域應(yīng)隔離，避免無關(guān)人員進入。使用安全圍欄或警示標志，確保實驗區(qū)域的安全。緊急停機：實驗設(shè)備應(yīng)配備緊急停機按鈕，以便在發(fā)生意外時立即停止實驗。設(shè)備維護：定期檢查和維護實驗設(shè)備，確保其正常運行，避免因設(shè)備故障導致的安全事故。數(shù)據(jù)處理安全：在處理實驗數(shù)據(jù)時，確保使用安全的軟件環(huán)境，避免數(shù)據(jù)泄露或軟件故障導致的數(shù)據(jù)丟失。通過遵循這些技巧和指南，你可以確保LDV實驗的順利進行，同時提高測量的精度和安全性。在實驗過程中，始終將安全放在首位，嚴格遵守實驗室的安全規(guī)定。5數(shù)據(jù)解析與結(jié)果分析5.1LDV數(shù)據(jù)的解析方法激光多普勒測速（LaserDopplerVelocimetry,LDV）是一種非接觸式的測量技術(shù)，用于測量流體中粒子的速度。LDV系統(tǒng)通過發(fā)射激光束，當激光束遇到流體中的粒子時，粒子會散射激光，形成多普勒頻移。通過分析這些頻移，可以計算出粒子的速度。在噴流研究中，LDV數(shù)據(jù)的解析方法主要包括信號處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。5.1.1信號處理LDV信號通常需要進行預(yù)處理，包括濾波和噪聲去除，以提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。例如，使用數(shù)字濾波器去除信號中的高頻噪聲。importnumpyasnp

fromscipy.signalimportbutter,lfilter

defbutter_lowpass(cutoff,fs,order=5):

nyq=0.5*fs

normal_cutoff=cutoff/nyq

b,a=butter(order,normal_cutoff,btype='low',analog=False)

returnb,a

defbutter_lowpass_filter(data,cutoff,fs,order=5):

b,a=butter_lowpass(cutoff,fs,order=order)

y=lfilter(b,a,data)

returny

#假設(shè)我們有從LDV獲取的原始數(shù)據(jù)

fs=1000#采樣頻率，單位Hz

cutoff=30#濾波器的截止頻率，單位Hz

order=6#濾波器的階數(shù)

data=np.random.randn(1000)#原始數(shù)據(jù)，這里用隨機數(shù)模擬

#應(yīng)用低通濾波器

filtered_data=butter_lowpass_filter(data,cutoff,fs,order)5.1.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將處理后的信號轉(zhuǎn)換為速度數(shù)據(jù)，通常涉及將多普勒頻移轉(zhuǎn)換為粒子速度。這一步驟需要知道激光的波長、散射粒子的折射率以及LDV系統(tǒng)的幾何參數(shù)。#假設(shè)我們已經(jīng)從信號處理中得到了多普勒頻移數(shù)據(jù)

doppler_shifts=np.array([10,12,15,18,20])#多普勒頻移數(shù)據(jù)，單位Hz

laser_wavelength=633e-9#激光波長，單位m

refractive_index=1.33#散射粒子的折射率

angle=np.pi/4#激光束與流體方向的夾角

#計算粒子速度

speed_of_light=299792458#光速，單位m/s

particle_speeds=(doppler_shifts*laser_wavelength*speed_of_light)/(2*refractive_index*np.cos(angle))5.2結(jié)果分析與噴流特性關(guān)聯(lián)解析后的LDV數(shù)據(jù)可以用來分析噴流的特性，如速度分布、湍流強度和噴流擴散角。這些特性對于理解噴流的物理機制和優(yōu)化噴流設(shè)計至關(guān)重要。5.2.1速度分布通過繪制不同位置的粒子速度，可以得到噴流的速度分布圖。這有助于識別噴流中的主要流動模式和渦旋結(jié)構(gòu)。importmatplotlib.pyplotasplt

#假設(shè)我們有不同位置的粒子速度數(shù)據(jù)

positions=np.linspace(0,1,len(particle_speeds))#噴流中的位置，單位m

#繪制速度分布圖

plt.figure()

plt.plot(positions,particle_speeds)

plt.xlabel('位置(m)')

plt.ylabel('粒子速度(m/s)')

plt.title('噴流速度分布')

plt.grid(True)

plt.show()5.2.2湍流強度湍流強度是衡量噴流中湍流程度的一個重要指標，可以通過計算速度數(shù)據(jù)的波動來評估。#計算湍流強度

mean_speed=np.mean(particle_speeds)

speed_fluctuations=particle_speeds-mean_speed

turbulence_intensity=np.sqrt(np.mean(speed_fluctuations**2))/mean_speed5.2.3噴流擴散角噴流擴散角反映了噴流在空間中的擴展程度，可以通過分析噴流邊緣的速度數(shù)據(jù)來確定。#假設(shè)我們有噴流邊緣的速度數(shù)據(jù)

edge_speeds=particle_speeds[:100]#噴流邊緣的速度數(shù)據(jù)

#計算噴流擴散角

#這里簡化處理，實際應(yīng)用中需要更復雜的幾何分析

diffusion_angle=np.arctan(np.diff(edge_speeds)/np.diff(positions[:101]))*180/np.pi5.3可視化技術(shù)在數(shù)據(jù)展示中的應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化是理解復雜數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵工具，對于LDV數(shù)據(jù)尤其如此。通過使用圖表和圖像，可以直觀地展示噴流的速度分布、湍流強度和擴散角等特性。5.3.1速度分布圖使用matplotlib庫可以輕松創(chuàng)建速度分布圖，如上所示。5.3.2湍流強度熱圖湍流強度可以通過熱圖來展示，其中顏色表示強度的大小。#假設(shè)我們有二維湍流強度數(shù)據(jù)

turbulence_data=np.random.rand(10,10)

plt.figure()

plt.imshow(turbulence_data,cmap='hot',interpolation='nearest')

plt.colorbar()

plt.title('湍流強度熱圖')

plt.show()5.3.3噴流擴散角的動態(tài)展示對于噴流擴散角的動態(tài)變化，可以使用動畫來展示，這需要更復雜的編程技巧，例如使用matplotlib的FuncAnimation功能。frommatplotlib.animationimportFuncAnimation

#假設(shè)我們有隨時間變化的擴散角數(shù)據(jù)

time=np.linspace(0,10,len(diffusion_angle))

angle_data=np.sin(time)*diffusion_angle#簡化處理，實際數(shù)據(jù)會更復雜

fig,ax=plt.subplots()

line,=ax.plot(time,angle_data)

defupdate(frame):

line.set_ydata(angle_data[frame])#更新數(shù)據(jù)

returnline,

ani=FuncAnimation(fig,update,frames=len(time),blit=True)

plt.xlabel('時間(s)')

plt.ylabel('擴散角(°)')

plt.title('噴流擴散角隨時間變化')

plt.grid(True)

plt.show()通過上述方法，我們可以有效地解析LDV數(shù)據(jù)，分析噴流特性，并使用可視化技術(shù)來展示這些特性，從而加深對噴流流動機制的理解。6結(jié)論與未來展望6.1實驗結(jié)論總結(jié)在空氣動力學實驗中，激光多普勒測速（LaserDopplerVelocimetry,LDV）技術(shù)因其高精度和非接觸測量特性，在噴流研究中展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。通過LDV，我們能夠精確測量流體中粒子的速度，進而分析噴流的動態(tài)特性，包括速度分布、湍流強度和流動結(jié)構(gòu)。實驗數(shù)據(jù)表明，LDV能夠捕捉到噴流中細微的速度變化，這對于理解噴流的物理機制至關(guān)重要。6.1.1數(shù)據(jù)分析示例假設(shè)我們從LDV實驗中獲得了噴流中粒子的速度數(shù)據(jù)，下面是一個使用Python進行數(shù)據(jù)分析的示例：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#假設(shè)的LDV速度數(shù)據(jù)

velocity_data=np.loadtxt('velocity_data.txt')#從文件加載數(shù)據(jù)

time=np.arange(0,len(velocity_data))/1000#假設(shè)采樣頻率為1kHz

#數(shù)據(jù)分析

mean_velocity