实测三：数据wave-data，低通关，相关关，三点法

可见，对于噪音小的信号源，使用三角法要比零点法更加准确，不使用相关可能比使用相关更加准确。所以，实测后，引发了作者通过信号来判断噪音是否明显，而自动关闭相关处理的想法，可是由于时间问题没有调试成功。

实测四：数据正弦波wave-data、三角波wave-data2和方波wave-data3，低通开，相关开，零点法

三次测量的结果有所不同，但都在同一数量级上，可见本算法对信号源的形状要求并不高，适应性较好。

还做了同一信号，多次采样多次测量的比较，几次计算的结果基本相同，且误差都小于0.2%。

六、      总结

本程序虽然在精确测量中还是存在很大的不足，但是在降低信噪比上还是有很不错的成绩，作为一种粗测的工具还是不错的。由于时间的关系没有把程序作的更加智能化，更加完善是作者觉得的最大遗憾。

通过一学期对LabVIEW的学习，掌握了LabVIEW的基本操作和基本变成技巧，通过对大作业的实践，已经能够独立完成一定程度的虚拟功能设置，可以说是受益匪浅。由于时间的原因，还有些想法并没有体现在本程序中，如：本打算能够通过比较自相关后的结果和直接测量的结果，来初步判断出噪声的影响是否很大，从而在最后的结果输出中给出最接近精确结果的结果。还有在测量频率的算法上的一些想法也没有实现，比如：因为在测试测量算法时发现线性插值算法对结果准确性的提高并不明显，所以没有采用，而其他插值方法也没有来得及应用到本程序中。总之，从今往后，我会尽可能的把所学应用在日后的学习和工作中，争取达到更高的水平。

参考文献

1．《数字信号处理 理论、算法与实现》       胡广书编著        清华大学出版社

2．《微弱信号检测》                                         高晋占编著        清华大学出版社

3．《LabVIEW7.1 编程与虚拟仪器设计》     侯国屏等编著    清华大学出版社