在扭转刚度实验中，需逐次增加悬挂砝码重量，并用编码器记录各组重量对应的轴扭转变形量，手动将重量值输入程序，计算、绘图显示刚度曲线。在LabVIEW中依次输入一列数并绘图显示的程序框图如下：
使用事件结构，“添加”按钮触发将新一组的数据添加到数组中并在XY图中显示，在While循环中使用移位寄存器储存实验中的一列多组数据，达到依次连续绘图的目的。
使用到的LabVIEW函数位置分别为：
网站中调用大尺寸图片时，常需要控制图片的最大长度或宽度。在文章后台管理不具备上传图片尺寸裁剪功能，或者是网站客户上传图片未控制尺寸时，需要在图片调用时长宽等比例缩小图片尺寸。下面是JavaScript函数，其中参数FitWidth和FitHeight分别为缩小至的最大长度和宽度：
function FitImage(ImgD,FitWidth,FitHeight){
var image=new Image();
image.src=ImgD.src;
if(image.width>0 && image.height>0){
if(image.width/image.height>=FitWidth/FitHeight){
if(image.width>FitWidth){
ImgD.width=FitWidth;
ImgD.height=(image.height*FitWidth)/image.width;
}else{
ImgD.width=image.width;
ImgD.height=image.height;
}
}else{
if(image.height>FitHeight){
ImgD.height=FitHeight;
ImgD.width=(image.width*FitHeight)/image.height;
}else{
ImgD.width=image.width;
ImgD.height=image.height;
}
}
}
}
调用方法，在图片中添加onload触发事件，使函数FitImage在图像加载完成后立即执行，下例中缩小至的最大长度和宽度为150和80px：
<img src="big-size-picture.jpg" onload="FitImage(this,150,80);" />
在LabVIEW中进行FFT快速离散傅里叶变换的程序框图如下：
首先构造示例周期信号，其5个参数由上至下依次为：频率、幅值、初始相位、每秒采样率、采样数。其中每秒采样率和采样数对FFT结果的影响见文章：用MATLAB演示采样频率和点数对FFT的影响
在LabVIEW中计算输入序列X的快速离散傅里叶变换后，需要把复数分解为极坐标分量得到振幅，即求：
r = |z| = sqrt(a² + b²)
其计算结果还需乘以2除以采样点数才可以得到真实振幅。
采样点数可以直接引取#s值，而对于非构造的实际未知信号，可以先获取波形成分中的Y值，再计算数组大小得到。
FFT频谱图具有对称性，使用数组子集显示一半即可。
使用到的LabVIEW函数位置分别为：
FFT是指离散傅里叶变换的快速算法，可将时域信号变换为频域。
在MATLAB中做FFT，首先编写函数，对不同的采样频率和采样点数，计算FFT后的频率序列及其对应的幅值：
function [f amplitude] = yopheeFFT(sampleRate,FFT_points) n = 0:FFT_points-1; t = n/sampleRate; %采样时间序列 f_All = n*sampleRate/FFT_points; %频率序列 %构造混有噪声的周期信号并采样 signal = 2*sin(2*pi*10*t)+1*sin(2*pi*20.25*t)+0.2*randn(size(t)); %对信号进行快速Fourier变换，并求振幅 amplitude_All = abs(fft(signal,FFT_points))*2/FFT_points; f = f_All(1:FFT_points/2); amplitude = amplitude_All(1:FFT_points/2);
其中时域信号为幅值2、频率10Hz和幅值1、频率20.25Hz的两个正弦信号和一个噪声信号的叠加。
指定不同的采样频率和采样点数，调用函数做FFT计算，并绘图显示：
sampleRate = 32; %采样频率 FFT_points = 64; %采样点数 [f amplitude] = yopheeFFT(sampleRate,FFT_points); plot(f,amplitude); sampleRate = 64; FFT_points = 64; [f amplitude] = yopheeFFT(sampleRate,FFT_points); plot(f,amplitude); sampleRate = 64; FFT_points = 512; [f amplitude] = yopheeFFT(sampleRate,FFT_points); plot(f,amplitude);
图片上方为时域信号。下左图采样频率低于信号成分最高频率的2倍，未识别出信号中20.25Hz的频率成分，并且出现混叠。下中图频率分辨率为1Hz，将20.25Hz识别为20Hz。
总结：
通过数据采集卡采集光栅式转角编码器的脉冲信号，在LabVIEW软件中用固定的时间间隔读取一系列脉冲数，接着计算电机转速时，需要计算此脉冲序列前后两数的差值，LabVIEW软件中没有现成函数，故编写如下：
先计算数组大小，在For循环中使用索引数组不断循环引用各组前后两个数求差。
使用到的LabVIEW函数位置分别为：
