pspectrum年代pan>
分析信号的频率和时频域
语法
描述
p
= pspectrum (x)
的功率谱x .
如果x 是包含数据向量的向量或时间表,则将其视为单个通道。
如果x 是一个矩阵,一个带有矩阵变量的时间表,还是一个带有多个矢量变量的时间表,那么每个通道的频谱是独立计算的,并存储在的单独列中p .
[p,f) = pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>)
返回与包含的谱估计相对应的频率p .
[p,f,t) = pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>,谱图)
还返回与用于计算短时功率谱估计的加窗段的中心对应的时间瞬时向量。
[p,f,压水式反应堆) = pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>、“持久性”)
还返回与持久性谱中包含的估计相对应的功率值向量。
pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>)
在没有输出参数的情况下,绘制当前图形窗口中的谱估计。对于图,函数转换p数据库使用<年代pan class="inlineequation">10个日志<年代ub>10年代ub>(p )年代pan>.
例子
正弦信号的功率谱
生成128个双通道复正弦信号样本。
第一通道具有单位振幅和归一化正弦频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样本
第二个通道的振幅为<年代pan class="inlineequation">
的归一化频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。
计算每个通道的功率谱并绘制其绝对值。放大频率范围从<年代pan class="inlineequation">
rad /样本<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。pspectrum 缩放频谱,这样,如果一个信号的频率内容正好落在一个仓内,它在那个仓内的振幅就是信号的真实平均功率。对于复指数,平均幂是振幅的平方。通过计算信号的离散傅里叶变换来验证。有关更多细节,请参见确定性周期信号功率的测量 .
N = 128;x =[1 1/√(2)].*exp(1j*pi./[4;2]*(0:N-1)).';[p f] = pspectrum (x);情节(f /π,abs (p))<年代pan style="color:#A020F0">在年代pan>茎(0:2 / N: 2 - 1 / N, abs (fft (x) / N) ^ 2)<年代pan style="color:#A020F0">从年代pan>轴([0.15 0.6 0 1.1])图例(<年代pan style="color:#A020F0">“频道1,pspectrum”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“通道2,pspectrum”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“频道1,fft”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“通道2,fft”年代pan>网格)
产生在1khz采样296毫秒的正弦信号,嵌入高斯白噪声。指定正弦频率为200hz,噪声方差为0.1²。将信号及其时间信息存储在MATLAB®时间表中。
Fs = 1000;t = (0:1 / Fs: 0.296);x = cos(2 *π* t * 200) + 0.1 * randn(大小(t));xTable =时间表(x秒(t));
计算信号的功率谱。用分贝表示频谱并绘制出来。
[pxx f] = pspectrum (xTable);情节(f, pow2db (pxx))网格<年代pan style="color:#A020F0">在年代pan>包含(<年代pan style="color:#A020F0">的频率(赫兹)年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">的功率谱(dB)年代pan>)标题(<年代pan style="color:#A020F0">默认频率分辨率的年代pan>)
重新计算正弦信号的功率谱,但现在使用较粗的频率分辨率25hz。绘制频谱使用pspectrum 没有输出参数的函数。
pspectrum (xTable<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyResolution”年代pan>, 25)
双面的光谱
生成一个在3千赫采样1秒的信号。该信号为凸二次啁啾,其频率在测量过程中从300hz增加到1300hz。啁啾嵌入在高斯白噪声中。
fs = 3000;t = 0:1 / fs: 1 - 1 / f;x1 =唧唧喳喳(1300 t, 300 t(结束),,<年代pan style="color:#A020F0">“二次”年代pan>0,<年代pan style="color:#A020F0">“凸”年代pan>) +<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>randn(大小(t)) / 100;
用矩形窗口计算和绘制信号的双边功率谱。真实的信号,pspectrum 默认情况下绘制单边谱。要绘制双面光谱,请设置双侧 为true。
pspectrum (x1, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 1<年代pan style="color:#A020F0">双侧的年代pan>,真正的)
生成具有相同持续时间和采样率的复值信号。该信号是一个啁啾与正弦变化的频率内容和嵌入白噪声。计算信号的谱图,并将其显示为瀑布图。对于复值信号,谱图默认是双面的。
x2 = exp (2 j *π* 100 * cos(2 *π* 2 * t)) + randn(大小(t)) / 100;[p f t] = pspectrum (x2, fs,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>);瀑布(f, t, p”)包含(<年代pan style="color:#A020F0">的频率(赫兹)年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">的时间(秒)年代pan>) WTF = gca;wtf。XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>;视图(45 [30])
窗漏和色调分辨率
生成100赫兹采样2秒的双通道信号。
第一通道由20hz和21hz的音调组成。两种音调都有单位振幅。
第二个声道也有两个音调。一个音调有单位振幅,频率为20hz。另一种音调的振幅为1/100,频率为30hz。
fs = 100;t = (0:1 / fs: 2 - 1 / fs) ';X = sin(2* *[20 20].*t) +[1 1/100]。* sin(2 *π*[21 30]。* t);
将信号嵌入白噪声中。指定信噪比为40 dB。画出信号。
X = X + randn(size(X)).*std(X)/db2mag(40);情节(t, x)
计算两个通道的光谱并显示出来。
pspectrum (x, t)
频谱泄漏的默认值为0.5,对应的分辨率带宽约为1.29 Hz。第一个声道的两个音调没有被分辨。第二个通道中的30hz音调是可见的,尽管比另一个通道弱得多。
将泄漏增加到0.85,相当于分辨率约0.74 Hz。第二声道的弱音清晰可见。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 0.85)
将泄漏量增加到最大值。分辨率带宽约为0.5 Hz。第一个通道中的两个音调被解析。第二通道中的弱音被大窗口旁瓣掩盖。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,1)
比较光谱图 而且pspectrum 功能
生成一个由电压控制振荡器和三个高斯原子组成的信号。信号在点采样<年代pan class="inlineequation">
1秒的kHz。
fs = 2000;tx = (0:1 / fs: 2);gaussFun = @ (A, x,μf) exp (- (xμ)。^ 2 /(2 * 0.03 ^ 2)。*罪(2 *π* f。* x) *”;s = gaussFun ((1 1 1), tx”[0.1 - 0.65 1],[2 6 2]* 100)* 1.5;x = vco(线性调频(tx + 1。0 tx(结束),3)。* exp (2 * (tx-1) ^ 2), [0.1 - 0.4] * fs, fs);x = s + x”;
短时傅里叶变换
使用pspectrum 函数来计算STFT。
把<年代pan class="inlineequation">
-采样信号的长度段<年代pan class="inlineequation">
样本,对应的时间分辨率为<年代pan class="inlineequation">
毫秒。
指定<年代pan class="inlineequation">
样本或相邻段间20%的重叠。
用凯泽窗对每个段进行窗口化,并指定泄漏量<年代pan class="inlineequation">
.
M = 80;L = 16;路= 0.7;F (S, T) = pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>TimeResolution = M / fs, OverlapPercent = L / M * 100,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>泄漏=路);
与得到的结果进行比较光谱图 函数。
在样本中直接指定窗口长度和重叠。
pspectrum总是使用凯泽窗口作为<年代pan class="inlineequation">
.泄漏<年代pan class="inlineequation">
还有形状因子<年代pan class="inlineequation">
的窗口都由<年代pan class="inlineequation">
.
pspectrum总是使用<年代pan class="inlineequation">
点在计算离散傅里叶变换时。如果想计算在双面或中心频率范围内的变换,可以指定这个数字。然而,对于单边变换,这是实信号的默认值,光谱图 使用<年代pan class="inlineequation">
点。或者,您可以指定要计算变换的频率向量,如本例所示。
如果一个信号不能被精确地分成<年代pan class="inlineequation">
段,光谱图 截断信号而pspectrum 用零填充信号以创建一个额外的段。为了使输出等价,去掉时间向量的最后一个段和最后一个元素。
光谱图返回STFT,其大小的平方是谱图。pspectrum 返回逐段功率谱,该功率谱已经平方,但再除以一个因子<年代pan class="inlineequation">
在平方。
对于片面的变换,pspectrum 在光谱图上增加了一个额外的因子2。
g = kaiser (M, 40 * (1-lk));k =(长度(x) - l) /(马丁);<年代pan style="color:#0000FF">如果年代pan>k~=层(k) S = S(:,1:层(k));T = T(1:地板(k));<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>f (s, t) =光谱图(x / (g)和*√(2),g, L, f, f);
使用waterplot函数显示两个函数计算的谱图。
次要情节(2,1,1)waterplot (sqrt (S)、F T)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>)副图(2,1,2)水图(s,f,t)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>)
maxd = max (max (abs (abs (s) ^ 2 s)))
maxd = 2.4419 e-08
功率谱和方便图
的光谱图 函数有第四个参数,对应于逐段功率谱或功率谱密度。的输出类似pspectrum ,ps 参数已经平方,并包含归一化因子<年代pan class="inlineequation">
.对于真实信号的单侧光谱图,仍然需要包含额外的因子2。将函数的缩放参数设置为“权力” .
(~, ~, ~, ps) =光谱图(x * sqrt (2), g, L, F, F,<年代pan style="color:#A020F0">“权力”年代pan>);马克斯(abs (S (:) ps (:)))
ans = 2.4419 e-08
当调用时没有输出参数,两者都是pspectrum 而且光谱图 画出以分贝为单位的信号谱图。包括因子2的单边光谱图。为两个情节设置相同的色彩图。设置<年代pan class="emphasis">x的末尾显示额外的段pspectrum 情节。在光谱图 图上,显示频率<年代pan class="emphasis">y设在。
次要情节(2,1,1)pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>TimeResolution = M / fs, OverlapPercent = L / M * 100,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>泄漏=路)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>) cc = clim;xl = xlim;次要情节(2,1,2)谱图(x * sqrt (2), g, L, F, F,<年代pan style="color:#A020F0">“权力”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“桠溪”年代pan>)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>爬(cc) xlim (xl)
函数年代pan>waterplot (s, t)<年代pan style="color:#228B22">光谱图的瀑布图年代pan>瀑布(f t abs (s)”。^ 2)组(gca, XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= 50[30])包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>
瞬态信号的持续谱
可视化嵌入宽带信号中的干扰窄带信号。
产生一个啁啾采样在1千赫500秒。在测量过程中,啁啾的频率从180赫兹增加到220赫兹。
fs = 1000;t = (0:1 / fs: 500)”;x =唧唧喳喳(220 t, 180 t(结束),)+ 0.15 * randn(大小(t));
该信号还包含210hz的正弦信号。正弦信号的振幅为0.05,只在总信号持续时间的1/6时间内出现。
idx =地板(长度(x) / 6);(1: idx) = x (1: idx) + 0.05 * cos(2 *π* t (1: idx) * 210);
计算信号的谱图。频率范围:100hz ~ 290hz。指定时间分辨率为1秒。两个信号成分都是可见的。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“FrequencyLimits”年代pan>(100 290),<年代pan style="color:#A020F0">“TimeResolution”年代pan>,1)
计算信号的功率谱。微弱的正弦信号被啁啾掩盖了。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyLimits”年代pan>290年[100])
计算信号的持续频谱。现在两个信号成分都清晰可见了。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“坚持不懈”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“FrequencyLimits”年代pan>(100 290),<年代pan style="color:#A020F0">“TimeResolution”年代pan>,1)
啁啾谱图与重分配谱图
生成在1khz采样2秒的二次啁啾。啁啾的初始频率为100hz,在到达时增加到200hz<年代pan class="emphasis">t= 1秒。的默认设置计算谱图pspectrum 函数。使用瀑布 函数绘制光谱图。
fs = 1 e3;t = 0:1 / fs: 2;y =唧唧声(t, 100, 1200,<年代pan style="color:#A020F0">“二次”年代pan>);[sp, fp, tp) = pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>);瀑布(fp, tp, sp”)设置(gca XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= [60 60])ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>)
计算并显示重新分配的谱图。
(sr、fr、tr) = pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,重新分配= true);瀑布(fr, tr, sr)组(gca XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= [60 60])ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>)
使用0.2秒的时间分辨率重新计算谱图。方法可视化结果pspectrum 没有输出参数的函数。
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>, TimeResolution = 0.2)
用相同的时间分辨率计算重新分配的谱图。
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>TimeResolution = 0.2, = true)再分配
拨号音信号的频谱图
创建一个以4khz采样的信号,类似于按下数字电话的所有键。将信号保存为MATLAB®时间表。
fs = 4 e3;t = 0:1 / fs: 0.5 - 1 / f;Ver = [697 770 852 941];Hor = [1209 1336 1477];音调= [];<年代pan style="color:#0000FF">为年代pan>k = 1:长度(版本)<年代pan style="color:#0000FF">为年代pan>l = 1:长度(小时)语气=总和(罪(2 *π*[版本(k),贺南洪(l)]。* t)) ';音调=[音调、语气、零(大小(音)));<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>结束年代pan>%要听,输入soundsc(tones,fs)年代pan>S =时间表(秒(0:长度(音调)1)”/ fs,音调);
计算信号的谱图。指定时间分辨率为0.5秒,相邻段之间无重叠。指定泄漏为0.85,这大致相当于使用Hann窗口对数据进行窗口化。
pspectrum(年代,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“TimeResolution”年代pan>, 0.5,<年代pan style="color:#A020F0">“OverlapPercent”年代pan>0,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 0.85)
声谱图显示每个键被按了半秒,按键之间有半秒的静默停顿。第一个音的频率内容集中在697hz和1209hz左右,与数字对应' 1 ' DTMF标准中。
输入参数
x- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">输入信号年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">矩阵年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">时间表年代pan>
输入信号,指定为一个矢量,一个矩阵,或MATLAB<年代up>®年代up>时间表
.
如果x 是一个时间表,那么它必须包含递增的有限行次数。
请注意年代trong>
如果时间表有缺失或重复的时间点,您可以使用中的提示来修复它干净的时间表,缺少,重复,或不一致的时间 .
如果x 是表示多通道信号的时间表,则它必须有包含矩阵的单个变量或由向量组成的多个变量。
如果x 是非均匀抽样吗pspectrum 将信号插值到一个统一的网格中,以计算谱估计。该函数使用线性插值,并假设采样时间等于相邻时间点之间差异的中值。对于支持非均匀采样信号,中值时间间隔和平均时间间隔必须服从
例子:年代trong>因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)是由嵌入白噪声中的正弦信号组成的双通道信号。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(2))指定以1hz频率采样4秒的双通道随机变量。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(5、1),兰德(1))指定以1hz频率采样4秒的双通道随机变量。
数据类型:年代trong>单|双
复数的支持:年代trong>是的
fs- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">采样率年代pan>
2π (默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">积极的数字标量年代pan>
抽样速率,指定为正数值标量。
t- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">时间值年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">datetime数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间标量年代pan>
时间值,指定为向量adatetime或持续时间数组,或持续时间 表示样本间时间间隔的标量。
例子:年代trong>秒(0:1/100:1)是一个持续时间
数组,表示在100赫兹下采样1秒。
例子:年代trong>秒(1)是一个持续时间
表示连续信号样本之间1秒时间差的标量。
类型- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">要计算的频谱类型年代pan>
“权力”
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">的谱图
|<年代pan itemprop="inputvalue">“坚持不懈”
要计算的频谱类型,指定为“权力” ,的谱图 ,或“坚持不懈” :
“权力”—计算输入功率谱。使用此选项分析平稳信号的频率内容。有关更多信息,谱计算 .
的谱图-计算输入的谱图。使用此选项分析信号的频率内容如何随时间变化。有关更多信息,请参见谱图计算 .
“坚持不懈”—计算输入的持久功率谱。使用此选项可以可视化信号中出现特定频率成分的时间百分比。有关更多信息,请参见持久性谱计算 .
请注意年代trong>
的的谱图 而且“坚持不懈” 选项不支持多通道输入。
名称-值参数
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家 ,在那里的名字 参数名称和价值 对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后,但对的顺序并不重要。
在R2021a之前,名称和值之间用逗号隔开,并括起来的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”,-35使用矩形窗口将数据窗口化,计算重新分配的频谱估计,并将小于-35 dB的所有值设置为零。年代pan>
FrequencyLimits- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频带限制年代pan>
(0 f / 2)
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">双元素数值向量年代pan>
频带限制,用逗号分隔的一对表示“FrequencyLimits” 和一个双元素数字向量:
如果输入包含时间信息,则频带以Hz表示。
如果输入不包含时间信息,则频带用归一化单位rad/sample表示。
默认情况下,pspectrum 计算整个奈奎斯特光谱范围:
如果指定的频带包含一个不在奈奎斯特范围内的区域,则pspectrum 截断频带。
如果指定的频带完全不在奈奎斯特范围内,则pspectrum 抛出一个错误。
看到谱计算 了解更多关于奈奎斯特系列的信息。
如果x是非均匀抽样吗pspectrum 将信号线性插值到一个统一的网格中,并定义一个有效采样率等于相邻时间点之间差异的中位数的倒数。表达“FrequencyLimits” 根据有效抽样率。
例子:年代trong>(0.2 * 0.7π*π)计算从0.2开始没有时间信息的信号的频谱π
到0.7π
rad /样品。
FrequencyResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频率分辨率带宽年代pan>
真正的数字标量年代pan>
频率分辨带宽,指定为逗号分隔的对,由“FrequencyResolution” 以及一个实数标量,如果输入包含时间信息,则用Hz表示;如果不包含时间信息,则用rad/sample的标准化单位表示。此参数不能与同时指定“TimeResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小。看到谱图计算 获取详细信息。
例子:年代trong>π/ 100计算无时间信息的信号的频谱,频率分辨率为π
/ 100 rad /样品。
泄漏- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频谱泄漏年代pan>
0.5
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">0到1之间的实数标量年代pan>
谱泄漏,指定为逗号分隔对,由“漏” 和0到1之间的实数标量。“漏” 控制Kaiser窗旁瓣相对于主瓣宽度的衰减,在提高分辨率和减少泄漏之间做出妥协:
大的泄漏值可以分辨出紧密间隔的音调,但可以掩盖附近的弱音调。
小泄漏值发现大音调附近的小音调,但将接近的频率涂抹在一起。
例子:年代trong>“漏”,0以光谱分辨率为代价将泄漏减少到最小。
例子:年代trong>“漏”,0.85近似于用汉窗口打开数据。
例子:年代trong>“漏”,1相当于用矩形窗口对数据开窗,最大限度地提高了泄漏,但提高了光谱分辨率。
MinThreshold- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">非零值的下界年代pan>
负
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的标量年代pan>
非零值的下界,指定为逗号分隔的对,由“MinThreshold” 还有一个实标量。pspectrum 实现了“MinThreshold” 的值不同类型论点:
“权力”或的谱图 - - - - - -pspectrum 设置这些元素p这样<年代pan class="inlineequation">10个日志<年代ub>10年代ub>(p )≤“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在分贝。
“坚持不懈”- - - - - -pspectrum 设置这些元素p 小于“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在0到100%之间。
NumPowerBins- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">持续性频谱的功率箱数年代pan>
256
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">20 ~ 1024之间的整数年代pan>
用于持久谱的功率箱数,指定为逗号分隔的对,由“NumPowerBins” 取值为20 ~ 1024之间的整数。
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">相邻段之间的重叠年代pan>
区间[0,100)内的实标量年代pan>
用于谱图或持续谱的相邻段之间的重叠,指定为逗号分隔的对“OverlapPercent” 和区间[0,100]中的实标量。该参数的默认值取决于光谱窗口。看到谱图计算 获取详细信息。
重新分配- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重新分配选项年代pan>
假
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的
重分配选项,指定为逗号分隔的对,由“再分配” 和一个逻辑值。如果此选项设置为真正的 ,然后pspectrum 通过执行时间和频率重分配来提高谱估计的局部性。重新分配技术产生的周期图和谱图更容易阅读和解释。该技术将每个光谱估计重新分配到其容器的能量中心,而不是容器的几何中心。该技术为啁啾和脉冲提供了精确的定位。
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">谱图或持续谱的时间分辨率年代pan>
真正的标量年代pan>
谱图或持续谱的时间分辨率,用逗号分隔的对表示“TimeResolution” 和一个实标量,如果输入包含时间信息,则以秒表示,如果不包含时间信息,则以整数数量表示样本。此参数控制用于计算形成谱图或持续谱估计的短时功率谱的段的持续时间。“TimeResolution” 不能与同时指定“FrequencyResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小,如果指定了,则取决于频率分辨率。看到谱图计算 获取详细信息。
双侧- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">双边谱估计年代pan>
假年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的年代pan>
双面谱估计,指定为逗号分隔的对,由双侧的 和一个逻辑值。
如果此选项为真正的 ,函数计算居中的双边谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -f 年代年代ub>/ 2,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。
如果此选项为假 ,该函数计算Nyquist范围内的单边谱估计<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">[0,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。为了保持总功率,该函数在除0和奈奎斯特频率之外的所有频率上将功率乘以2。此选项仅对实信号有效。
如果不指定,双侧的 默认为假 对于实输入信号和真正的 对于复杂的输入信号。
输出参数
p——频谱向量|矩阵年代pan>
频谱,作为向量或矩阵返回。的值决定频谱的类型和大小类型论点:
“权力”- - - - - -p 的每个信道的功率谱估计x.在这种情况下,p 的大小N f年代ub>×N ch年代ub>,在那里N f年代ub>的长度f而且N ch年代ub>通道的数量是多少x .pspectrum 缩放频谱,这样,如果一个信号的频率内容正好落在一个仓内,它在那个仓内的振幅就是信号的真实平均功率。例如,正弦信号的平均功率是正弦信号振幅的平方的1 / 2。有关更多细节,请参见确定性周期信号功率的测量 .
的谱图- - - - - -p 的短期、时间局域功率谱的估计值x .在这种情况下,p 的大小N f年代ub>×N t年代ub>,在那里N f年代ub>的长度f 而且N t年代ub>的长度t.
“坚持不懈”- - - - - -p 包含以百分比表示的信号在给定时间和频率位置具有给定功率水平分量的概率。在这种情况下,p 的大小N 压水式反应堆年代ub>×N f年代ub>,在那里N 压水式反应堆年代ub>的长度压水式反应堆而且N f年代ub>的长度f .
f——频谱的频率向量年代pan>
频谱频率,作为矢量返回。如果输入信号包含时间信息,那么f 包含以Hz表示的频率。如果输入信号不包含时间信息,则频率的归一化单位为rad/sample。
t-谱图时间值向量|datetime 数组|持续时间 数组年代pan>
谱图的时间值,返回为以秒或a为单位的时间值矢量持续时间 数组中。如果输入没有时间信息,则t包含样品数量。t包含与用于计算短时功率谱估计的数据段的中心相对应的时间值。
如果输入为pspectrum 那是时刻表吗t具有与输入时间表的时间值相同的格式。
如果输入为pspectrum 是在一组时间瞬间采样的数值向量,该时间瞬间由一个数值,持续时间,或datetime数组,然后t具有与输入时间值相同的类型和格式。
如果输入为pspectrum 那么,连续样本之间是否存在特定时间差的数值向量t是一个持续时间数组中。
压水式反应堆—持久谱功率值向量年代pan>
持续谱的功率值,以矢量形式返回。
更多关于
谱计算
为了计算信号频谱,pspectrum 在整个信号长度的光谱分辨率和计算大fft的性能限制之间找到了一个折衷方案:
如果可能,该函数使用Kaiser窗口计算整个信号的单个修改周期图。
如果在合理的时间内不可能计算出单个修改的周期图,该函数计算Welch周期图:它将信号分成重叠的段,使用Kaiser窗口对每个段进行窗口化,并对段的周期图进行平均。
光谱窗口年代trong>
任何真实世界的信号都只能在有限的时间内测量。这一事实在傅里叶分析中引入了不可忽略的影响,该分析假设信号要么是周期性的,要么是无限长的。光谱窗口 为不同的信号样本分配不同的权重,系统地处理有限尺寸效应。
对一个信号进行窗口化的最简单的方法是假设它在测量区间之外是相同的零,并且所有的样本都是同样显著的。这个“矩形窗口”两端有不连续的跳跃,导致光谱振铃。所有其他谱窗口在两端变细,通过给靠近信号边缘的样本分配更小的权重来减少这种影响。
开窗过程总是涉及到两个相互矛盾的目标之间的妥协:提高分辨率和减少泄漏:
决议是精确知道信号能量在频率空间中如何分布的能力。一个具有理想分辨率的频谱分析仪可以区分信号中出现的两种不同的音调(纯正弦),无论频率有多接近。定量地说,这种能力与窗口变换的主瓣宽度有关。
泄漏在一个有限的信号中,每个频率分量在整个频率跨度内投射能量。频谱中的泄漏量可以通过检测噪声中的弱音调的能力来测量,而噪声中有临近的强音调。定量地说,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平有关。
频谱被归一化,这样在带宽内的纯音调,如果完全居中,就会有正确的振幅。
分辨率越高,泄漏越高,反之亦然。在范围的一端,矩形窗口具有最窄的主瓣和最高的副瓣。如果能量含量相近,这个窗口可以分辨出间隔很近的音调,但如果能量含量不相近,它就无法找到能量较弱的那个。在另一端,具有高副瓣抑制的窗口有一个宽的主瓣,在主瓣中接近的频率被涂抹在一起。
pspectrum使用凯泽窗进行开窗。对于凯泽窗,主瓣捕获的信号能量的比例主要取决于一个可调的形状系数 ,β .pspectrum 使用的形状因子范围从<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>,对应矩形窗口,到<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>,其中一个宽的主瓣基本上捕获了双精度的所有光谱能量。的中间值<年代pan class="inlineequation">β≈6年代pan>非常接近汉恩窗。控制β ,可以使用“漏” 名称-值对。如果你设置“漏” 来ℓ ,然后ℓ 而且β 是相关的<年代pan class="inlineequation">β= (1 - 40ℓ )年代pan>.看到凯撒为更多的细节。
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域中
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在频域
参数与算法选择年代trong>
为了计算信号频谱,pspectrum 最初的决定分辨率带宽 它衡量的是两个音调之间的距离在多大程度上仍然可以被分辨。分辨率带宽的理论值为
t马克斯年代ub>- - - - - -t 最小值年代ub>,记录长度 ,为所选信号区域的时域持续时间。
ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱窗。看到enbw为更多的细节。使用“漏” 名值对来控制ENBW。参数的最小值对应于一个Kaiser窗口<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>.最大值对应于一个Kaiser窗口<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>.
然而在实践中,pspectrum 可能会降低分辨率。降低分辨率可以在合理的时间内计算光谱,并以有限的像素显示它。由于这些实际原因,最低分辨率带宽pspectrum 可以使用
在哪里<年代pan class="inlineequation">f跨度年代ub>是否使用指定的频带宽度“FrequencyLimits” .如果“FrequencyLimits” 没有指定,那么pspectrum 使用抽样速率为<年代pan class="inlineequation">f跨度年代ub>.<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>不能调整。
为了计算信号的频谱,函数选择两个值中较大的一个,称为目标分辨率带宽 :
如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>理论年代ub>,然后pspectrum 计算一个改进的周期图 对于整个信号。函数使用形状因子由控件控制的Kaiser窗口“漏” 名称-值对。看到周期图为更多的细节。
如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>,然后pspectrum 计算一个韦尔奇周期图 的信号。功能:
把信号分成重叠的部分。
使用具有指定形状因子的Kaiser窗口分别对每个段进行窗口化。
取所有片段的周期图的平均值。
韦尔奇的程序旨在通过对重叠部分给出的信号的不同“实现”进行平均,并使用窗口去除冗余数据,从而减少频谱估计的方差。看到pwelch为更多的细节。
每个段(或等效地,窗口的长度)的计算方法为
在哪里<年代pan class="inlineequation">f尼奎斯特年代ub>是奈奎斯特频率 .(如果没有混叠,奈奎斯特频率是有效采样率的一半,有效采样率定义为相邻时间点之间差异的中位数的倒数。的尼奎斯特范围 是<年代pan class="inlineequation">[0,f 尼奎斯特年代ub>]年代pan>对于实信号<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -f 尼奎斯特年代ub>,f 尼奎斯特年代ub>]年代pan>对于复杂的信号)。
步幅是通过调整初始估计值得到的,
所以第一个窗口正好开始于第一个线段的第一个采样点最后一个窗口正好结束于最后一个线段的最后一个采样点。
谱图计算
为了计算非平稳信号的时变频谱,pspectrum 将信号分成重叠的段,每个段都有一个Kaiser窗口,计算短时傅里叶变换,然后将这些变换连接起来形成一个矩阵。有关更多信息,请参见频谱图计算与信号处理工具箱 .
非平稳信号是频率内容随时间变化的信号。的光谱图 是对非平稳信号的频率内容的时间演化的估计。要构建非平稳信号的谱图,pspectrum 遵循这些步骤:
把信号分成等长段。段必须足够短,使信号的频率内容在段内不会发生明显的变化。这些部分可能重叠,也可能不重叠。
窗口化每一段并计算其频谱得到短时傅里叶变换 .
利用分段光谱构建谱图:
如果用输出参数调用,将光谱连接成一个矩阵。
如果不带输出参数调用,则逐段以分贝显示每个频谱的功率。用与幅值相关的色彩图并排地描述幅值。
该函数只能计算单通道信号的谱图。
把信号分成段年代trong>
要构建光谱图,首先要将信号分成可能重叠的片段。与pspectrum 函数,可以控制段的长度和相邻段之间的重叠量“TimeResolution” 而且“OverlapPercent” 名称-值对参数。如果您没有指定长度和重叠,函数将根据信号的整个长度和给出的重叠百分比选择一个长度
在哪里<年代pan class="inlineequation">ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱窗。看到enbw而且谱计算 为更多的信息。
指定的时间分辨率
如果信号没有时间信息,则在样本中指定时间分辨率(段长度)。时间分辨率必须为大于等于1且小于等于信号长度的整数。
如果信号有时间信息,请指定以秒为单位的时间分辨率。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字,但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。
指定重叠部分占段长度的百分比。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字。
默认的时间分辨率
如果不指定时间分辨率,则pspectrum 使用整个信号的长度来选择段的长度。该功能将时间分辨率设置为<年代pan class="inlineequation">⌈N /d ⌉年代pan>样品,<年代pan class="inlineequation">⌈⌉年代pan>符号表示天花板的功能,N 是信号的长度,和d 是取决于的除数N :
信号长度(N )
因子(d )
段长度
2样品-63 样品
2
1样品-32 样品
64样品-255 样品
8
8样品-32 样品
256样品-2047 样品
8
32样品-256 样品
2048样品-4095 样品
16
128样品-256 样品
4096样品-8191 样品
32
128样品-256 样品
8192样品-16383 样品
64
128样品-256 样品
16384样品-N 样品
128
128样本-⌈N /128 ⌉样品
您仍然可以指定相邻段之间的重叠。指定重叠将改变段的数量。扩展到信号端点以外的段是加零的。
考虑七样本信号[s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6] .因为<年代pan class="inlineequation">⌈7/2⌉=⌈3.5⌉= 4年代pan>,当没有重叠时,该函数将信号分成两个长度为4的段。段的数量随着重叠的增加而变化。
重叠样本数
得到的片段
0
S0 s1 s2 s3 s4 s5 s6 0
1
S0 s1 s2 s3 s3 s4 s5 s6
2
S0 s1 s2 s3 s2 s3 s4 s5 s4 s5 s6 0
3.
S0 s1 s2 s3 s1 s2 s3 s4 s2 s3 s4 s5 s3 s4 s5 s6
pspectrum如果最后一段超出信号端点,则对信号进行零填充。函数返回t,是对应于线段中心的时间瞬间向量。
窗口段和计算频谱年代trong>
后pspectrum 将信号分成重叠的段,每个段的函数窗口都有一个凯泽窗。形状因子β 窗的,因此漏气,可以用调节器调节“漏” 名称-值对。该函数然后计算每一段的光谱,并将这些光谱连接起来形成谱图矩阵。为了计算段谱,pspectrum 遵循中描述的过程谱计算 ,但分辨率带宽的下限为
显示频谱功率年代trong>
如果不带输出参数调用该函数,则使用带有默认MATLAB色彩图的颜色条,以分贝为单位显示短时傅里叶变换的功率。色条包括光谱图的全功率范围。
持久性谱计算
的持久性频谱 时频视图,显示给定频率在信号中出现的时间百分比。持久谱是工频空间的直方图。在信号演化过程中,一个特定频率在信号中持续的时间越长,它的时间百分比就越高,因此它在显示器中的颜色就越亮或“热”。使用持续频谱来识别隐藏在其他信号中的信号。
要计算持久性谱,pspectrum 执行以下步骤:
使用指定的泄漏、时间分辨率和重叠计算谱图。看到谱图计算 为更多的细节。
将功率和频率值划分到二维容器中。(使用“NumPowerBins” 名称-值对以指定功率箱的数量。)
对于每个时间值,计算功率谱对数的二元直方图。对于在该时刻有信号能量的每一个工频仓,相应的矩阵元加1。对所有时间值的直方图求和。
绘制累积的直方图与功率和频率的关系,颜色与直方图计数的对数成正比,表示为归一化百分比。要表示零值,请使用最小值的一半。
功率谱年代trong>
柱状图年代trong>
累积直方图年代trong>
参考文献
[1] harris, fredric j. <用窗口进行离散傅里叶变换的谐波分析>。IEEE学报<年代up>®年代up>.第66卷,1978年1月,第51-83页。
[2]彼得·韦尔奇用快速傅立叶变换估计功率谱:一种基于时间平均的短修正周期图方法。《IEEE音频与电声汇刊》 .1967年6月,第十五卷,第70-73页。
扩展功能
C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。年代pan>
使用注意事项和限制:年代pan>
代码生成不支持时间表。
GPU数组通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。年代pan>
使用注意事项和限制:
不支持持久谱。
不支持重新分配光谱或谱图。
有关更多信息,请参见在图形处理器上运行MATLAB函数 (并行计算工具箱)年代pan>.
版本历史
介绍了R2017b年代trong>
另请参阅
应用程序
功能
周期图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">pwelch
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">stft
的功率谱p
= pspectrum (x)
如果
x 是包含数据向量的向量或时间表,则将其视为单个通道。如果
x 是一个矩阵,一个带有矩阵变量的时间表,还是一个带有多个矢量变量的时间表,那么每个通道的频谱是独立计算的,并存储在的单独列中p .
[
返回与包含的谱估计相对应的频率p,
f) = pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>)
[
还返回与用于计算短时功率谱估计的加窗段的中心对应的时间瞬时向量。
p,
f,
t) = pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>,谱图)
[
还返回与持久性谱中包含的估计相对应的功率值向量。
p,
f,
压水式反应堆) = pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>、“持久性”)
pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>)
在没有输出参数的情况下,绘制当前图形窗口中的谱估计。对于图,函数转换p数据库使用<年代pan class="inlineequation">10个日志<年代ub>10年代ub>(
例子
正弦信号的功率谱
生成128个双通道复正弦信号样本。
第一通道具有单位振幅和归一化正弦频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样本
第二个通道的振幅为<年代pan class="inlineequation">
的归一化频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。
计算每个通道的功率谱并绘制其绝对值。放大频率范围从<年代pan class="inlineequation">
rad /样本<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。pspectrum 缩放频谱,这样,如果一个信号的频率内容正好落在一个仓内,它在那个仓内的振幅就是信号的真实平均功率。对于复指数,平均幂是振幅的平方。通过计算信号的离散傅里叶变换来验证。有关更多细节,请参见确定性周期信号功率的测量 .
N = 128;x =[1 1/√(2)].*exp(1j*pi./[4;2]*(0:N-1)).';[p f] = pspectrum (x);情节(f /π,abs (p))<年代pan style="color:#A020F0">在年代pan>茎(0:2 / N: 2 - 1 / N, abs (fft (x) / N) ^ 2)<年代pan style="color:#A020F0">从年代pan>轴([0.15 0.6 0 1.1])图例(<年代pan style="color:#A020F0">“频道1,pspectrum”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“通道2,pspectrum”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“频道1,fft”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“通道2,fft”年代pan>网格)
产生在1khz采样296毫秒的正弦信号,嵌入高斯白噪声。指定正弦频率为200hz,噪声方差为0.1²。将信号及其时间信息存储在MATLAB®时间表中。
Fs = 1000;t = (0:1 / Fs: 0.296);x = cos(2 *π* t * 200) + 0.1 * randn(大小(t));xTable =时间表(x秒(t));
计算信号的功率谱。用分贝表示频谱并绘制出来。
[pxx f] = pspectrum (xTable);情节(f, pow2db (pxx))网格<年代pan style="color:#A020F0">在年代pan>包含(<年代pan style="color:#A020F0">的频率(赫兹)年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">的功率谱(dB)年代pan>)标题(<年代pan style="color:#A020F0">默认频率分辨率的年代pan>)
重新计算正弦信号的功率谱,但现在使用较粗的频率分辨率25hz。绘制频谱使用pspectrum 没有输出参数的函数。
pspectrum (xTable<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyResolution”年代pan>, 25)
双面的光谱
生成一个在3千赫采样1秒的信号。该信号为凸二次啁啾,其频率在测量过程中从300hz增加到1300hz。啁啾嵌入在高斯白噪声中。
fs = 3000;t = 0:1 / fs: 1 - 1 / f;x1 =唧唧喳喳(1300 t, 300 t(结束),,<年代pan style="color:#A020F0">“二次”年代pan>0,<年代pan style="color:#A020F0">“凸”年代pan>) +<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>randn(大小(t)) / 100;
用矩形窗口计算和绘制信号的双边功率谱。真实的信号,pspectrum 默认情况下绘制单边谱。要绘制双面光谱,请设置双侧 为true。
pspectrum (x1, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 1<年代pan style="color:#A020F0">双侧的年代pan>,真正的)
生成具有相同持续时间和采样率的复值信号。该信号是一个啁啾与正弦变化的频率内容和嵌入白噪声。计算信号的谱图,并将其显示为瀑布图。对于复值信号,谱图默认是双面的。
x2 = exp (2 j *π* 100 * cos(2 *π* 2 * t)) + randn(大小(t)) / 100;[p f t] = pspectrum (x2, fs,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>);瀑布(f, t, p”)包含(<年代pan style="color:#A020F0">的频率(赫兹)年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">的时间(秒)年代pan>) WTF = gca;wtf。XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>;视图(45 [30])
窗漏和色调分辨率
生成100赫兹采样2秒的双通道信号。
第一通道由20hz和21hz的音调组成。两种音调都有单位振幅。
第二个声道也有两个音调。一个音调有单位振幅,频率为20hz。另一种音调的振幅为1/100,频率为30hz。
fs = 100;t = (0:1 / fs: 2 - 1 / fs) ';X = sin(2* *[20 20].*t) +[1 1/100]。* sin(2 *π*[21 30]。* t);
将信号嵌入白噪声中。指定信噪比为40 dB。画出信号。
X = X + randn(size(X)).*std(X)/db2mag(40);情节(t, x)
计算两个通道的光谱并显示出来。
pspectrum (x, t)
频谱泄漏的默认值为0.5,对应的分辨率带宽约为1.29 Hz。第一个声道的两个音调没有被分辨。第二个通道中的30hz音调是可见的,尽管比另一个通道弱得多。
将泄漏增加到0.85,相当于分辨率约0.74 Hz。第二声道的弱音清晰可见。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 0.85)
将泄漏量增加到最大值。分辨率带宽约为0.5 Hz。第一个通道中的两个音调被解析。第二通道中的弱音被大窗口旁瓣掩盖。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,1)
比较光谱图 而且pspectrum 功能
生成一个由电压控制振荡器和三个高斯原子组成的信号。信号在点采样<年代pan class="inlineequation">
1秒的kHz。
fs = 2000;tx = (0:1 / fs: 2);gaussFun = @ (A, x,μf) exp (- (xμ)。^ 2 /(2 * 0.03 ^ 2)。*罪(2 *π* f。* x) *”;s = gaussFun ((1 1 1), tx”[0.1 - 0.65 1],[2 6 2]* 100)* 1.5;x = vco(线性调频(tx + 1。0 tx(结束),3)。* exp (2 * (tx-1) ^ 2), [0.1 - 0.4] * fs, fs);x = s + x”;
短时傅里叶变换
使用pspectrum 函数来计算STFT。
把<年代pan class="inlineequation">
-采样信号的长度段<年代pan class="inlineequation">
样本,对应的时间分辨率为<年代pan class="inlineequation">
毫秒。
指定<年代pan class="inlineequation">
样本或相邻段间20%的重叠。
用凯泽窗对每个段进行窗口化,并指定泄漏量<年代pan class="inlineequation">
.
M = 80;L = 16;路= 0.7;F (S, T) = pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>TimeResolution = M / fs, OverlapPercent = L / M * 100,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>泄漏=路);
与得到的结果进行比较光谱图 函数。
在样本中直接指定窗口长度和重叠。
pspectrum总是使用凯泽窗口作为<年代pan class="inlineequation">
.泄漏<年代pan class="inlineequation">
还有形状因子<年代pan class="inlineequation">
的窗口都由<年代pan class="inlineequation">
.
pspectrum总是使用<年代pan class="inlineequation">
点在计算离散傅里叶变换时。如果想计算在双面或中心频率范围内的变换,可以指定这个数字。然而,对于单边变换,这是实信号的默认值,光谱图 使用<年代pan class="inlineequation">
点。或者,您可以指定要计算变换的频率向量,如本例所示。
如果一个信号不能被精确地分成<年代pan class="inlineequation">
段,光谱图 截断信号而pspectrum 用零填充信号以创建一个额外的段。为了使输出等价,去掉时间向量的最后一个段和最后一个元素。
光谱图返回STFT,其大小的平方是谱图。pspectrum 返回逐段功率谱,该功率谱已经平方,但再除以一个因子<年代pan class="inlineequation">
在平方。
对于片面的变换,pspectrum 在光谱图上增加了一个额外的因子2。
g = kaiser (M, 40 * (1-lk));k =(长度(x) - l) /(马丁);<年代pan style="color:#0000FF">如果年代pan>k~=层(k) S = S(:,1:层(k));T = T(1:地板(k));<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>f (s, t) =光谱图(x / (g)和*√(2),g, L, f, f);
使用waterplot函数显示两个函数计算的谱图。
次要情节(2,1,1)waterplot (sqrt (S)、F T)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>)副图(2,1,2)水图(s,f,t)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>)
maxd = max (max (abs (abs (s) ^ 2 s)))
maxd = 2.4419 e-08
功率谱和方便图
的光谱图 函数有第四个参数,对应于逐段功率谱或功率谱密度。的输出类似pspectrum ,ps 参数已经平方,并包含归一化因子<年代pan class="inlineequation">
.对于真实信号的单侧光谱图,仍然需要包含额外的因子2。将函数的缩放参数设置为“权力” .
(~, ~, ~, ps) =光谱图(x * sqrt (2), g, L, F, F,<年代pan style="color:#A020F0">“权力”年代pan>);马克斯(abs (S (:) ps (:)))
ans = 2.4419 e-08
当调用时没有输出参数,两者都是pspectrum 而且光谱图 画出以分贝为单位的信号谱图。包括因子2的单边光谱图。为两个情节设置相同的色彩图。设置<年代pan class="emphasis">x的末尾显示额外的段pspectrum 情节。在光谱图 图上,显示频率<年代pan class="emphasis">y设在。
次要情节(2,1,1)pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>TimeResolution = M / fs, OverlapPercent = L / M * 100,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>泄漏=路)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>) cc = clim;xl = xlim;次要情节(2,1,2)谱图(x * sqrt (2), g, L, F, F,<年代pan style="color:#A020F0">“权力”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“桠溪”年代pan>)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>爬(cc) xlim (xl)
函数年代pan>waterplot (s, t)<年代pan style="color:#228B22">光谱图的瀑布图年代pan>瀑布(f t abs (s)”。^ 2)组(gca, XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= 50[30])包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>
瞬态信号的持续谱
可视化嵌入宽带信号中的干扰窄带信号。
产生一个啁啾采样在1千赫500秒。在测量过程中,啁啾的频率从180赫兹增加到220赫兹。
fs = 1000;t = (0:1 / fs: 500)”;x =唧唧喳喳(220 t, 180 t(结束),)+ 0.15 * randn(大小(t));
该信号还包含210hz的正弦信号。正弦信号的振幅为0.05,只在总信号持续时间的1/6时间内出现。
idx =地板(长度(x) / 6);(1: idx) = x (1: idx) + 0.05 * cos(2 *π* t (1: idx) * 210);
计算信号的谱图。频率范围:100hz ~ 290hz。指定时间分辨率为1秒。两个信号成分都是可见的。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“FrequencyLimits”年代pan>(100 290),<年代pan style="color:#A020F0">“TimeResolution”年代pan>,1)
计算信号的功率谱。微弱的正弦信号被啁啾掩盖了。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyLimits”年代pan>290年[100])
计算信号的持续频谱。现在两个信号成分都清晰可见了。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“坚持不懈”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“FrequencyLimits”年代pan>(100 290),<年代pan style="color:#A020F0">“TimeResolution”年代pan>,1)
啁啾谱图与重分配谱图
生成在1khz采样2秒的二次啁啾。啁啾的初始频率为100hz,在到达时增加到200hz<年代pan class="emphasis">t= 1秒。的默认设置计算谱图pspectrum 函数。使用瀑布 函数绘制光谱图。
fs = 1 e3;t = 0:1 / fs: 2;y =唧唧声(t, 100, 1200,<年代pan style="color:#A020F0">“二次”年代pan>);[sp, fp, tp) = pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>);瀑布(fp, tp, sp”)设置(gca XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= [60 60])ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>)
计算并显示重新分配的谱图。
(sr、fr、tr) = pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,重新分配= true);瀑布(fr, tr, sr)组(gca XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= [60 60])ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>)
使用0.2秒的时间分辨率重新计算谱图。方法可视化结果pspectrum 没有输出参数的函数。
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>, TimeResolution = 0.2)
用相同的时间分辨率计算重新分配的谱图。
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>TimeResolution = 0.2, = true)再分配
拨号音信号的频谱图
创建一个以4khz采样的信号,类似于按下数字电话的所有键。将信号保存为MATLAB®时间表。
fs = 4 e3;t = 0:1 / fs: 0.5 - 1 / f;Ver = [697 770 852 941];Hor = [1209 1336 1477];音调= [];<年代pan style="color:#0000FF">为年代pan>k = 1:长度(版本)<年代pan style="color:#0000FF">为年代pan>l = 1:长度(小时)语气=总和(罪(2 *π*[版本(k),贺南洪(l)]。* t)) ';音调=[音调、语气、零(大小(音)));<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>结束年代pan>%要听,输入soundsc(tones,fs)年代pan>S =时间表(秒(0:长度(音调)1)”/ fs,音调);
计算信号的谱图。指定时间分辨率为0.5秒,相邻段之间无重叠。指定泄漏为0.85,这大致相当于使用Hann窗口对数据进行窗口化。
pspectrum(年代,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“TimeResolution”年代pan>, 0.5,<年代pan style="color:#A020F0">“OverlapPercent”年代pan>0,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 0.85)
声谱图显示每个键被按了半秒,按键之间有半秒的静默停顿。第一个音的频率内容集中在697hz和1209hz左右,与数字对应' 1 ' DTMF标准中。
正弦信号的功率谱
生成128个双通道复正弦信号样本。
第一通道具有单位振幅和归一化正弦频率<年代pan class="inlineequation"> rad /样本
第二个通道的振幅为<年代pan class="inlineequation"> 的归一化频率<年代pan class="inlineequation"> rad /样品。
计算每个通道的功率谱并绘制其绝对值。放大频率范围从<年代pan class="inlineequation">
rad /样本<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。
N = 128;x =[1 1/√(2)].*exp(1j*pi./[4;2]*(0:N-1)).';[p f] = pspectrum (x);情节(f /π,abs (p))<年代pan style="color:#A020F0">在年代pan>茎(0:2 / N: 2 - 1 / N, abs (fft (x) / N) ^ 2)<年代pan style="color:#A020F0">从年代pan>轴([0.15 0.6 0 1.1])图例(<年代pan style="color:#A020F0">“频道1,pspectrum”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“通道2,pspectrum”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“频道1,fft”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“通道2,fft”年代pan>网格)
产生在1khz采样296毫秒的正弦信号,嵌入高斯白噪声。指定正弦频率为200hz,噪声方差为0.1²。将信号及其时间信息存储在MATLAB®时间表中。
Fs = 1000;t = (0:1 / Fs: 0.296);x = cos(2 *π* t * 200) + 0.1 * randn(大小(t));xTable =时间表(x秒(t));
计算信号的功率谱。用分贝表示频谱并绘制出来。
[pxx f] = pspectrum (xTable);情节(f, pow2db (pxx))网格<年代pan style="color:#A020F0">在年代pan>包含(<年代pan style="color:#A020F0">的频率(赫兹)年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">的功率谱(dB)年代pan>)标题(<年代pan style="color:#A020F0">默认频率分辨率的年代pan>)
重新计算正弦信号的功率谱,但现在使用较粗的频率分辨率25hz。绘制频谱使用
pspectrum (xTable<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyResolution”年代pan>, 25)
双面的光谱
生成一个在3千赫采样1秒的信号。该信号为凸二次啁啾,其频率在测量过程中从300hz增加到1300hz。啁啾嵌入在高斯白噪声中。
fs = 3000;t = 0:1 / fs: 1 - 1 / f;x1 =唧唧喳喳(1300 t, 300 t(结束),,<年代pan style="color:#A020F0">“二次”年代pan>0,<年代pan style="color:#A020F0">“凸”年代pan>) +<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>randn(大小(t)) / 100;
用矩形窗口计算和绘制信号的双边功率谱。真实的信号,
pspectrum (x1, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 1<年代pan style="color:#A020F0">双侧的年代pan>,真正的)
生成具有相同持续时间和采样率的复值信号。该信号是一个啁啾与正弦变化的频率内容和嵌入白噪声。计算信号的谱图,并将其显示为瀑布图。对于复值信号,谱图默认是双面的。
x2 = exp (2 j *π* 100 * cos(2 *π* 2 * t)) + randn(大小(t)) / 100;[p f t] = pspectrum (x2, fs,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>);瀑布(f, t, p”)包含(<年代pan style="color:#A020F0">的频率(赫兹)年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">的时间(秒)年代pan>) WTF = gca;wtf。XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>;视图(45 [30])
窗漏和色调分辨率
生成100赫兹采样2秒的双通道信号。
第一通道由20hz和21hz的音调组成。两种音调都有单位振幅。
第二个声道也有两个音调。一个音调有单位振幅,频率为20hz。另一种音调的振幅为1/100,频率为30hz。
fs = 100;t = (0:1 / fs: 2 - 1 / fs) ';X = sin(2* *[20 20].*t) +[1 1/100]。* sin(2 *π*[21 30]。* t);
将信号嵌入白噪声中。指定信噪比为40 dB。画出信号。
X = X + randn(size(X)).*std(X)/db2mag(40);情节(t, x)
计算两个通道的光谱并显示出来。
pspectrum (x, t)
频谱泄漏的默认值为0.5,对应的分辨率带宽约为1.29 Hz。第一个声道的两个音调没有被分辨。第二个通道中的30hz音调是可见的,尽管比另一个通道弱得多。
将泄漏增加到0.85,相当于分辨率约0.74 Hz。第二声道的弱音清晰可见。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 0.85)
将泄漏量增加到最大值。分辨率带宽约为0.5 Hz。第一个通道中的两个音调被解析。第二通道中的弱音被大窗口旁瓣掩盖。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,1)
比较光谱图 而且pspectrum 功能
生成一个由电压控制振荡器和三个高斯原子组成的信号。信号在点采样<年代pan class="inlineequation"> 1秒的kHz。
fs = 2000;tx = (0:1 / fs: 2);gaussFun = @ (A, x,μf) exp (- (xμ)。^ 2 /(2 * 0.03 ^ 2)。*罪(2 *π* f。* x) *”;s = gaussFun ((1 1 1), tx”[0.1 - 0.65 1],[2 6 2]* 100)* 1.5;x = vco(线性调频(tx + 1。0 tx(结束),3)。* exp (2 * (tx-1) ^ 2), [0.1 - 0.4] * fs, fs);x = s + x”;
短时傅里叶变换
使用
把<年代pan class="inlineequation"> -采样信号的长度段<年代pan class="inlineequation"> 样本,对应的时间分辨率为<年代pan class="inlineequation"> 毫秒。
指定<年代pan class="inlineequation"> 样本或相邻段间20%的重叠。
用凯泽窗对每个段进行窗口化,并指定泄漏量<年代pan class="inlineequation"> .
M = 80;L = 16;路= 0.7;F (S, T) = pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>TimeResolution = M / fs, OverlapPercent = L / M * 100,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>泄漏=路);
与得到的结果进行比较
在样本中直接指定窗口长度和重叠。
pspectrum总是使用凯泽窗口作为<年代pan class="inlineequation"> .泄漏<年代pan class="inlineequation"> 还有形状因子<年代pan class="inlineequation"> 的窗口都由<年代pan class="inlineequation"> .
pspectrum总是使用<年代pan class="inlineequation"> 点在计算离散傅里叶变换时。如果想计算在双面或中心频率范围内的变换,可以指定这个数字。然而,对于单边变换,这是实信号的默认值,
光谱图 使用<年代pan class="inlineequation"> 点。或者,您可以指定要计算变换的频率向量,如本例所示。如果一个信号不能被精确地分成<年代pan class="inlineequation"> 段,
光谱图 截断信号而pspectrum 用零填充信号以创建一个额外的段。为了使输出等价,去掉时间向量的最后一个段和最后一个元素。光谱图返回STFT,其大小的平方是谱图。
pspectrum 返回逐段功率谱,该功率谱已经平方,但再除以一个因子<年代pan class="inlineequation"> 在平方。对于片面的变换,
pspectrum 在光谱图上增加了一个额外的因子2。
g = kaiser (M, 40 * (1-lk));k =(长度(x) - l) /(马丁);<年代pan style="color:#0000FF">如果年代pan>k~=层(k) S = S(:,1:层(k));T = T(1:地板(k));<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>f (s, t) =光谱图(x / (g)和*√(2),g, L, f, f);
使用 功率谱和方便图 的 当调用时没有输出参数,两者都是waterplot函数显示两个函数计算的谱图。
次要情节(2,1,1)waterplot (sqrt (S)、F T)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>)副图(2,1,2)水图(s,f,t)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>)
maxd = max (max (abs (abs (s) ^ 2 s)))
maxd = 2.4419 e-08
(~, ~, ~, ps) =光谱图(x * sqrt (2), g, L, F, F,<年代pan style="color:#A020F0">“权力”年代pan>);马克斯(abs (S (:) ps (:)))
ans = 2.4419 e-08
次要情节(2,1,1)pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>TimeResolution = M / fs, OverlapPercent = L / M * 100,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>泄漏=路)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>) cc = clim;xl = xlim;次要情节(2,1,2)谱图(x * sqrt (2), g, L, F, F,<年代pan style="color:#A020F0">“权力”年代pan>,<年代pan style="color:#A020F0">“桠溪”年代pan>)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>爬(cc) xlim (xl)
函数年代pan>waterplot (s, t)<年代pan style="color:#228B22">光谱图的瀑布图年代pan>瀑布(f t abs (s)”。^ 2)组(gca, XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= 50[30])包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>) ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>
瞬态信号的持续谱
可视化嵌入宽带信号中的干扰窄带信号。
产生一个啁啾采样在1千赫500秒。在测量过程中,啁啾的频率从180赫兹增加到220赫兹。
fs = 1000;t = (0:1 / fs: 500)”;x =唧唧喳喳(220 t, 180 t(结束),)+ 0.15 * randn(大小(t));
该信号还包含210hz的正弦信号。正弦信号的振幅为0.05,只在总信号持续时间的1/6时间内出现。
idx =地板(长度(x) / 6);(1: idx) = x (1: idx) + 0.05 * cos(2 *π* t (1: idx) * 210);
计算信号的谱图。频率范围:100hz ~ 290hz。指定时间分辨率为1秒。两个信号成分都是可见的。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“FrequencyLimits”年代pan>(100 290),<年代pan style="color:#A020F0">“TimeResolution”年代pan>,1)
计算信号的功率谱。微弱的正弦信号被啁啾掩盖了。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyLimits”年代pan>290年[100])
计算信号的持续频谱。现在两个信号成分都清晰可见了。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“坚持不懈”年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“FrequencyLimits”年代pan>(100 290),<年代pan style="color:#A020F0">“TimeResolution”年代pan>,1)
啁啾谱图与重分配谱图
生成在1khz采样2秒的二次啁啾。啁啾的初始频率为100hz,在到达时增加到200hz<年代pan class="emphasis">t= 1秒。的默认设置计算谱图 计算并显示重新分配的谱图。
使用0.2秒的时间分辨率重新计算谱图。方法可视化结果 用相同的时间分辨率计算重新分配的谱图。
fs = 1 e3;t = 0:1 / fs: 2;y =唧唧声(t, 100, 1200,<年代pan style="color:#A020F0">“二次”年代pan>);[sp, fp, tp) = pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>);瀑布(fp, tp, sp”)设置(gca XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= [60 60])ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>)
(sr、fr、tr) = pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>,重新分配= true);瀑布(fr, tr, sr)组(gca XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>、查看= [60 60])ylabel (<年代pan style="color:#A020F0">“时间(s)”年代pan>)包含(<年代pan style="color:#A020F0">“频率(赫兹)”年代pan>)
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>, TimeResolution = 0.2)
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>TimeResolution = 0.2, = true)再分配
拨号音信号的频谱图
创建一个以4khz采样的信号,类似于按下数字电话的所有键。将信号保存为MATLAB®时间表。
fs = 4 e3;t = 0:1 / fs: 0.5 - 1 / f;Ver = [697 770 852 941];Hor = [1209 1336 1477];音调= [];<年代pan style="color:#0000FF">为年代pan>k = 1:长度(版本)<年代pan style="color:#0000FF">为年代pan>l = 1:长度(小时)语气=总和(罪(2 *π*[版本(k),贺南洪(l)]。* t)) ';音调=[音调、语气、零(大小(音)));<年代pan style="color:#0000FF">结束年代pan>结束年代pan>%要听,输入soundsc(tones,fs)年代pan>S =时间表(秒(0:长度(音调)1)”/ fs,音调);
计算信号的谱图。指定时间分辨率为0.5秒,相邻段之间无重叠。指定泄漏为0.85,这大致相当于使用Hann窗口对数据进行窗口化。
pspectrum(年代,<年代pan style="color:#A020F0">的谱图年代pan>,<年代pan style="color:#0000FF">...年代pan>“TimeResolution”年代pan>, 0.5,<年代pan style="color:#A020F0">“OverlapPercent”年代pan>0,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>, 0.85)
声谱图显示每个键被按了半秒,按键之间有半秒的静默停顿。第一个音的频率内容集中在697hz和1209hz左右,与数字对应
输入参数
x- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">输入信号年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">矩阵年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">时间表年代pan>
输入信号,指定为一个矢量,一个矩阵,或MATLAB<年代up>®年代up>时间表
.
如果x 是一个时间表,那么它必须包含递增的有限行次数。
请注意年代trong>
如果时间表有缺失或重复的时间点,您可以使用中的提示来修复它干净的时间表,缺少,重复,或不一致的时间 .
如果x 是表示多通道信号的时间表,则它必须有包含矩阵的单个变量或由向量组成的多个变量。
如果x 是非均匀抽样吗pspectrum 将信号插值到一个统一的网格中,以计算谱估计。该函数使用线性插值,并假设采样时间等于相邻时间点之间差异的中值。对于支持非均匀采样信号,中值时间间隔和平均时间间隔必须服从
例子:年代trong>因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)是由嵌入白噪声中的正弦信号组成的双通道信号。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(2))指定以1hz频率采样4秒的双通道随机变量。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(5、1),兰德(1))指定以1hz频率采样4秒的双通道随机变量。
数据类型:年代trong>单|双
复数的支持:年代trong>是的
fs- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">采样率年代pan>
2π (默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">积极的数字标量年代pan>
抽样速率,指定为正数值标量。
t- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">时间值年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">datetime数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间标量年代pan>
时间值,指定为向量adatetime或持续时间数组,或持续时间 表示样本间时间间隔的标量。
例子:年代trong>秒(0:1/100:1)是一个持续时间
数组,表示在100赫兹下采样1秒。
例子:年代trong>秒(1)是一个持续时间
表示连续信号样本之间1秒时间差的标量。
类型- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">要计算的频谱类型年代pan>
“权力”
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">的谱图
|<年代pan itemprop="inputvalue">“坚持不懈”
要计算的频谱类型,指定为“权力” ,的谱图 ,或“坚持不懈” :
“权力”—计算输入功率谱。使用此选项分析平稳信号的频率内容。有关更多信息,谱计算 .
的谱图-计算输入的谱图。使用此选项分析信号的频率内容如何随时间变化。有关更多信息,请参见谱图计算 .
“坚持不懈”—计算输入的持久功率谱。使用此选项可以可视化信号中出现特定频率成分的时间百分比。有关更多信息,请参见持久性谱计算 .
请注意年代trong>
的的谱图 而且“坚持不懈” 选项不支持多通道输入。
名称-值参数
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家 ,在那里的名字 参数名称和价值 对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后,但对的顺序并不重要。
在R2021a之前,名称和值之间用逗号隔开,并括起来的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”,-35使用矩形窗口将数据窗口化,计算重新分配的频谱估计,并将小于-35 dB的所有值设置为零。年代pan>
FrequencyLimits- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频带限制年代pan>
(0 f / 2)
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">双元素数值向量年代pan>
频带限制,用逗号分隔的一对表示“FrequencyLimits” 和一个双元素数字向量:
如果输入包含时间信息,则频带以Hz表示。
如果输入不包含时间信息,则频带用归一化单位rad/sample表示。
默认情况下,pspectrum 计算整个奈奎斯特光谱范围:
如果指定的频带包含一个不在奈奎斯特范围内的区域,则pspectrum 截断频带。
如果指定的频带完全不在奈奎斯特范围内,则pspectrum 抛出一个错误。
看到谱计算 了解更多关于奈奎斯特系列的信息。
如果x是非均匀抽样吗pspectrum 将信号线性插值到一个统一的网格中,并定义一个有效采样率等于相邻时间点之间差异的中位数的倒数。表达“FrequencyLimits” 根据有效抽样率。
例子:年代trong>(0.2 * 0.7π*π)计算从0.2开始没有时间信息的信号的频谱π
到0.7π
rad /样品。
FrequencyResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频率分辨率带宽年代pan>
真正的数字标量年代pan>
频率分辨带宽,指定为逗号分隔的对,由“FrequencyResolution” 以及一个实数标量,如果输入包含时间信息,则用Hz表示;如果不包含时间信息,则用rad/sample的标准化单位表示。此参数不能与同时指定“TimeResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小。看到谱图计算 获取详细信息。
例子:年代trong>π/ 100计算无时间信息的信号的频谱,频率分辨率为π
/ 100 rad /样品。
泄漏- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频谱泄漏年代pan>
0.5
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">0到1之间的实数标量年代pan>
谱泄漏,指定为逗号分隔对,由“漏” 和0到1之间的实数标量。“漏” 控制Kaiser窗旁瓣相对于主瓣宽度的衰减,在提高分辨率和减少泄漏之间做出妥协:
大的泄漏值可以分辨出紧密间隔的音调,但可以掩盖附近的弱音调。
小泄漏值发现大音调附近的小音调,但将接近的频率涂抹在一起。
例子:年代trong>“漏”,0以光谱分辨率为代价将泄漏减少到最小。
例子:年代trong>“漏”,0.85近似于用汉窗口打开数据。
例子:年代trong>“漏”,1相当于用矩形窗口对数据开窗,最大限度地提高了泄漏,但提高了光谱分辨率。
MinThreshold- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">非零值的下界年代pan>
负
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的标量年代pan>
非零值的下界,指定为逗号分隔的对,由“MinThreshold” 还有一个实标量。pspectrum 实现了“MinThreshold” 的值不同类型论点:
“权力”或的谱图 - - - - - -pspectrum 设置这些元素p这样<年代pan class="inlineequation">10个日志<年代ub>10年代ub>(p )≤“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在分贝。
“坚持不懈”- - - - - -pspectrum 设置这些元素p 小于“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在0到100%之间。
NumPowerBins- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">持续性频谱的功率箱数年代pan>
256
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">20 ~ 1024之间的整数年代pan>
用于持久谱的功率箱数,指定为逗号分隔的对,由“NumPowerBins” 取值为20 ~ 1024之间的整数。
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">相邻段之间的重叠年代pan>
区间[0,100)内的实标量年代pan>
用于谱图或持续谱的相邻段之间的重叠,指定为逗号分隔的对“OverlapPercent” 和区间[0,100]中的实标量。该参数的默认值取决于光谱窗口。看到谱图计算 获取详细信息。
重新分配- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重新分配选项年代pan>
假
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的
重分配选项,指定为逗号分隔的对,由“再分配” 和一个逻辑值。如果此选项设置为真正的 ,然后pspectrum 通过执行时间和频率重分配来提高谱估计的局部性。重新分配技术产生的周期图和谱图更容易阅读和解释。该技术将每个光谱估计重新分配到其容器的能量中心,而不是容器的几何中心。该技术为啁啾和脉冲提供了精确的定位。
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">谱图或持续谱的时间分辨率年代pan>
真正的标量年代pan>
谱图或持续谱的时间分辨率,用逗号分隔的对表示“TimeResolution” 和一个实标量,如果输入包含时间信息,则以秒表示,如果不包含时间信息,则以整数数量表示样本。此参数控制用于计算形成谱图或持续谱估计的短时功率谱的段的持续时间。“TimeResolution” 不能与同时指定“FrequencyResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小,如果指定了,则取决于频率分辨率。看到谱图计算 获取详细信息。
双侧- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">双边谱估计年代pan>
假年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的年代pan>
双面谱估计,指定为逗号分隔的对,由双侧的 和一个逻辑值。
如果此选项为真正的 ,函数计算居中的双边谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -f 年代年代ub>/ 2,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。
如果此选项为假 ,该函数计算Nyquist范围内的单边谱估计<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">[0,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。为了保持总功率,该函数在除0和奈奎斯特频率之外的所有频率上将功率乘以2。此选项仅对实信号有效。
如果不指定,双侧的 默认为假 对于实输入信号和真正的 对于复杂的输入信号。
x- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">输入信号年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">矩阵年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">时间表年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">矩阵年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">时间表年代pan>
输入信号,指定为一个矢量,一个矩阵,或MATLAB<年代up>®年代up>时间表
.
如果
x 是一个时间表,那么它必须包含递增的有限行次数。请注意年代trong>
如果时间表有缺失或重复的时间点,您可以使用中的提示来修复它
干净的时间表,缺少,重复,或不一致的时间 .如果
x 是表示多通道信号的时间表,则它必须有包含矩阵的单个变量或由向量组成的多个变量。
如果
例子:年代trong> 例子:年代trong> 例子:年代trong> 数据类型:年代trong>因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)是由嵌入白噪声中的正弦信号组成的双通道信号。
时间表(秒(0:4)”,兰德(2))指定以1hz频率采样4秒的双通道随机变量。
时间表(秒(0:4)”,兰德(5、1),兰德(1))指定以1hz频率采样4秒的双通道随机变量。
单|
复数的支持:年代trong>是的
fs- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">采样率年代pan>
2π (默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">积极的数字标量年代pan>
2
抽样速率,指定为正数值标量。
t- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">时间值年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">datetime数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间标量年代pan>
向量年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">
datetime数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间数组年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">持续时间标量年代pan>
时间值,指定为向量a 例子:年代trong> 例子:年代trong>datetime或
持续时间数组,或
秒(0:1/100:1)是一个
数组,表示在100赫兹下采样1秒。
持续时间
秒(1)是一个
表示连续信号样本之间1秒时间差的标量。
持续时间
类型- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">要计算的频谱类型年代pan>
“权力”
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">的谱图
|<年代pan itemprop="inputvalue">“坚持不懈”
“权力”
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">的谱图
|<年代pan itemprop="inputvalue">“坚持不懈”
要计算的频谱类型,指定为
“权力”—计算输入功率谱。使用此选项分析平稳信号的频率内容。有关更多信息,
谱计算 .的谱图-计算输入的谱图。使用此选项分析信号的频率内容如何随时间变化。有关更多信息,请参见
谱图计算 .“坚持不懈”—计算输入的持久功率谱。使用此选项可以可视化信号中出现特定频率成分的时间百分比。有关更多信息,请参见
持久性谱计算 .
请注意年代trong>
的
名称-值参数
指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家 ,在那里的名字 参数名称和价值 对应的值。名-值参数必须出现在其他参数之后,但对的顺序并不重要。
在R2021a之前,名称和值之间用逗号隔开,并括起来的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”,-35使用矩形窗口将数据窗口化,计算重新分配的频谱估计,并将小于-35 dB的所有值设置为零。年代pan>
FrequencyLimits- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频带限制年代pan>
(0 f / 2)
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">双元素数值向量年代pan>
频带限制,用逗号分隔的一对表示“FrequencyLimits” 和一个双元素数字向量:
如果输入包含时间信息,则频带以Hz表示。
如果输入不包含时间信息,则频带用归一化单位rad/sample表示。
默认情况下,pspectrum 计算整个奈奎斯特光谱范围:
如果指定的频带包含一个不在奈奎斯特范围内的区域,则pspectrum 截断频带。
如果指定的频带完全不在奈奎斯特范围内,则pspectrum 抛出一个错误。
看到谱计算 了解更多关于奈奎斯特系列的信息。
如果x是非均匀抽样吗pspectrum 将信号线性插值到一个统一的网格中,并定义一个有效采样率等于相邻时间点之间差异的中位数的倒数。表达“FrequencyLimits” 根据有效抽样率。
例子:年代trong>(0.2 * 0.7π*π)计算从0.2开始没有时间信息的信号的频谱π
到0.7π
rad /样品。
FrequencyResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频率分辨率带宽年代pan>
真正的数字标量年代pan>
频率分辨带宽,指定为逗号分隔的对,由“FrequencyResolution” 以及一个实数标量,如果输入包含时间信息,则用Hz表示;如果不包含时间信息,则用rad/sample的标准化单位表示。此参数不能与同时指定“TimeResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小。看到谱图计算 获取详细信息。
例子:年代trong>π/ 100计算无时间信息的信号的频谱,频率分辨率为π
/ 100 rad /样品。
泄漏- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频谱泄漏年代pan>
0.5
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">0到1之间的实数标量年代pan>
谱泄漏,指定为逗号分隔对,由“漏” 和0到1之间的实数标量。“漏” 控制Kaiser窗旁瓣相对于主瓣宽度的衰减,在提高分辨率和减少泄漏之间做出妥协:
大的泄漏值可以分辨出紧密间隔的音调,但可以掩盖附近的弱音调。
小泄漏值发现大音调附近的小音调,但将接近的频率涂抹在一起。
例子:年代trong>“漏”,0以光谱分辨率为代价将泄漏减少到最小。
例子:年代trong>“漏”,0.85近似于用汉窗口打开数据。
例子:年代trong>“漏”,1相当于用矩形窗口对数据开窗,最大限度地提高了泄漏,但提高了光谱分辨率。
MinThreshold- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">非零值的下界年代pan>
负
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的标量年代pan>
非零值的下界,指定为逗号分隔的对,由“MinThreshold” 还有一个实标量。pspectrum 实现了“MinThreshold” 的值不同类型论点:
“权力”或的谱图 - - - - - -pspectrum 设置这些元素p这样<年代pan class="inlineequation">10个日志<年代ub>10年代ub>(p )≤“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在分贝。
“坚持不懈”- - - - - -pspectrum 设置这些元素p 小于“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在0到100%之间。
NumPowerBins- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">持续性频谱的功率箱数年代pan>
256
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">20 ~ 1024之间的整数年代pan>
用于持久谱的功率箱数,指定为逗号分隔的对,由“NumPowerBins” 取值为20 ~ 1024之间的整数。
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">相邻段之间的重叠年代pan>
区间[0,100)内的实标量年代pan>
用于谱图或持续谱的相邻段之间的重叠,指定为逗号分隔的对“OverlapPercent” 和区间[0,100]中的实标量。该参数的默认值取决于光谱窗口。看到谱图计算 获取详细信息。
重新分配- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重新分配选项年代pan>
假
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的
重分配选项,指定为逗号分隔的对,由“再分配” 和一个逻辑值。如果此选项设置为真正的 ,然后pspectrum 通过执行时间和频率重分配来提高谱估计的局部性。重新分配技术产生的周期图和谱图更容易阅读和解释。该技术将每个光谱估计重新分配到其容器的能量中心,而不是容器的几何中心。该技术为啁啾和脉冲提供了精确的定位。
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">谱图或持续谱的时间分辨率年代pan>
真正的标量年代pan>
谱图或持续谱的时间分辨率,用逗号分隔的对表示“TimeResolution” 和一个实标量,如果输入包含时间信息,则以秒表示,如果不包含时间信息,则以整数数量表示样本。此参数控制用于计算形成谱图或持续谱估计的短时功率谱的段的持续时间。“TimeResolution” 不能与同时指定“FrequencyResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小,如果指定了,则取决于频率分辨率。看到谱图计算 获取详细信息。
双侧- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">双边谱估计年代pan>
假年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的年代pan>
双面谱估计,指定为逗号分隔的对,由双侧的 和一个逻辑值。
如果此选项为真正的 ,函数计算居中的双边谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -f 年代年代ub>/ 2,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。
如果此选项为假 ,该函数计算Nyquist范围内的单边谱估计<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">[0,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。为了保持总功率,该函数在除0和奈奎斯特频率之外的所有频率上将功率乘以2。此选项仅对实信号有效。
如果不指定,双侧的 默认为假 对于实输入信号和真正的 对于复杂的输入信号。
指定可选参数对为
在R2021a之前,名称和值之间用逗号隔开,并括起来的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”,-35使用矩形窗口将数据窗口化,计算重新分配的频谱估计,并将小于-35 dB的所有值设置为零。年代pan>
FrequencyLimits- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频带限制年代pan>
(0 f / 2)
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">双元素数值向量年代pan>
(0 f / 2)
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">双元素数值向量年代pan>频带限制,用逗号分隔的一对表示
如果输入包含时间信息,则频带以Hz表示。
如果输入不包含时间信息,则频带用归一化单位rad/sample表示。
默认情况下,
如果指定的频带包含一个不在奈奎斯特范围内的区域,则
pspectrum 截断频带。如果指定的频带完全不在奈奎斯特范围内,则
pspectrum 抛出一个错误。
看到
如果 例子:年代trong>x是非均匀抽样吗
rad /样品。
(0.2 * 0.7π*π)计算从0.2开始没有时间信息的信号的频谱
到0.7
FrequencyResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频率分辨率带宽年代pan>
真正的数字标量年代pan>
真正的数字标量年代pan>
频率分辨带宽,指定为逗号分隔的对,由 例子:年代trong>“TimeResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小。看到
π/ 100计算无时间信息的信号的频谱,频率分辨率为
/ 100 rad /样品。
泄漏- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">频谱泄漏年代pan>
0.5
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">0到1之间的实数标量年代pan>
0.5
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">0到1之间的实数标量年代pan>谱泄漏,指定为逗号分隔对,由
大的泄漏值可以分辨出紧密间隔的音调,但可以掩盖附近的弱音调。
小泄漏值发现大音调附近的小音调,但将接近的频率涂抹在一起。
例子:年代trong> 例子:年代trong> 例子:年代trong>“漏”,0以光谱分辨率为代价将泄漏减少到最小。
“漏”,0.85近似于用汉窗口打开数据。
“漏”,1相当于用矩形窗口对数据开窗,最大限度地提高了泄漏,但提高了光谱分辨率。
MinThreshold- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">非零值的下界年代pan>
负
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的标量年代pan>
负
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的标量年代pan>非零值的下界,指定为逗号分隔的对,由类型论点:
“权力”或
p这样<年代pan class="inlineequation">10个日志<年代ub>10年代ub>(
“坚持不懈”- - - - - -
NumPowerBins- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">持续性频谱的功率箱数年代pan>
256
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">20 ~ 1024之间的整数年代pan>
256
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">20 ~ 1024之间的整数年代pan>用于持久谱的功率箱数,指定为逗号分隔的对,由
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">相邻段之间的重叠年代pan>
区间[0,100)内的实标量年代pan>
区间[0,100)内的实标量年代pan>
用于谱图或持续谱的相邻段之间的重叠,指定为逗号分隔的对
重新分配- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重新分配选项年代pan>
假
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的
假
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的
重分配选项,指定为逗号分隔的对,由
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">谱图或持续谱的时间分辨率年代pan>
真正的标量年代pan>
真正的标量年代pan>
谱图或持续谱的时间分辨率,用逗号分隔的对表示“FrequencyResolution”.此参数的默认值取决于输入数据的大小,如果指定了,则取决于频率分辨率。看到
双侧- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">双边谱估计年代pan>
假年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的年代pan>
假年代pan>|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的年代pan>
双面谱估计,指定为逗号分隔的对,由
如果此选项为
真正的 ,函数计算居中的双边谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -f 年代年代ub>/ 2,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。如果此选项为
假 ,该函数计算Nyquist范围内的单边谱估计<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>.如果输入有时间信息,则重新计算估计<年代pan class="inlineequation">[0,f 年代年代ub>/ 2)年代pan>,在那里f 年代年代ub>为有效抽样率。为了保持总功率,该函数在除0和奈奎斯特频率之外的所有频率上将功率乘以2。此选项仅对实信号有效。
如果不指定,
输出参数
p——频谱向量|矩阵年代pan>
频谱,作为向量或矩阵返回。的值决定频谱的类型和大小类型论点:
“权力”- - - - - -p 的每个信道的功率谱估计x.在这种情况下,p 的大小N f年代ub>×N ch年代ub>,在那里N f年代ub>的长度f而且N ch年代ub>通道的数量是多少x .pspectrum 缩放频谱,这样,如果一个信号的频率内容正好落在一个仓内,它在那个仓内的振幅就是信号的真实平均功率。例如,正弦信号的平均功率是正弦信号振幅的平方的1 / 2。有关更多细节,请参见确定性周期信号功率的测量 .
的谱图- - - - - -p 的短期、时间局域功率谱的估计值x .在这种情况下,p 的大小N f年代ub>×N t年代ub>,在那里N f年代ub>的长度f 而且N t年代ub>的长度t.
“坚持不懈”- - - - - -p 包含以百分比表示的信号在给定时间和频率位置具有给定功率水平分量的概率。在这种情况下,p 的大小N 压水式反应堆年代ub>×N f年代ub>,在那里N 压水式反应堆年代ub>的长度压水式反应堆而且N f年代ub>的长度f .
f——频谱的频率向量年代pan>
频谱频率,作为矢量返回。如果输入信号包含时间信息,那么f 包含以Hz表示的频率。如果输入信号不包含时间信息,则频率的归一化单位为rad/sample。
t-谱图时间值向量|datetime 数组|持续时间 数组年代pan>
谱图的时间值,返回为以秒或a为单位的时间值矢量持续时间 数组中。如果输入没有时间信息,则t包含样品数量。t包含与用于计算短时功率谱估计的数据段的中心相对应的时间值。
如果输入为pspectrum 那是时刻表吗t具有与输入时间表的时间值相同的格式。
如果输入为pspectrum 是在一组时间瞬间采样的数值向量,该时间瞬间由一个数值,持续时间,或datetime数组,然后t具有与输入时间值相同的类型和格式。
如果输入为pspectrum 那么,连续样本之间是否存在特定时间差的数值向量t是一个持续时间数组中。
压水式反应堆—持久谱功率值向量年代pan>
持续谱的功率值,以矢量形式返回。
p——频谱向量|矩阵年代pan>
频谱,作为向量或矩阵返回。的值决定频谱的类型和大小类型论点:
“权力”- - - - - -
x.在这种情况下,
f而且
的谱图- - - - - -
t.
“坚持不懈”- - - - - -
压水式反应堆而且
f——频谱的频率向量年代pan>
频谱频率,作为矢量返回。如果输入信号包含时间信息,那么
t-谱图时间值向量|datetime 数组|持续时间 数组年代pan>
谱图的时间值,返回为以秒或a为单位的时间值矢量 如果输入为 如果输入为 如果输入为t包含样品数量。
t包含与用于计算短时功率谱估计的数据段的中心相对应的时间值。
t具有与输入时间表的时间值相同的格式。
持续时间,或
datetime数组,然后
t具有与输入时间值相同的类型和格式。
t是一个
持续时间数组中。
压水式反应堆—持久谱功率值向量年代pan>
持续谱的功率值,以矢量形式返回。
更多关于
谱计算
为了计算信号频谱,pspectrum 在整个信号长度的光谱分辨率和计算大fft的性能限制之间找到了一个折衷方案:
如果可能,该函数使用Kaiser窗口计算整个信号的单个修改周期图。
如果在合理的时间内不可能计算出单个修改的周期图,该函数计算Welch周期图:它将信号分成重叠的段,使用Kaiser窗口对每个段进行窗口化,并对段的周期图进行平均。
光谱窗口年代trong>
任何真实世界的信号都只能在有限的时间内测量。这一事实在傅里叶分析中引入了不可忽略的影响,该分析假设信号要么是周期性的,要么是无限长的。光谱窗口 为不同的信号样本分配不同的权重,系统地处理有限尺寸效应。
对一个信号进行窗口化的最简单的方法是假设它在测量区间之外是相同的零,并且所有的样本都是同样显著的。这个“矩形窗口”两端有不连续的跳跃,导致光谱振铃。所有其他谱窗口在两端变细,通过给靠近信号边缘的样本分配更小的权重来减少这种影响。
开窗过程总是涉及到两个相互矛盾的目标之间的妥协:提高分辨率和减少泄漏:
决议是精确知道信号能量在频率空间中如何分布的能力。一个具有理想分辨率的频谱分析仪可以区分信号中出现的两种不同的音调(纯正弦),无论频率有多接近。定量地说,这种能力与窗口变换的主瓣宽度有关。
泄漏在一个有限的信号中,每个频率分量在整个频率跨度内投射能量。频谱中的泄漏量可以通过检测噪声中的弱音调的能力来测量,而噪声中有临近的强音调。定量地说,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平有关。
频谱被归一化,这样在带宽内的纯音调,如果完全居中,就会有正确的振幅。
分辨率越高,泄漏越高,反之亦然。在范围的一端,矩形窗口具有最窄的主瓣和最高的副瓣。如果能量含量相近,这个窗口可以分辨出间隔很近的音调,但如果能量含量不相近,它就无法找到能量较弱的那个。在另一端,具有高副瓣抑制的窗口有一个宽的主瓣,在主瓣中接近的频率被涂抹在一起。
pspectrum使用凯泽窗进行开窗。对于凯泽窗,主瓣捕获的信号能量的比例主要取决于一个可调的形状系数 ,β .pspectrum 使用的形状因子范围从<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>,对应矩形窗口,到<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>,其中一个宽的主瓣基本上捕获了双精度的所有光谱能量。的中间值<年代pan class="inlineequation">β≈6年代pan>非常接近汉恩窗。控制β ,可以使用“漏” 名称-值对。如果你设置“漏” 来ℓ ,然后ℓ 而且β 是相关的<年代pan class="inlineequation">β= (1 - 40ℓ )年代pan>.看到凯撒为更多的细节。
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域中
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在频域
参数与算法选择年代trong>
为了计算信号频谱,pspectrum 最初的决定分辨率带宽 它衡量的是两个音调之间的距离在多大程度上仍然可以被分辨。分辨率带宽的理论值为
t马克斯年代ub>- - - - - -t 最小值年代ub>,记录长度 ,为所选信号区域的时域持续时间。
ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱窗。看到enbw为更多的细节。使用“漏” 名值对来控制ENBW。参数的最小值对应于一个Kaiser窗口<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>.最大值对应于一个Kaiser窗口<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>.
然而在实践中,pspectrum 可能会降低分辨率。降低分辨率可以在合理的时间内计算光谱,并以有限的像素显示它。由于这些实际原因,最低分辨率带宽pspectrum 可以使用
在哪里<年代pan class="inlineequation">f跨度年代ub>是否使用指定的频带宽度“FrequencyLimits” .如果“FrequencyLimits” 没有指定,那么pspectrum 使用抽样速率为<年代pan class="inlineequation">f跨度年代ub>.<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>不能调整。
为了计算信号的频谱,函数选择两个值中较大的一个,称为目标分辨率带宽 :
如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>理论年代ub>,然后pspectrum 计算一个改进的周期图 对于整个信号。函数使用形状因子由控件控制的Kaiser窗口“漏” 名称-值对。看到周期图为更多的细节。
如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>,然后pspectrum 计算一个韦尔奇周期图 的信号。功能:
把信号分成重叠的部分。
使用具有指定形状因子的Kaiser窗口分别对每个段进行窗口化。
取所有片段的周期图的平均值。
韦尔奇的程序旨在通过对重叠部分给出的信号的不同“实现”进行平均,并使用窗口去除冗余数据,从而减少频谱估计的方差。看到pwelch为更多的细节。
每个段(或等效地,窗口的长度)的计算方法为
在哪里<年代pan class="inlineequation">f尼奎斯特年代ub>是奈奎斯特频率 .(如果没有混叠,奈奎斯特频率是有效采样率的一半,有效采样率定义为相邻时间点之间差异的中位数的倒数。的尼奎斯特范围 是<年代pan class="inlineequation">[0,f 尼奎斯特年代ub>]年代pan>对于实信号<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -f 尼奎斯特年代ub>,f 尼奎斯特年代ub>]年代pan>对于复杂的信号)。
步幅是通过调整初始估计值得到的,
所以第一个窗口正好开始于第一个线段的第一个采样点最后一个窗口正好结束于最后一个线段的最后一个采样点。
谱图计算
为了计算非平稳信号的时变频谱,pspectrum 将信号分成重叠的段,每个段都有一个Kaiser窗口,计算短时傅里叶变换,然后将这些变换连接起来形成一个矩阵。有关更多信息,请参见频谱图计算与信号处理工具箱 .
非平稳信号是频率内容随时间变化的信号。的光谱图 是对非平稳信号的频率内容的时间演化的估计。要构建非平稳信号的谱图,pspectrum 遵循这些步骤:
把信号分成等长段。段必须足够短,使信号的频率内容在段内不会发生明显的变化。这些部分可能重叠,也可能不重叠。
窗口化每一段并计算其频谱得到短时傅里叶变换 .
利用分段光谱构建谱图:
如果用输出参数调用,将光谱连接成一个矩阵。
如果不带输出参数调用,则逐段以分贝显示每个频谱的功率。用与幅值相关的色彩图并排地描述幅值。
该函数只能计算单通道信号的谱图。
把信号分成段年代trong>
要构建光谱图,首先要将信号分成可能重叠的片段。与pspectrum 函数,可以控制段的长度和相邻段之间的重叠量“TimeResolution” 而且“OverlapPercent” 名称-值对参数。如果您没有指定长度和重叠,函数将根据信号的整个长度和给出的重叠百分比选择一个长度
在哪里<年代pan class="inlineequation">ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱窗。看到enbw而且谱计算 为更多的信息。
指定的时间分辨率
如果信号没有时间信息,则在样本中指定时间分辨率(段长度)。时间分辨率必须为大于等于1且小于等于信号长度的整数。
如果信号有时间信息,请指定以秒为单位的时间分辨率。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字,但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。
指定重叠部分占段长度的百分比。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字。
默认的时间分辨率
如果不指定时间分辨率,则pspectrum 使用整个信号的长度来选择段的长度。该功能将时间分辨率设置为<年代pan class="inlineequation">⌈N /d ⌉年代pan>样品,<年代pan class="inlineequation">⌈⌉年代pan>符号表示天花板的功能,N 是信号的长度,和d 是取决于的除数N :
信号长度(N )
因子(d )
段长度
2样品-63 样品
2
1样品-32 样品
64样品-255 样品
8
8样品-32 样品
256样品-2047 样品
8
32样品-256 样品
2048样品-4095 样品
16
128样品-256 样品
4096样品-8191 样品
32
128样品-256 样品
8192样品-16383 样品
64
128样品-256 样品
16384样品-N 样品
128
128样本-⌈N /128 ⌉样品
您仍然可以指定相邻段之间的重叠。指定重叠将改变段的数量。扩展到信号端点以外的段是加零的。
考虑七样本信号[s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6] .因为<年代pan class="inlineequation">⌈7/2⌉=⌈3.5⌉= 4年代pan>,当没有重叠时,该函数将信号分成两个长度为4的段。段的数量随着重叠的增加而变化。
重叠样本数
得到的片段
0
S0 s1 s2 s3 s4 s5 s6 0
1
S0 s1 s2 s3 s3 s4 s5 s6
2
S0 s1 s2 s3 s2 s3 s4 s5 s4 s5 s6 0
3.
S0 s1 s2 s3 s1 s2 s3 s4 s2 s3 s4 s5 s3 s4 s5 s6
pspectrum如果最后一段超出信号端点,则对信号进行零填充。函数返回t,是对应于线段中心的时间瞬间向量。
窗口段和计算频谱年代trong>
后pspectrum 将信号分成重叠的段,每个段的函数窗口都有一个凯泽窗。形状因子β 窗的,因此漏气,可以用调节器调节“漏” 名称-值对。该函数然后计算每一段的光谱,并将这些光谱连接起来形成谱图矩阵。为了计算段谱,pspectrum 遵循中描述的过程谱计算 ,但分辨率带宽的下限为
显示频谱功率年代trong>
如果不带输出参数调用该函数,则使用带有默认MATLAB色彩图的颜色条,以分贝为单位显示短时傅里叶变换的功率。色条包括光谱图的全功率范围。
持久性谱计算
的持久性频谱 时频视图,显示给定频率在信号中出现的时间百分比。持久谱是工频空间的直方图。在信号演化过程中,一个特定频率在信号中持续的时间越长,它的时间百分比就越高,因此它在显示器中的颜色就越亮或“热”。使用持续频谱来识别隐藏在其他信号中的信号。
要计算持久性谱,pspectrum 执行以下步骤:
使用指定的泄漏、时间分辨率和重叠计算谱图。看到谱图计算 为更多的细节。
将功率和频率值划分到二维容器中。(使用“NumPowerBins” 名称-值对以指定功率箱的数量。)
对于每个时间值,计算功率谱对数的二元直方图。对于在该时刻有信号能量的每一个工频仓,相应的矩阵元加1。对所有时间值的直方图求和。
绘制累积的直方图与功率和频率的关系,颜色与直方图计数的对数成正比,表示为归一化百分比。要表示零值,请使用最小值的一半。
功率谱年代trong>
柱状图年代trong>
累积直方图年代trong>
谱计算
为了计算信号频谱,pspectrum 在整个信号长度的光谱分辨率和计算大fft的性能限制之间找到了一个折衷方案:
如果可能,该函数使用Kaiser窗口计算整个信号的单个修改周期图。
如果在合理的时间内不可能计算出单个修改的周期图,该函数计算Welch周期图:它将信号分成重叠的段,使用Kaiser窗口对每个段进行窗口化,并对段的周期图进行平均。
光谱窗口年代trong>
任何真实世界的信号都只能在有限的时间内测量。这一事实在傅里叶分析中引入了不可忽略的影响,该分析假设信号要么是周期性的,要么是无限长的。光谱窗口 为不同的信号样本分配不同的权重,系统地处理有限尺寸效应。
对一个信号进行窗口化的最简单的方法是假设它在测量区间之外是相同的零,并且所有的样本都是同样显著的。这个“矩形窗口”两端有不连续的跳跃,导致光谱振铃。所有其他谱窗口在两端变细,通过给靠近信号边缘的样本分配更小的权重来减少这种影响。
开窗过程总是涉及到两个相互矛盾的目标之间的妥协:提高分辨率和减少泄漏:
决议是精确知道信号能量在频率空间中如何分布的能力。一个具有理想分辨率的频谱分析仪可以区分信号中出现的两种不同的音调(纯正弦),无论频率有多接近。定量地说,这种能力与窗口变换的主瓣宽度有关。
泄漏在一个有限的信号中,每个频率分量在整个频率跨度内投射能量。频谱中的泄漏量可以通过检测噪声中的弱音调的能力来测量,而噪声中有临近的强音调。定量地说,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平有关。
频谱被归一化,这样在带宽内的纯音调,如果完全居中,就会有正确的振幅。
分辨率越高,泄漏越高,反之亦然。在范围的一端,矩形窗口具有最窄的主瓣和最高的副瓣。如果能量含量相近,这个窗口可以分辨出间隔很近的音调,但如果能量含量不相近,它就无法找到能量较弱的那个。在另一端,具有高副瓣抑制的窗口有一个宽的主瓣,在主瓣中接近的频率被涂抹在一起。
pspectrum使用凯泽窗进行开窗。对于凯泽窗,主瓣捕获的信号能量的比例主要取决于一个可调的形状系数 ,β .pspectrum 使用的形状因子范围从<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>,对应矩形窗口,到<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>,其中一个宽的主瓣基本上捕获了双精度的所有光谱能量。的中间值<年代pan class="inlineequation">β≈6年代pan>非常接近汉恩窗。控制β ,可以使用“漏” 名称-值对。如果你设置“漏” 来ℓ ,然后ℓ 而且β 是相关的<年代pan class="inlineequation">β= (1 - 40ℓ )年代pan>.看到凯撒为更多的细节。
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域中
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在频域
参数与算法选择年代trong>
为了计算信号频谱,pspectrum 最初的决定分辨率带宽 它衡量的是两个音调之间的距离在多大程度上仍然可以被分辨。分辨率带宽的理论值为
t马克斯年代ub>- - - - - -t 最小值年代ub>,记录长度 ,为所选信号区域的时域持续时间。
ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱窗。看到enbw为更多的细节。使用“漏” 名值对来控制ENBW。参数的最小值对应于一个Kaiser窗口<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>.最大值对应于一个Kaiser窗口<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>.
然而在实践中,pspectrum 可能会降低分辨率。降低分辨率可以在合理的时间内计算光谱,并以有限的像素显示它。由于这些实际原因,最低分辨率带宽pspectrum 可以使用
在哪里<年代pan class="inlineequation">f跨度年代ub>是否使用指定的频带宽度“FrequencyLimits” .如果“FrequencyLimits” 没有指定,那么pspectrum 使用抽样速率为<年代pan class="inlineequation">f跨度年代ub>.<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>不能调整。
为了计算信号的频谱,函数选择两个值中较大的一个,称为目标分辨率带宽 :
如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>理论年代ub>,然后pspectrum 计算一个改进的周期图 对于整个信号。函数使用形状因子由控件控制的Kaiser窗口“漏” 名称-值对。看到周期图为更多的细节。
如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>,然后pspectrum 计算一个韦尔奇周期图 的信号。功能:
把信号分成重叠的部分。
使用具有指定形状因子的Kaiser窗口分别对每个段进行窗口化。
取所有片段的周期图的平均值。
韦尔奇的程序旨在通过对重叠部分给出的信号的不同“实现”进行平均,并使用窗口去除冗余数据,从而减少频谱估计的方差。看到pwelch为更多的细节。
每个段(或等效地,窗口的长度)的计算方法为
在哪里<年代pan class="inlineequation">f尼奎斯特年代ub>是奈奎斯特频率 .(如果没有混叠,奈奎斯特频率是有效采样率的一半,有效采样率定义为相邻时间点之间差异的中位数的倒数。的尼奎斯特范围 是<年代pan class="inlineequation">[0,f 尼奎斯特年代ub>]年代pan>对于实信号<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -f 尼奎斯特年代ub>,f 尼奎斯特年代ub>]年代pan>对于复杂的信号)。
步幅是通过调整初始估计值得到的,
所以第一个窗口正好开始于第一个线段的第一个采样点最后一个窗口正好结束于最后一个线段的最后一个采样点。
为了计算信号频谱,
如果可能,该函数使用Kaiser窗口计算整个信号的单个修改周期图。
如果在合理的时间内不可能计算出单个修改的周期图,该函数计算Welch周期图:它将信号分成重叠的段,使用Kaiser窗口对每个段进行窗口化,并对段的周期图进行平均。
光谱窗口年代trong>
任何真实世界的信号都只能在有限的时间内测量。这一事实在傅里叶分析中引入了不可忽略的影响,该分析假设信号要么是周期性的,要么是无限长的。
对一个信号进行窗口化的最简单的方法是假设它在测量区间之外是相同的零,并且所有的样本都是同样显著的。这个“矩形窗口”两端有不连续的跳跃,导致光谱振铃。所有其他谱窗口在两端变细,通过给靠近信号边缘的样本分配更小的权重来减少这种影响。
开窗过程总是涉及到两个相互矛盾的目标之间的妥协:提高分辨率和减少泄漏:
决议是精确知道信号能量在频率空间中如何分布的能力。一个具有理想分辨率的频谱分析仪可以区分信号中出现的两种不同的音调(纯正弦),无论频率有多接近。定量地说,这种能力与窗口变换的主瓣宽度有关。
泄漏在一个有限的信号中,每个频率分量在整个频率跨度内投射能量。频谱中的泄漏量可以通过检测噪声中的弱音调的能力来测量,而噪声中有临近的强音调。定量地说,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平有关。
频谱被归一化,这样在带宽内的纯音调,如果完全居中,就会有正确的振幅。
分辨率越高,泄漏越高,反之亦然。在范围的一端,矩形窗口具有最窄的主瓣和最高的副瓣。如果能量含量相近,这个窗口可以分辨出间隔很近的音调,但如果能量含量不相近,它就无法找到能量较弱的那个。在另一端,具有高副瓣抑制的窗口有一个宽的主瓣,在主瓣中接近的频率被涂抹在一起。
参数与算法选择年代trong> 为了计算信号频谱,
t马克斯年代ub>- - - - - - ENBW年代pan>是 使用 然而在实践中,
在哪里<年代pan class="inlineequation">f跨度年代ub>是否使用指定的频带宽度 为了计算信号的频谱,函数选择两个值中较大的一个,称为
如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>理论年代ub>,然后 如果分辨率带宽为<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>,然后 把信号分成重叠的部分。 使用具有指定形状因子的Kaiser窗口分别对每个段进行窗口化。 取所有片段的周期图的平均值。 韦尔奇的程序旨在通过对重叠部分给出的信号的不同“实现”进行平均,并使用窗口去除冗余数据,从而减少频谱估计的方差。看到 每个段(或等效地,窗口的长度)的计算方法为
在哪里<年代pan class="inlineequation">f尼奎斯特年代ub>是 步幅是通过调整初始估计值得到的,
所以第一个窗口正好开始于第一个线段的第一个采样点最后一个窗口正好结束于最后一个线段的最后一个采样点。pspectrum使用凯泽窗进行开窗。对于凯泽窗,主瓣捕获的信号能量的比例主要取决于一个可调的
凯撒为更多的细节。
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域中
51分汉窗和51分凯撒窗配<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在频域
enbw为更多的细节。
周期图为更多的细节。
pwelch为更多的细节。
谱图计算
为了计算非平稳信号的时变频谱,pspectrum 将信号分成重叠的段,每个段都有一个Kaiser窗口,计算短时傅里叶变换,然后将这些变换连接起来形成一个矩阵。有关更多信息,请参见频谱图计算与信号处理工具箱 .
非平稳信号是频率内容随时间变化的信号。的光谱图 是对非平稳信号的频率内容的时间演化的估计。要构建非平稳信号的谱图,pspectrum 遵循这些步骤:
把信号分成等长段。段必须足够短,使信号的频率内容在段内不会发生明显的变化。这些部分可能重叠,也可能不重叠。
窗口化每一段并计算其频谱得到短时傅里叶变换 .
利用分段光谱构建谱图:
如果用输出参数调用,将光谱连接成一个矩阵。
如果不带输出参数调用,则逐段以分贝显示每个频谱的功率。用与幅值相关的色彩图并排地描述幅值。
该函数只能计算单通道信号的谱图。
把信号分成段年代trong>
要构建光谱图,首先要将信号分成可能重叠的片段。与pspectrum 函数,可以控制段的长度和相邻段之间的重叠量“TimeResolution” 而且“OverlapPercent” 名称-值对参数。如果您没有指定长度和重叠,函数将根据信号的整个长度和给出的重叠百分比选择一个长度
在哪里<年代pan class="inlineequation">ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱窗。看到enbw而且谱计算 为更多的信息。
指定的时间分辨率
如果信号没有时间信息,则在样本中指定时间分辨率(段长度)。时间分辨率必须为大于等于1且小于等于信号长度的整数。
如果信号有时间信息,请指定以秒为单位的时间分辨率。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字,但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。
指定重叠部分占段长度的百分比。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字。
默认的时间分辨率
如果不指定时间分辨率,则pspectrum 使用整个信号的长度来选择段的长度。该功能将时间分辨率设置为<年代pan class="inlineequation">⌈N /d ⌉年代pan>样品,<年代pan class="inlineequation">⌈⌉年代pan>符号表示天花板的功能,N 是信号的长度,和d 是取决于的除数N :
信号长度(N )
因子(d )
段长度
2样品-63 样品
2
1样品-32 样品
64样品-255 样品
8
8样品-32 样品
256样品-2047 样品
8
32样品-256 样品
2048样品-4095 样品
16
128样品-256 样品
4096样品-8191 样品
32
128样品-256 样品
8192样品-16383 样品
64
128样品-256 样品
16384样品-N 样品
128
128样本-⌈N /128 ⌉样品
您仍然可以指定相邻段之间的重叠。指定重叠将改变段的数量。扩展到信号端点以外的段是加零的。
考虑七样本信号[s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6] .因为<年代pan class="inlineequation">⌈7/2⌉=⌈3.5⌉= 4年代pan>,当没有重叠时,该函数将信号分成两个长度为4的段。段的数量随着重叠的增加而变化。
重叠样本数
得到的片段
0
S0 s1 s2 s3 s4 s5 s6 0
1
S0 s1 s2 s3 s3 s4 s5 s6
2
S0 s1 s2 s3 s2 s3 s4 s5 s4 s5 s6 0
3.
S0 s1 s2 s3 s1 s2 s3 s4 s2 s3 s4 s5 s3 s4 s5 s6
pspectrum如果最后一段超出信号端点,则对信号进行零填充。函数返回t,是对应于线段中心的时间瞬间向量。
窗口段和计算频谱年代trong>
后pspectrum 将信号分成重叠的段,每个段的函数窗口都有一个凯泽窗。形状因子β 窗的,因此漏气,可以用调节器调节“漏” 名称-值对。该函数然后计算每一段的光谱,并将这些光谱连接起来形成谱图矩阵。为了计算段谱,pspectrum 遵循中描述的过程谱计算 ,但分辨率带宽的下限为
显示频谱功率年代trong>
如果不带输出参数调用该函数,则使用带有默认MATLAB色彩图的颜色条,以分贝为单位显示短时傅里叶变换的功率。色条包括光谱图的全功率范围。
为了计算非平稳信号的时变频谱,
非平稳信号是频率内容随时间变化的信号。的
把信号分成等长段。段必须足够短,使信号的频率内容在段内不会发生明显的变化。这些部分可能重叠,也可能不重叠。
窗口化每一段并计算其频谱得到
短时傅里叶变换 .利用分段光谱构建谱图:
如果用输出参数调用,将光谱连接成一个矩阵。
如果不带输出参数调用,则逐段以分贝显示每个频谱的功率。用与幅值相关的色彩图并排地描述幅值。
该函数只能计算单通道信号的谱图。
把信号分成段年代trong>
要构建光谱图,首先要将信号分成可能重叠的片段。与
在哪里<年代pan class="inlineequation">ENBW年代pan>是 指定的时间分辨率 如果信号没有时间信息,则在样本中指定时间分辨率(段长度)。时间分辨率必须为大于等于1且小于等于信号长度的整数。 如果信号有时间信息,请指定以秒为单位的时间分辨率。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字,但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。 指定重叠部分占段长度的百分比。该函数将结果转换为若干个样本,并将其舍入为最接近的整数,该整数小于或等于该数字。 默认的时间分辨率 如果不指定时间分辨率,则 您仍然可以指定相邻段之间的重叠。指定重叠将改变段的数量。扩展到信号端点以外的段是加零的。
考虑七样本信号 窗口段和计算频谱年代trong> 后
显示频谱功率年代trong> 如果不带输出参数调用该函数,则使用带有默认MATLAB色彩图的颜色条,以分贝为单位显示短时傅里叶变换的功率。色条包括光谱图的全功率范围。
enbw而且
信号长度( 因子( 段长度
2样品-
2
1样品-
64样品-
8
8样品-
256样品-
8
32样品-
2048样品-
16
128样品-
4096样品-
32
128样品-
8192样品-
64
128样品-
16384样品-
128
128样本-⌈
重叠样本数
得到的片段
0
S0 s1 s2 s3 s4 s5 s6 0
1
S0 s1 s2 s3 s3 s4 s5 s6
2
S0 s1 s2 s3 s2 s3 s4 s5 s4 s5 s6 0
3.
S0 s1 s2 s3 s1 s2 s3 s4 s2 s3 s4 s5 s3 s4 s5 s6
pspectrum如果最后一段超出信号端点,则对信号进行零填充。函数返回
t,是对应于线段中心的时间瞬间向量。
持久性谱计算
的持久性频谱 时频视图,显示给定频率在信号中出现的时间百分比。持久谱是工频空间的直方图。在信号演化过程中,一个特定频率在信号中持续的时间越长,它的时间百分比就越高,因此它在显示器中的颜色就越亮或“热”。使用持续频谱来识别隐藏在其他信号中的信号。
要计算持久性谱,pspectrum 执行以下步骤:
使用指定的泄漏、时间分辨率和重叠计算谱图。看到谱图计算 为更多的细节。
将功率和频率值划分到二维容器中。(使用“NumPowerBins” 名称-值对以指定功率箱的数量。)
对于每个时间值,计算功率谱对数的二元直方图。对于在该时刻有信号能量的每一个工频仓,相应的矩阵元加1。对所有时间值的直方图求和。
绘制累积的直方图与功率和频率的关系,颜色与直方图计数的对数成正比,表示为归一化百分比。要表示零值,请使用最小值的一半。
功率谱年代trong>
柱状图年代trong>
累积直方图年代trong>
的
要计算持久性谱,
使用指定的泄漏、时间分辨率和重叠计算谱图。看到
谱图计算 为更多的细节。将功率和频率值划分到二维容器中。(使用
“NumPowerBins” 名称-值对以指定功率箱的数量。)对于每个时间值,计算功率谱对数的二元直方图。对于在该时刻有信号能量的每一个工频仓,相应的矩阵元加1。对所有时间值的直方图求和。
绘制累积的直方图与功率和频率的关系,颜色与直方图计数的对数成正比,表示为归一化百分比。要表示零值,请使用最小值的一半。
功率谱年代trong> |
|
柱状图年代trong> |
|
累积直方图年代trong> |
|
参考文献
[1] harris, fredric j. <用窗口进行离散傅里叶变换的谐波分析>。IEEE学报<年代up>®年代up>.第66卷,1978年1月,第51-83页。
[2]彼得·韦尔奇用快速傅立叶变换估计功率谱:一种基于时间平均的短修正周期图方法。《IEEE音频与电声汇刊》 .1967年6月,第十五卷,第70-73页。
[1] harris, fredric j. <用窗口进行离散傅里叶变换的谐波分析>。
[2]彼得·韦尔奇用快速傅立叶变换估计功率谱:一种基于时间平均的短修正周期图方法。
扩展功能
C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。年代pan>
使用注意事项和限制:年代pan>
代码生成不支持时间表。
GPU数组通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。年代pan>
使用注意事项和限制:
不支持持久谱。
不支持重新分配光谱或谱图。
有关更多信息,请参见在图形处理器上运行MATLAB函数 (并行计算工具箱)年代pan>.
C / c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。年代pan>
使用注意事项和限制:年代pan>
代码生成不支持时间表。
GPU数组通过使用并行计算工具箱™在图形处理单元(GPU)上运行来加速代码。年代pan>
使用注意事项和限制:
不支持持久谱。
不支持重新分配光谱或谱图。
有关更多信息,请参见
版本历史
介绍了R2017b年代trong>
另请参阅
应用程序
功能
周期图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">pwelch
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">stft
功能
周期图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">pwelch
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">stft
周期图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">pwelch
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.ru-cchi.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">stft
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