pspectrum年代pan>
分析信号的频率和时频域
语法
描述
p
= pspectrum (x)
返回的功率谱x 。
如果x 是一个向量或时间表的矢量数据,那么它被视为一个频道。
如果x 是一个矩阵,一个时间表与一个矩阵变量,或时间表与多个向量变量,然后为每个通道独立频谱计算和存储在一个单独的列p 。
(p,f)= pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>)
返回相对应的频率谱估计中p 。
(p,f,t)= pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>,谱图)
还返回一个向量的时间瞬间的中心对应窗口的部分用于计算短时功率谱估计。
(p,f,压水式反应堆)= pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>、“持久性”)
还返回一个向量的值对应于持久性光谱中包含的估计。
pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>)
没有输出参数块谱估计在当前图窗口。对于情节,转换函数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
产生128个样本的一个双通道复杂的正弦信号。
第一个通道单元振幅和规范化的正弦信号的频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样本
第二通道的振幅<年代pan class="inlineequation">
和规范化的频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。
计算每个通道的功率谱和阴谋。放大的频率范围<年代pan class="inlineequation">
rad /样本<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。pspectrum 尺度谱,这样,如果一个信号的频率内容正好在一个垃圾桶,其振幅,本是真正的信号的平均功率。复指数,平均功率是振幅的平方。验证通过计算离散傅里叶变换的信号。更多细节,请参阅测量确定的周期信号 。
N = 128;x = [1 1 /√(2)]。* exp (1 j * pi. / (4; 2) * (0: n - 1))。”;[p f] = pspectrum (x);情节(f /π,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(1.1[0.15 - 0.6 0])传说(<年代pan style="color:#A020F0">“通道”年代pan>+ [1,2]+<年代pan style="color:#A020F0">”、“年代pan>+ (<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>“fft”年代pan>])网格
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含4线,类型的对象。这些对象代表通道1 pspectrum通道2,pspectrum,通道1,fft,通道2,fft。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrumOfSinusoidExample_01.png)
生成一个正弦信号采样1 kHz 296毫秒和嵌入在高斯白噪声。指定一个正弦信号的频率200赫兹和噪声方差0.1²。信号及其时间信息存储在一个MATLAB®时间表。
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。表达谱的分贝和情节。
[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>)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题默认频率分辨率,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrumOfSinusoidExample_02.png)
再计算正弦信号的功率谱,但是现在使用粗糙25赫兹的频率分辨率。画出频谱使用pspectrum 没有输出参数的函数。
pspectrum (xTable<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyResolution”年代pan>,25)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 25赫兹,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrumOfSinusoidExample_03.png)
双面的光谱
生成一个信号在3千赫采样1秒。信号是一个凸二次短促声波的频率增加从300赫兹到1300赫兹在测量。唧唧声是嵌入在高斯白噪声。
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;
计算和情节的双边功率谱信号用一个矩形窗口。真实的信号,pspectrum 默认情节片面的光谱。绘制一个双边频谱,集双侧 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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 2.9304赫兹,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/TwoSidedSpectraExample_01.png)
生成一个复值信号相同的持续时间和采样率。信号频率啁啾与呈现正弦变化的内容和嵌入在白噪声。计算信号的谱图并显示它作为一个瀑布。复数信号的谱图在默认情况下是双面的。
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>甘氨胆酸)wtf =;wtf。XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>;视图(45 [30])
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含频率(赫兹),ylabel时间(秒)包含一个对象类型的补丁。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/TwoSidedSpectraExample_02.png)
窗口泄漏和语气决议
生成一个双通道信号采样在100 Hz 2秒。
第一通道由一个20 Hz语气和21赫兹的基调。两个音调单位振幅。
第二个频道也有两个音调。一个语气单位20赫兹的振幅和频率。另一个语气有1/100的振幅和频率30 Hz。
fs = 100;t = (0:1 / fs: 2 - 1 / fs) ';x =罪(2 *π* 20 [20]。* t) + 1/100 [1]。* sin(2 *π* [21 30]。* t);
嵌入在白噪声信号。指定一个40 dB的信噪比。画出信号。
x = x + randn(大小(x))。*性病(x) / db2mag (40);情节(t, x)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_01.png)
计算两个渠道并显示它们的光谱。
pspectrum (x, t)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 1.2834赫兹,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_02.png)
频谱泄漏的默认值,0.5,对应于一个分辨率带宽约为1.29赫兹。两个音调在第一频道不解决。30 Hz的语气在第二频道是可见的,虽然是比另一个弱得多。
增加泄漏至0.85,相当于约0.74赫兹的决议。疲软的语气在第二频道是清晰可见。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,0.85)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 734.1553 mHz,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_03.png)
增加泄漏到最大值。分辨率带宽大约是0.5赫兹。这两个音调的渠道解决。疲软的语气在第二频道是蒙面的大窗户旁瓣。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,1)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 500.002 mHz,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_04.png)
比较光谱图 和pspectrum 功能
产生一个信号,由一个压控振荡器和三个高斯原子。信号采样<年代pan class="inlineequation">
kHz 2秒。
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">
样本信号长度的片段<年代pan class="inlineequation">
样本,相应的时间分辨率<年代pan class="inlineequation">
毫秒。
指定<年代pan class="inlineequation">
样品或相邻重叠部分的20%。
Kaiser窗窗口每一部分,指定一个泄漏<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);
比较的结果光谱图 函数。
直接在样本指定窗口长度和重叠。
pspectrum总是使用Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">
。泄漏<年代pan class="inlineequation">
和形状系数<年代pan class="inlineequation">
窗外是相关的<年代pan class="inlineequation">
。
pspectrum总是使用<年代pan class="inlineequation">
当计算离散傅里叶变换。您可以指定这个号码如果你想计算变换在双边或频率范围。然而,对于片面的变换,默认为真实信号,光谱图 使用<年代pan class="inlineequation">
点。此外,您可以指定您想要计算的向量的频率变换,在这个例子中。
如果不能准确划分为一个信号<年代pan class="inlineequation">
段,光谱图 截断信号而pspectrum 垫与零信号,创建一个额外的部分。输出等效,删除最后一段和最后一个元素的向量。
光谱图返回STFT,其大小的平方是光谱图。pspectrum 返回segment-by-segment功率谱,已方但除以一个因子<年代pan class="inlineequation">
在平方。
对于片面的变换,pspectrum 增加了一个额外的因素2的谱图。
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 ~ =地板(k) =年代(:,1:地板(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函数显示谱图由两个函数计算。
次要情节(2,1,1)waterplot (sqrt (S)、F T)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>次要情节(2,1,2)waterplot (s、f t)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>)
![图包含2轴对象。与标题pspectrum坐标轴对象1,包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。坐标轴对象与标题声谱图2,包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramUsingSpectrogramAndPspectrumFunctionsExample_01.png)
maxd = max (max (abs (abs (s) ^ 2 s)))
maxd = 2.4419 e-08
功率谱和便利的情节
的光谱图 函数有第四个参数对应于segment-by-segment功率谱和功率谱密度。类似的输出pspectrum ,ps 争论已经平方,包括归一化因子<年代pan class="inlineequation">
。一边倒的声音(真正的信号,你仍然必须包括额外的2倍。设置缩放参数的函数“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
不带输出参数调用时,两个pspectrum 和光谱图 图的谱图信号分贝。包括2片面的谱图的因子。设置colormaps情节是一样的。设置<年代pan class="emphasis">x限制同样的价值观使可见额外的段的末尾pspectrum 情节。在光谱图 情节,显示的频率<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 =爬;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)
![图包含2轴对象。与标题pspectrum坐标轴对象1,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。坐标轴对象与标题声谱图2,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramUsingSpectrogramAndPspectrumFunctionsExample_02.png)
函数年代pan>waterplot (s, t)<年代pan style="color:#228B22">%瀑布图的谱图年代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>
持久性瞬态信号的频谱
想象一个窄带干扰信号嵌入在一个宽带信号。
生成一个啁啾取样1 kHz为500秒。短促声波的频率增加从180赫兹到220赫兹在测量。
fs = 1000;t = (0:1 / fs: 500)”;x =唧唧喳喳(220 t, 180 t(结束),)+ 0.15 * randn(大小(t));
信号还包含一个210 Hz正弦信号。正弦信号的振幅为0.05,目前只对总信号持续时间的1/6。
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。限制100赫兹到290赫兹的频率范围。指定一个1秒的时间分辨率。这两个信号组件是可见的。
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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 3.9101赫兹,非常= 1 s,包含时间(分钟),ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/PersistenceSpectrumOfTransientExample_01.png)
计算信号的功率谱。疲软的正弦信号被唧唧声。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyLimits”年代pan>290年[100])
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 976.801 mHz,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/PersistenceSpectrumOfTransientExample_02.png)
计算出持久性的频谱信号。现在信号组件都清晰可见。
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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 3.9101赫兹,非常= 1 s,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/PersistenceSpectrumOfTransientExample_03.png)
光谱图和重新分配唧唧喳喳的光谱图
生成一个二次啁啾取样1 kHz 2秒。100赫兹的唧唧声有一个初始频率增加到200赫兹<年代pan class="emphasis">t= 1秒。计算光谱图使用的默认设置pspectrum 函数。使用瀑布 函数来绘制光谱图。
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>)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_01.png)
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>)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_02.png)
再计算光谱图使用0.2秒的时间分辨率。使用可视化结果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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 12.8337赫兹,非常= 200毫秒,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_03.png)
计算重新分配使用相同的时间分辨率光谱图。
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>TimeResolution = 0.2, = true)再分配
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 12.8337赫兹,非常= 200毫秒,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_04.png)
拨号音的谱图信号
创建一个信号,采样4 kHz,就像紧迫的所有键数字电话。保存信号作为一个MATLAB®时间表。
fs = 4 e3;t = 0:1 / fs: 0.5 - 1 / f;版本= (697 770 852 941);贺南洪= (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>%,类型soundsc(音调,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。指定一个0.5秒的时间分辨率和零重叠的部分。泄漏指定为0.85,大约相当于损害窗口窗口的数据。
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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 15.6403赫兹,非常= 500毫秒,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramOfDialToneSignalExample_01.png)
谱图显示每个键按半秒,与半秒沉默键之间的停顿。第一个音调频率内容集中在697赫兹和1209赫兹,对应数字' 1 ' DTMF的标准。
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,指定为一个向量,矩阵或MATLAB<年代up>®年代up>时间表
。
如果x 是一个时间表,那么它必须包含增加有限行乘以。
请注意年代trong>
如果时间表有缺失或重复的时间点,你可以修理它使用的技巧清洁时间表与失踪、重复或不均匀 。
如果x 是一个时间表,它描绘了一个多通道信号,那么它必须包含矩阵的单变量或多变量组成的向量。
如果x 非均匀采样,然后pspectrum 篡改均匀网格计算的信号谱估计。函数使用线性插值和假定样本时间等于相邻时间点之间的差异的中值。非均匀采样信号的支持,中位数时间间隔平均时间间隔必须服从金宝app
例子:年代trong>因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)是一个双通道信号正弦信号嵌入在白噪声组成。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(2))随机变量指定了一个双通道采样1赫兹为4秒。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(5、1),兰德(1))随机变量指定了一个双通道采样1赫兹为4秒。
数据类型:年代trong>单|双
复数的支持:金宝app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>
采样率,指定为一个积极的数字标量。
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,指定为一个向量,datetime或持续时间数组,或持续时间 标量表示样本之间的时间间隔。
例子:年代trong>秒(0:1/100:1)是一个持续时间
在100赫兹数组代表1秒的采样。
例子:年代trong>秒(1)是一个持续时间
标量代表1秒时间连续信号样本的区别。
类型- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">类型的光谱来计算年代pan>
“权力”
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">的谱图
|<年代pan itemprop="inputvalue">“坚持不懈”
指定为类型的光谱来计算“权力” ,的谱图 ,或“坚持不懈” :
“权力”——计算输入的功率谱。使用这个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——计算输入的光谱图。使用这个选项分析信号的频率内容会随着时间而改变。有关更多信息,请参见谱图计算 。
“坚持不懈”——计算输入的持久性功率谱。使用这个选项来可视化时间的一部分,一个特定的频率分量存在于一个信号。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 和“坚持不懈” 不支持多通道输入的选项。金宝app
名称-值参数
指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家 ,在那里的名字 参数名称和吗价值 相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。
R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”, -35windows使用一个矩形窗口的数据,计算一个重新分配频谱估计,并设置所有值小于-35分贝为零。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,指定为逗号分隔组成的“FrequencyLimits” 和一个双元素数值向量:
如果输入包含时间信息,然后用赫兹频段。
如果输入不包含时间信息,然后归一化单位表达的频带是rad /样品。
默认情况下,pspectrum 计算光谱在整个尼奎斯特范围:
如果指定的频段包含一个地区以外的奈奎斯特范围,然后pspectrum 截断频率乐队。
如果指定的频带是完全尼奎斯特以外的范围,然后pspectrum 抛出一个错误。
看到谱计算 关于尼奎斯特范围的更多信息。
如果x非均匀采样,然后pspectrum 线性插入信号均匀网格,定义了一种有效的采样率的倒数的中值相邻时间点之间的区别。表达“FrequencyLimits” 的有效的采样率。
例子:年代trong>(0.2 * 0.7π*π)计算一个信号的频谱从0.2没有时间信息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>
频率分辨率带宽,指定为逗号分隔组成的“FrequencyResolution” 和一个真正的数字标量,用赫兹表示如果输入包含时间信息,或归一化单位的rad /样本如果不是。这个论点不能同时指定“TimeResolution”。这个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计算一个信号的频谱没有时间信息的频率分辨率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">真正的数字0和1之间的标量年代pan>
频谱泄漏,指定为逗号分隔组成的“漏” 和一个真正的数字0和1之间的标量。“漏” 控制Kaiser窗旁瓣衰减相对于mainlobe宽度,提高分辨率和减少泄漏之间的妥协:
大的泄漏值解析紧密间隔的音调,但面具附近弱的音调。
一个小泄漏值发现小音调附近的大色调,但涂片频率在一起。
例子:年代trong>“漏”,0减少泄漏降到最低的光谱分辨率。
例子:年代trong>“漏”,0.85接近窗口的数据与损害窗口。
例子:年代trong>“漏”,1相当于与一个矩形窗口,窗口的数据泄漏最大化,而是提高光谱分辨率。
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>
下界为非零值,指定为逗号分隔组成的“MinThreshold” 和一个真正的标量。pspectrum 实现了“MinThreshold” 基于价值的不同类型论点:
“权力”或的谱图 - - - - - -pspectrum 集的元素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 集的元素p 小于“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在0到100%之间。
NumPowerBins- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">持久的动力箱数量范围年代pan>
256年
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">在20和1024之间的整数年代pan>
持久性的力量垃圾箱数量光谱,指定为逗号分隔组成的“NumPowerBins” 和20和1024之间的一个整数。
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重叠的部分年代pan>
真正的标量区间[0,100)年代pan>
重叠相邻段光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的“OverlapPercent” 和一个真正的标量区间[0,100)。这个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
重新分配选项,指定为逗号分隔组成的“再分配” 和一个逻辑值。如果将此选项设置真正的 ,然后pspectrum 提高谱估计的本地化执行时间和频率分配。重新分配技术生产周期图和谱图更容易阅读和理解。这种技术抽调每个谱估计的能源中心本而不是本的几何中心。这项技术提供了精确定位啾啾和冲动。
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">时间分辨率光谱图或持久性的光谱年代pan>
真正的标量年代pan>
时间分辨率光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的“TimeResolution” 和一个真正的标量,表示在几秒钟内如果输入包含时间信息,或作为一个整数的数量如果没有样品。该参数控制部分用于计算的持续时间的短时功率谱形式光谱图或持久性频谱估计。“TimeResolution” 不能同时指定“FrequencyResolution”。这个参数的默认值取决于输入数据的大小,如果是指定的,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>
双边谱估计,指定为逗号分隔组成的双侧的 和一个逻辑值。
如果这个选项是真正的 函数计算中心,双边频谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。
如果这个选项是假 在奈奎斯特,该函数计算的谱估计范围<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。保护总功率,函数乘以电源2除了0和奈奎斯特频率的频率。这个选项是有效的只有真正的信号。
如果不指定,双侧的 默认为假 和真实的输入信号真正的 对于复杂的输入信号。
输出参数
p——频谱向量|矩阵年代pan>
光谱,返回向量或矩阵。光谱的类型和大小取决于的价值类型论点:
“权力”- - - - - -p 包含每个通道的功率谱估计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>的长度是f和N ch年代ub>通道的数量吗x 。pspectrum 尺度谱,这样,如果一个信号的频率内容正好在一个垃圾桶,其振幅,本是真正的信号的平均功率。例如,正弦信号的平均功率是半正弦信号振幅的平方。更多细节,请参阅测量确定的周期信号 。
的谱图- - - - - -p 包含一个短期的估计,time-localized功率谱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>的长度是f 和N t年代ub>的长度是t。
“坚持不懈”- - - - - -p 表示为百分数,包含概率给定功率的信号成分在给定的时间和频率的位置。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>的长度是压水式反应堆和N f年代ub>的长度是f 。
f——频谱的频率向量年代pan>
光谱频率,作为一个向量返回。如果输入信号包含时间信息f 包含赫兹的频率。如果输入信号不包含时间信息,然后归一化单元的频率是rad /样品。
t——时间值谱图向量|datetime 数组|持续时间 数组年代pan>
谱图的时间值,作为一个向量返回秒或者一个时间值持续时间 数组中。如果输入信息,没有时间t包含样品数量。t包含对应的时间值数据的中心部分用于计算短时功率谱估计。
如果输入pspectrum 是一个时间表,然后呢t有相同的格式输入的时间值的时间表。
如果输入pspectrum 是一组数字矢量采样时间瞬间指定一个数字,持续时间,或datetime数组,然后t具有相同的类型和格式作为输入时间值。
如果输入pspectrum 是一个数值向量指定的一段时间连续样本之间的差异,然后呢t是一个持续时间数组中。
压水式反应堆——功率值的持久性谱向量年代pan>
功率值的持久性,作为一个向量返回。
更多关于
谱计算
计算信号光谱,pspectrum 发现光谱分辨率之间的妥协实现信号的整个长度和性能的局限性而导致的计算大型fft算法:
如果可能的话,这个函数计算单个修改整个信号的周期图使用Kaiser窗。
如果不可能计算一个改进的周期图在合理的时间内,该函数计算韦尔奇周期图:它将信号划分为重叠部分,windows使用Kaiser窗每一部分,和平均周期图的部分。
光谱窗口年代trong>
任何现实世界的信号只有有限的时间长度是可以衡量的。这一事实向傅里叶分析引入了不可忽视的影响,假定信号周期或无限长。光谱窗口 分配不同的权重不同的信号样本,系统处理——的尺寸效应。
窗口一个信号的最简单的方法是假定它等于零以外的测量时间间隔,所有样品都同样重要。这种“矩形窗口”两端不连续跳跃,导致光谱响了。所有其他光谱窗口锥形两端减少这种影响通过分配较小的权重样本接近边缘的信号。
窗口过程总是包含一个妥协之间相互矛盾的目标:提高分辨率和减少泄漏:
决议是能够准确地知道频率的信号能量分布空间。与理想的分辨率频谱分析仪可以区分两种不同的音调(纯正弦曲线)的信号,无论多么亲密的频率。定量,这种能力与mainlobe变换窗口的宽度。
泄漏事实是,在一个有限的信号,每个频率分量能量在整个项目完成频率跨度。频谱的泄漏量可以测量噪声的检测能力弱的语气在邻近的存在强烈的语气。定量,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平。
光谱归一化,这样一个纯质的音调在带宽,如果完全集中,有正确的振幅。
分辨率越好,泄漏越高,反之亦然。范围的一端,一个矩形窗口的最小可能的mainlobe和最高旁瓣。这个窗口可以解决密集音调如果他们有相似的能量,但它未能找到一个如果不弱。在另一端,一个窗口的高旁瓣抑制有宽mainlobe频率涂抹在一起。
pspectrum使用Kaiser窗进行窗口。Kaiser窗,信号能量的一部分被mainlobe最重要的是取决于一个可调形状系数 ,β 。pspectrum 从使用形状因素<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>对应于一个矩形窗口,<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>,一个宽mainlobe捕捉本质上所有的光谱能量可表示的双精度。一个中间值<年代pan class="inlineequation">β≈6年代pan>接近一个损害窗口非常密切。控制β ,可以使用“漏” 名称-值对。如果你设置“漏” 来ℓ ,然后ℓ 和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。
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_hannkaiser_time.png)
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_hannkaiser_frequency.png)
51损害窗口和51 Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域
51损害窗口和51 Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在频域
参数和算法选择年代trong>
计算信号光谱,pspectrum 最初的决定分辨率带宽 衡量距离两个音调可以得到解决。分辨率带宽的理论价值
t马克斯年代ub>- - - - - -t 最小值年代ub>,记录长度 是选择信号的时域时间区域。
ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱的窗口。看到enbw为更多的细节。使用“漏” 控制ENBW名称-值对。论点的最小值对应于一个Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>。最大值对应于一个Kaiser窗<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频谱并显示它与有限数量的像素。这些实际的原因,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>使用指定的频带的宽度吗“FrequencyLimits” 。如果“FrequencyLimits” 没有指定,那么pspectrum 使用的采样率<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。
计算的光谱信号,功能选择较大的两个值,称为目标分辨率带宽 :
如果分辨率带宽<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 对整个信号。函数使用一个Kaiser窗形状因素控制的“漏” 名称-值对。看到周期图为更多的细节。
如果分辨率带宽<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:
将信号划分为重叠的部分。
Windows每一部分单独使用一个皇帝窗口,指定的形状系数。
平均周期图的部分。
韦尔奇的过程是为了减少平均频谱估计的方差不同的“实现”信号,给出的重叠部分,去除冗余数据,利用窗口。看到pwelch为更多的细节。
,每个段的长度(或等价的窗口)计算使用
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,奈奎斯特频率的1/2有效的采样率,定义为中值的倒数相邻时间点之间的差异。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>真实的信号,<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)。
步幅是发现通过调整初始估计,
所以这第一个窗口开始第一个示例的第一段和最后一个窗口完全结束最后一个示例的最后一段。
谱图计算
计算的时间谱的非平稳信号,pspectrum 将信号划分为重叠部分,windows每一部分Kaiser窗,计算短时傅里叶变换,然后连接形成一个矩阵的变换。有关更多信息,请参见谱图计算与信号处理工具箱 。
内容的非平稳信号是信号的频率随时间变化。的光谱图 的非平稳信号的估计时间演化的频率的内容。构造的非平稳信号的谱图,pspectrum 遵循这些步骤:
把信号分成等长段。段必须足够短,信号的频率含量在一段没有明显变化。段可能会或可能不会重叠。
窗口每一部分和计算得到的光谱短时傅里叶变换 。
使用段光谱构建光谱图:
如果使用输出参数,连接形成一个矩阵的谱。
如果不带输出参数调用,显示每个谱的功率分贝段的段。描绘了并排大小作为一个形象magnitude-dependent colormap。
函数可以计算光谱图仅为单通道信号。
把信号分成部分年代trong>
构建一个谱图,首先将信号划分为可能重叠的部分。与pspectrum 功能,您可以控制段的长度和相邻重叠部分使用“TimeResolution” 和“OverlapPercent” 名称-值对参数。如果你不指定长度和重叠,该函数选择一个长度根据整个长度的信号和一个重叠的百分比
在哪里<年代pan class="inlineequation">ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱的窗口。看到enbw和谱计算 为更多的信息。
指定的时间分辨率
如果信号没有时间信息,指定时间分辨率(区段长度)的样本。时间分辨率必须是一个整数大于或等于1和小于或等于信号长度。
如果信号的时间信息,指定秒的时间分辨率。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于数量但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。
指定重叠段长度的比例。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于这个数字。
默认的时间分辨率
如果你不指定时间分辨率,那么pspectrum 使用整个信号的长度选择段的长度。这个函数设置的时间分辨率<年代pan class="inlineequation">⌈N /d ⌉年代pan>样品,<年代pan class="inlineequation">⌈⌉年代pan>符号表示上限函数,N 是信号的长度,d 是一个除数,取决于N :
信号长度(N )
因子(d )
段长度
2样品-63年 样品
2
1样品-32 样品
64年样品-255年 样品
8
8样品-32 样品
256年样品-2047年 样品
8
32样品-256年 样品
2048年样品-4095年 样品
16
128年样品-256年 样品
4096年样品-8191年 样品
32
128年样品-256年 样品
8192年样品-16383年 样品
64年
128年样品-256年 样品
16384年样品-N 样品
128年
128年样本-⌈N /128年 ⌉样品
你仍然可以指定重叠相邻段。指定重叠段的数量变化。段在超越信号端点。
考虑seven-sample信号(s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6) 。因为<年代pan class="inlineequation">⌈7/2⌉= 3.5⌈⌉= 4年代pan>,该函数将信号划分为两段长度四个当没有重叠。段的数量随着重叠的增加变化。
重叠的样本数量
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在信号如果最后一段超出信号端点。函数返回t,一个向量的时间瞬间对应的中心部分。
段和计算光谱窗口年代trong>
后pspectrum 将信号划分为重叠部分,功能windows Kaiser窗的每一部分。形状因子β 的窗口,因此泄漏,可以调整使用“漏” 名称-值对。函数计算每段的光谱和连接形式的光谱谱图矩阵。计算段光谱,pspectrum 遵循所描述的过程谱计算 的下限,除了分辨率带宽
显示频谱功率年代trong>
如果不带输出参数,调用这个函数显示了短时傅里叶变换的分贝,使用MATLAB colormap颜色条的违约。颜色条由全功率范围内的光谱图。
持久性谱计算
的持久性频谱 是一个时频视图显示一个给定的时间频率的百分比存在于一个信号。持久性光谱在电源频率直方图空间。特定频率持续时间越长在一个信号,信号的发展,它的时间比例越高,因此亮或“热”的颜色显示。使用持久性光谱识别信号隐藏在其他信号。
计算持久性频谱,pspectrum 执行以下步骤:
使用指定的泄漏计算光谱图,时间分辨率和重叠。看到谱图计算 为更多的细节。
功率和频率值分割成二维垃圾箱。(使用“NumPowerBins” 名称-值对将指定数量的垃圾箱。)
对于每一个时间值,计算一个二元直方图的对数功率谱。对于每一个电源频率本哪里有信号能量在那一瞬间,增加相应的矩阵元素。和所有的时间值的直方图。
情节累积直方图对权力和频率,与颜色直方图的对数成正比计数表示成规范化的百分比。代表零值,使用一半的最小的大小。
功率谱年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_1.png)
柱状图年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_2.png)
累积直方图年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_3.png)
引用
[1]哈里斯弗雷德里克·j。”使用Windows的离散傅里叶变换的谐波分析。”IEEE学报》<年代up>®年代up>。66卷,1978年1月,51 - 83页。
[2]韦尔奇,彼得D。“使用快速傅里叶变换的功率谱的估计:一个方法基于时间平均短,修改周期图。”IEEE音频和电声学 。15卷,1967年6月,第70 - 73页。
扩展功能
C / c++代码生成生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。年代pan>
使用笔记和限制:年代pan>
时间表不支持代码生成。金宝app
GPU数组加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。年代pan>
使用笔记和限制:
不支持持久性频谱。金宝app
不支持重新分配频谱或光谱图。金宝app
有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数 (并行计算工具箱)年代pan>。
版本历史
介绍了R2017b年代trong>
R2023a:<年代pan class="remove_bold">可视化输出函数使用<年代trong class="liveeditortask">创建图年代trong>住编辑任务年代pan>
您现在可以使用<年代trong class="liveeditortask">创建图现场可视化编辑任务的输出pspectrum 交互。你可以选择不同的图表类型和设置可选的参数。任务也自动生成代码,成为你生活的一部分脚本。
另请参阅
应用程序
功能
周期图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">pwelch
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">stft
返回的功率谱p
= pspectrum (x)
如果
x 是一个向量或时间表的矢量数据,那么它被视为一个频道。如果
x 是一个矩阵,一个时间表与一个矩阵变量,或时间表与多个向量变量,然后为每个通道独立频谱计算和存储在一个单独的列p 。
(
返回相对应的频率谱估计中p,
f)= pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>)
(
还返回一个向量的时间瞬间的中心对应窗口的部分用于计算短时功率谱估计。
p,
f,
t)= pspectrum (<年代pan class="argument_placeholder">___年代pan>,谱图)
(
还返回一个向量的值对应于持久性光谱中包含的估计。
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>)
没有输出参数块谱估计在当前图窗口。对于情节,转换函数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
产生128个样本的一个双通道复杂的正弦信号。
第一个通道单元振幅和规范化的正弦信号的频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样本
第二通道的振幅<年代pan class="inlineequation">
和规范化的频率<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。
计算每个通道的功率谱和阴谋。放大的频率范围<年代pan class="inlineequation">
rad /样本<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。pspectrum 尺度谱,这样,如果一个信号的频率内容正好在一个垃圾桶,其振幅,本是真正的信号的平均功率。复指数,平均功率是振幅的平方。验证通过计算离散傅里叶变换的信号。更多细节,请参阅测量确定的周期信号 。
N = 128;x = [1 1 /√(2)]。* exp (1 j * pi. / (4; 2) * (0: n - 1))。”;[p f] = pspectrum (x);情节(f /π,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(1.1[0.15 - 0.6 0])传说(<年代pan style="color:#A020F0">“通道”年代pan>+ [1,2]+<年代pan style="color:#A020F0">”、“年代pan>+ (<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>“fft”年代pan>])网格
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含4线,类型的对象。这些对象代表通道1 pspectrum通道2,pspectrum,通道1,fft,通道2,fft。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrumOfSinusoidExample_01.png)
生成一个正弦信号采样1 kHz 296毫秒和嵌入在高斯白噪声。指定一个正弦信号的频率200赫兹和噪声方差0.1²。信号及其时间信息存储在一个MATLAB®时间表。
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。表达谱的分贝和情节。
[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>)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题默认频率分辨率,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrumOfSinusoidExample_02.png)
再计算正弦信号的功率谱,但是现在使用粗糙25赫兹的频率分辨率。画出频谱使用pspectrum 没有输出参数的函数。
pspectrum (xTable<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyResolution”年代pan>,25)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 25赫兹,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrumOfSinusoidExample_03.png)
双面的光谱
生成一个信号在3千赫采样1秒。信号是一个凸二次短促声波的频率增加从300赫兹到1300赫兹在测量。唧唧声是嵌入在高斯白噪声。
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;
计算和情节的双边功率谱信号用一个矩形窗口。真实的信号,pspectrum 默认情节片面的光谱。绘制一个双边频谱,集双侧 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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 2.9304赫兹,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/TwoSidedSpectraExample_01.png)
生成一个复值信号相同的持续时间和采样率。信号频率啁啾与呈现正弦变化的内容和嵌入在白噪声。计算信号的谱图并显示它作为一个瀑布。复数信号的谱图在默认情况下是双面的。
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>甘氨胆酸)wtf =;wtf。XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>;视图(45 [30])
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含频率(赫兹),ylabel时间(秒)包含一个对象类型的补丁。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/TwoSidedSpectraExample_02.png)
窗口泄漏和语气决议
生成一个双通道信号采样在100 Hz 2秒。
第一通道由一个20 Hz语气和21赫兹的基调。两个音调单位振幅。
第二个频道也有两个音调。一个语气单位20赫兹的振幅和频率。另一个语气有1/100的振幅和频率30 Hz。
fs = 100;t = (0:1 / fs: 2 - 1 / fs) ';x =罪(2 *π* 20 [20]。* t) + 1/100 [1]。* sin(2 *π* [21 30]。* t);
嵌入在白噪声信号。指定一个40 dB的信噪比。画出信号。
x = x + randn(大小(x))。*性病(x) / db2mag (40);情节(t, x)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_01.png)
计算两个渠道并显示它们的光谱。
pspectrum (x, t)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 1.2834赫兹,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_02.png)
频谱泄漏的默认值,0.5,对应于一个分辨率带宽约为1.29赫兹。两个音调在第一频道不解决。30 Hz的语气在第二频道是可见的,虽然是比另一个弱得多。
增加泄漏至0.85,相当于约0.74赫兹的决议。疲软的语气在第二频道是清晰可见。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,0.85)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 734.1553 mHz,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_03.png)
增加泄漏到最大值。分辨率带宽大约是0.5赫兹。这两个音调的渠道解决。疲软的语气在第二频道是蒙面的大窗户旁瓣。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,1)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 500.002 mHz,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含2线类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/WindowLeakageAndToneResolutionExample_04.png)
比较光谱图 和pspectrum 功能
产生一个信号,由一个压控振荡器和三个高斯原子。信号采样<年代pan class="inlineequation">
kHz 2秒。
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">
样本信号长度的片段<年代pan class="inlineequation">
样本,相应的时间分辨率<年代pan class="inlineequation">
毫秒。
指定<年代pan class="inlineequation">
样品或相邻重叠部分的20%。
Kaiser窗窗口每一部分,指定一个泄漏<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);
比较的结果光谱图 函数。
直接在样本指定窗口长度和重叠。
pspectrum总是使用Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">
。泄漏<年代pan class="inlineequation">
和形状系数<年代pan class="inlineequation">
窗外是相关的<年代pan class="inlineequation">
。
pspectrum总是使用<年代pan class="inlineequation">
当计算离散傅里叶变换。您可以指定这个号码如果你想计算变换在双边或频率范围。然而,对于片面的变换,默认为真实信号,光谱图 使用<年代pan class="inlineequation">
点。此外,您可以指定您想要计算的向量的频率变换,在这个例子中。
如果不能准确划分为一个信号<年代pan class="inlineequation">
段,光谱图 截断信号而pspectrum 垫与零信号,创建一个额外的部分。输出等效,删除最后一段和最后一个元素的向量。
光谱图返回STFT,其大小的平方是光谱图。pspectrum 返回segment-by-segment功率谱,已方但除以一个因子<年代pan class="inlineequation">
在平方。
对于片面的变换,pspectrum 增加了一个额外的因素2的谱图。
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 ~ =地板(k) =年代(:,1:地板(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函数显示谱图由两个函数计算。
次要情节(2,1,1)waterplot (sqrt (S)、F T)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>次要情节(2,1,2)waterplot (s、f t)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>)
![图包含2轴对象。与标题pspectrum坐标轴对象1,包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。坐标轴对象与标题声谱图2,包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramUsingSpectrogramAndPspectrumFunctionsExample_01.png)
maxd = max (max (abs (abs (s) ^ 2 s)))
maxd = 2.4419 e-08
功率谱和便利的情节
的光谱图 函数有第四个参数对应于segment-by-segment功率谱和功率谱密度。类似的输出pspectrum ,ps 争论已经平方,包括归一化因子<年代pan class="inlineequation">
。一边倒的声音(真正的信号,你仍然必须包括额外的2倍。设置缩放参数的函数“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
不带输出参数调用时,两个pspectrum 和光谱图 图的谱图信号分贝。包括2片面的谱图的因子。设置colormaps情节是一样的。设置<年代pan class="emphasis">x限制同样的价值观使可见额外的段的末尾pspectrum 情节。在光谱图 情节,显示的频率<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 =爬;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)
![图包含2轴对象。与标题pspectrum坐标轴对象1,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。坐标轴对象与标题声谱图2,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramUsingSpectrogramAndPspectrumFunctionsExample_02.png)
函数年代pan>waterplot (s, t)<年代pan style="color:#228B22">%瀑布图的谱图年代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>
持久性瞬态信号的频谱
想象一个窄带干扰信号嵌入在一个宽带信号。
生成一个啁啾取样1 kHz为500秒。短促声波的频率增加从180赫兹到220赫兹在测量。
fs = 1000;t = (0:1 / fs: 500)”;x =唧唧喳喳(220 t, 180 t(结束),)+ 0.15 * randn(大小(t));
信号还包含一个210 Hz正弦信号。正弦信号的振幅为0.05,目前只对总信号持续时间的1/6。
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。限制100赫兹到290赫兹的频率范围。指定一个1秒的时间分辨率。这两个信号组件是可见的。
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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 3.9101赫兹,非常= 1 s,包含时间(分钟),ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/PersistenceSpectrumOfTransientExample_01.png)
计算信号的功率谱。疲软的正弦信号被唧唧声。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyLimits”年代pan>290年[100])
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 976.801 mHz,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/PersistenceSpectrumOfTransientExample_02.png)
计算出持久性的频谱信号。现在信号组件都清晰可见。
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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 3.9101赫兹,非常= 1 s,包含频率(赫兹),ylabel功率谱(dB)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/PersistenceSpectrumOfTransientExample_03.png)
光谱图和重新分配唧唧喳喳的光谱图
生成一个二次啁啾取样1 kHz 2秒。100赫兹的唧唧声有一个初始频率增加到200赫兹<年代pan class="emphasis">t= 1秒。计算光谱图使用的默认设置pspectrum 函数。使用瀑布 函数来绘制光谱图。
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>)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_01.png)
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>)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象包含频率(赫兹),ylabel时间(s)包含一个补丁类型的对象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_02.png)
再计算光谱图使用0.2秒的时间分辨率。使用可视化结果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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 12.8337赫兹,非常= 200毫秒,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_03.png)
计算重新分配使用相同的时间分辨率光谱图。
pspectrum (y, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“声谱图”年代pan>TimeResolution = 0.2, = true)再分配
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 12.8337赫兹,非常= 200毫秒,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramAndReasignedSpectrogramOfChirpExample_04.png)
拨号音的谱图信号
创建一个信号,采样4 kHz,就像紧迫的所有键数字电话。保存信号作为一个MATLAB®时间表。
fs = 4 e3;t = 0:1 / fs: 0.5 - 1 / f;版本= (697 770 852 941);贺南洪= (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>%,类型soundsc(音调,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。指定一个0.5秒的时间分辨率和零重叠的部分。泄漏指定为0.85,大约相当于损害窗口窗口的数据。
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)
![图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题耐火的= 15.6403赫兹,非常= 500毫秒,包含时间(s), ylabel频率(赫兹)包含一个类型的对象的形象。gydF4y2Ba](//www.tatmou.com/it/help/examples/signal/win64/SpectrogramOfDialToneSignalExample_01.png)
谱图显示每个键按半秒,与半秒沉默键之间的停顿。第一个音调频率内容集中在697赫兹和1209赫兹,对应数字' 1 ' DTMF的标准。
正弦信号的功率谱
产生128个样本的一个双通道复杂的正弦信号。
第一个通道单元振幅和规范化的正弦信号的频率<年代pan class="inlineequation"> rad /样本
第二通道的振幅<年代pan class="inlineequation"> 和规范化的频率<年代pan class="inlineequation"> rad /样品。
计算每个通道的功率谱和阴谋。放大的频率范围<年代pan class="inlineequation">
rad /样本<年代pan class="inlineequation">
rad /样品。
N = 128;x = [1 1 /√(2)]。* exp (1 j * pi. / (4; 2) * (0: n - 1))。”;[p f] = pspectrum (x);情节(f /π,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(1.1[0.15 - 0.6 0])传说(<年代pan style="color:#A020F0">“通道”年代pan>+ [1,2]+<年代pan style="color:#A020F0">”、“年代pan>+ (<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>“fft”年代pan>])网格
生成一个正弦信号采样1 kHz 296毫秒和嵌入在高斯白噪声。指定一个正弦信号的频率200赫兹和噪声方差0.1²。信号及其时间信息存储在一个MATLAB®时间表。
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。表达谱的分贝和情节。
[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>)
再计算正弦信号的功率谱,但是现在使用粗糙25赫兹的频率分辨率。画出频谱使用
pspectrum (xTable<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyResolution”年代pan>,25)
双面的光谱
生成一个信号在3千赫采样1秒。信号是一个凸二次短促声波的频率增加从300赫兹到1300赫兹在测量。唧唧声是嵌入在高斯白噪声。
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;
计算和情节的双边功率谱信号用一个矩形窗口。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)
生成一个复值信号相同的持续时间和采样率。信号频率啁啾与呈现正弦变化的内容和嵌入在白噪声。计算信号的谱图并显示它作为一个瀑布。复数信号的谱图在默认情况下是双面的。
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>甘氨胆酸)wtf =;wtf。XDir =<年代pan style="color:#A020F0">“反向”年代pan>;视图(45 [30])
窗口泄漏和语气决议
生成一个双通道信号采样在100 Hz 2秒。
第一通道由一个20 Hz语气和21赫兹的基调。两个音调单位振幅。
第二个频道也有两个音调。一个语气单位20赫兹的振幅和频率。另一个语气有1/100的振幅和频率30 Hz。
fs = 100;t = (0:1 / fs: 2 - 1 / fs) ';x =罪(2 *π* 20 [20]。* t) + 1/100 [1]。* sin(2 *π* [21 30]。* t);
嵌入在白噪声信号。指定一个40 dB的信噪比。画出信号。
x = x + randn(大小(x))。*性病(x) / db2mag (40);情节(t, x)
计算两个渠道并显示它们的光谱。
pspectrum (x, t)
频谱泄漏的默认值,0.5,对应于一个分辨率带宽约为1.29赫兹。两个音调在第一频道不解决。30 Hz的语气在第二频道是可见的,虽然是比另一个弱得多。
增加泄漏至0.85,相当于约0.74赫兹的决议。疲软的语气在第二频道是清晰可见。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,0.85)
增加泄漏到最大值。分辨率带宽大约是0.5赫兹。这两个音调的渠道解决。疲软的语气在第二频道是蒙面的大窗户旁瓣。
pspectrum (x, t,<年代pan style="color:#A020F0">“漏”年代pan>,1)
比较光谱图 和pspectrum 功能
产生一个信号,由一个压控振荡器和三个高斯原子。信号采样<年代pan class="inlineequation"> kHz 2秒。
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"> 样本信号长度的片段<年代pan class="inlineequation"> 样本,相应的时间分辨率<年代pan class="inlineequation"> 毫秒。
指定<年代pan class="inlineequation"> 样品或相邻重叠部分的20%。
Kaiser窗窗口每一部分,指定一个泄漏<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);
比较的结果
直接在样本指定窗口长度和重叠。
pspectrum总是使用Kaiser窗<年代pan class="inlineequation"> 。泄漏<年代pan class="inlineequation"> 和形状系数<年代pan class="inlineequation"> 窗外是相关的<年代pan class="inlineequation"> 。
pspectrum总是使用<年代pan class="inlineequation"> 当计算离散傅里叶变换。您可以指定这个号码如果你想计算变换在双边或频率范围。然而,对于片面的变换,默认为真实信号,
光谱图 使用<年代pan class="inlineequation"> 点。此外,您可以指定您想要计算的向量的频率变换,在这个例子中。如果不能准确划分为一个信号<年代pan class="inlineequation"> 段,
光谱图 截断信号而pspectrum 垫与零信号,创建一个额外的部分。输出等效,删除最后一段和最后一个元素的向量。光谱图返回STFT,其大小的平方是光谱图。
pspectrum 返回segment-by-segment功率谱,已方但除以一个因子<年代pan class="inlineequation"> 在平方。对于片面的变换,
pspectrum 增加了一个额外的因素2的谱图。
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 ~ =地板(k) =年代(:,1:地板(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 功率谱和便利的情节 的 不带输出参数调用时,两个waterplot函数显示谱图由两个函数计算。
次要情节(2,1,1)waterplot (sqrt (S)、F T)标题(<年代pan style="color:#A020F0">“pspectrum”年代pan>次要情节(2,1,2)waterplot (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 =爬;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">%瀑布图的谱图年代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>
持久性瞬态信号的频谱
想象一个窄带干扰信号嵌入在一个宽带信号。
生成一个啁啾取样1 kHz为500秒。短促声波的频率增加从180赫兹到220赫兹在测量。
fs = 1000;t = (0:1 / fs: 500)”;x =唧唧喳喳(220 t, 180 t(结束),)+ 0.15 * randn(大小(t));
信号还包含一个210 Hz正弦信号。正弦信号的振幅为0.05,目前只对总信号持续时间的1/6。
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。限制100赫兹到290赫兹的频率范围。指定一个1秒的时间分辨率。这两个信号组件是可见的。
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。疲软的正弦信号被唧唧声。
pspectrum (x, fs,<年代pan style="color:#A020F0">“FrequencyLimits”年代pan>290年[100])
计算出持久性的频谱信号。现在信号组件都清晰可见。
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)
光谱图和重新分配唧唧喳喳的光谱图
生成一个二次啁啾取样1 kHz 2秒。100赫兹的唧唧声有一个初始频率增加到200赫兹<年代pan class="emphasis">t= 1秒。计算光谱图使用的默认设置 计算并显示重新分配的谱图。
再计算光谱图使用0.2秒的时间分辨率。使用可视化结果 计算重新分配使用相同的时间分辨率光谱图。
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>)
(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
拨号音的谱图信号
创建一个信号,采样4 kHz,就像紧迫的所有键数字电话。保存信号作为一个MATLAB®时间表。
fs = 4 e3;t = 0:1 / fs: 0.5 - 1 / f;版本= (697 770 852 941);贺南洪= (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>%,类型soundsc(音调,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。指定一个0.5秒的时间分辨率和零重叠的部分。泄漏指定为0.85,大约相当于损害窗口窗口的数据。
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)
谱图显示每个键按半秒,与半秒沉默键之间的停顿。第一个音调频率内容集中在697赫兹和1209赫兹,对应数字
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,指定为一个向量,矩阵或MATLAB<年代up>®年代up>时间表
。
如果x 是一个时间表,那么它必须包含增加有限行乘以。
请注意年代trong>
如果时间表有缺失或重复的时间点,你可以修理它使用的技巧清洁时间表与失踪、重复或不均匀 。
如果x 是一个时间表,它描绘了一个多通道信号,那么它必须包含矩阵的单变量或多变量组成的向量。
如果x 非均匀采样,然后pspectrum 篡改均匀网格计算的信号谱估计。函数使用线性插值和假定样本时间等于相邻时间点之间的差异的中值。非均匀采样信号的支持,中位数时间间隔平均时间间隔必须服从金宝app
例子:年代trong>因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)是一个双通道信号正弦信号嵌入在白噪声组成。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(2))随机变量指定了一个双通道采样1赫兹为4秒。
例子:年代trong>时间表(秒(0:4)”,兰德(5、1),兰德(1))随机变量指定了一个双通道采样1赫兹为4秒。
数据类型:年代trong>单|双
复数的支持:金宝app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>
采样率,指定为一个积极的数字标量。
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,指定为一个向量,datetime或持续时间数组,或持续时间 标量表示样本之间的时间间隔。
例子:年代trong>秒(0:1/100:1)是一个持续时间
在100赫兹数组代表1秒的采样。
例子:年代trong>秒(1)是一个持续时间
标量代表1秒时间连续信号样本的区别。
类型- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">类型的光谱来计算年代pan>
“权力”
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">的谱图
|<年代pan itemprop="inputvalue">“坚持不懈”
指定为类型的光谱来计算“权力” ,的谱图 ,或“坚持不懈” :
“权力”——计算输入的功率谱。使用这个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——计算输入的光谱图。使用这个选项分析信号的频率内容会随着时间而改变。有关更多信息,请参见谱图计算 。
“坚持不懈”——计算输入的持久性功率谱。使用这个选项来可视化时间的一部分,一个特定的频率分量存在于一个信号。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 和“坚持不懈” 不支持多通道输入的选项。金宝app
名称-值参数
指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家 ,在那里的名字 参数名称和吗价值 相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。
R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”, -35windows使用一个矩形窗口的数据,计算一个重新分配频谱估计,并设置所有值小于-35分贝为零。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,指定为逗号分隔组成的“FrequencyLimits” 和一个双元素数值向量:
如果输入包含时间信息,然后用赫兹频段。
如果输入不包含时间信息,然后归一化单位表达的频带是rad /样品。
默认情况下,pspectrum 计算光谱在整个尼奎斯特范围:
如果指定的频段包含一个地区以外的奈奎斯特范围,然后pspectrum 截断频率乐队。
如果指定的频带是完全尼奎斯特以外的范围,然后pspectrum 抛出一个错误。
看到谱计算 关于尼奎斯特范围的更多信息。
如果x非均匀采样,然后pspectrum 线性插入信号均匀网格,定义了一种有效的采样率的倒数的中值相邻时间点之间的区别。表达“FrequencyLimits” 的有效的采样率。
例子:年代trong>(0.2 * 0.7π*π)计算一个信号的频谱从0.2没有时间信息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>
频率分辨率带宽,指定为逗号分隔组成的“FrequencyResolution” 和一个真正的数字标量,用赫兹表示如果输入包含时间信息,或归一化单位的rad /样本如果不是。这个论点不能同时指定“TimeResolution”。这个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计算一个信号的频谱没有时间信息的频率分辨率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">真正的数字0和1之间的标量年代pan>
频谱泄漏,指定为逗号分隔组成的“漏” 和一个真正的数字0和1之间的标量。“漏” 控制Kaiser窗旁瓣衰减相对于mainlobe宽度,提高分辨率和减少泄漏之间的妥协:
大的泄漏值解析紧密间隔的音调,但面具附近弱的音调。
一个小泄漏值发现小音调附近的大色调,但涂片频率在一起。
例子:年代trong>“漏”,0减少泄漏降到最低的光谱分辨率。
例子:年代trong>“漏”,0.85接近窗口的数据与损害窗口。
例子:年代trong>“漏”,1相当于与一个矩形窗口,窗口的数据泄漏最大化,而是提高光谱分辨率。
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>
下界为非零值,指定为逗号分隔组成的“MinThreshold” 和一个真正的标量。pspectrum 实现了“MinThreshold” 基于价值的不同类型论点:
“权力”或的谱图 - - - - - -pspectrum 集的元素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 集的元素p 小于“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在0到100%之间。
NumPowerBins- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">持久的动力箱数量范围年代pan>
256年
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">在20和1024之间的整数年代pan>
持久性的力量垃圾箱数量光谱,指定为逗号分隔组成的“NumPowerBins” 和20和1024之间的一个整数。
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重叠的部分年代pan>
真正的标量区间[0,100)年代pan>
重叠相邻段光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的“OverlapPercent” 和一个真正的标量区间[0,100)。这个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
重新分配选项,指定为逗号分隔组成的“再分配” 和一个逻辑值。如果将此选项设置真正的 ,然后pspectrum 提高谱估计的本地化执行时间和频率分配。重新分配技术生产周期图和谱图更容易阅读和理解。这种技术抽调每个谱估计的能源中心本而不是本的几何中心。这项技术提供了精确定位啾啾和冲动。
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">时间分辨率光谱图或持久性的光谱年代pan>
真正的标量年代pan>
时间分辨率光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的“TimeResolution” 和一个真正的标量,表示在几秒钟内如果输入包含时间信息,或作为一个整数的数量如果没有样品。该参数控制部分用于计算的持续时间的短时功率谱形式光谱图或持久性频谱估计。“TimeResolution” 不能同时指定“FrequencyResolution”。这个参数的默认值取决于输入数据的大小,如果是指定的,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>
双边谱估计,指定为逗号分隔组成的双侧的 和一个逻辑值。
如果这个选项是真正的 函数计算中心,双边频谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。
如果这个选项是假 在奈奎斯特,该函数计算的谱估计范围<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。保护总功率,函数乘以电源2除了0和奈奎斯特频率的频率。这个选项是有效的只有真正的信号。
如果不指定,双侧的 默认为假 和真实的输入信号真正的 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,指定为一个向量,矩阵或MATLAB<年代up>®年代up>时间表
。
如果
x 是一个时间表,那么它必须包含增加有限行乘以。请注意年代trong>
如果时间表有缺失或重复的时间点,你可以修理它使用的技巧
清洁时间表与失踪、重复或不均匀 。如果
x 是一个时间表,它描绘了一个多通道信号,那么它必须包含矩阵的单变量或多变量组成的向量。
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)是一个双通道信号正弦信号嵌入在白噪声组成。
时间表(秒(0:4)”,兰德(2))随机变量指定了一个双通道采样1赫兹为4秒。
时间表(秒(0:4)”,兰德(5、1),兰德(1))随机变量指定了一个双通道采样1赫兹为4秒。
单|
复数的支持:金宝app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
采样率,指定为一个积极的数字标量。
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,指定为一个向量, 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
在100赫兹数组代表1秒的采样。
持续时间
秒(1)是一个
标量代表1秒时间连续信号样本的区别。
持续时间
类型- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">类型的光谱来计算年代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”
指定为类型的光谱来计算
“权力”——计算输入的功率谱。使用这个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——计算输入的光谱图。使用这个选项分析信号的频率内容会随着时间而改变。有关更多信息,请参见
谱图计算 。“坚持不懈”——计算输入的持久性功率谱。使用这个选项来可视化时间的一部分,一个特定的频率分量存在于一个信号。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
指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家 ,在那里的名字 参数名称和吗价值 相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。
R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”, -35windows使用一个矩形窗口的数据,计算一个重新分配频谱估计,并设置所有值小于-35分贝为零。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,指定为逗号分隔组成的“FrequencyLimits” 和一个双元素数值向量:
如果输入包含时间信息,然后用赫兹频段。
如果输入不包含时间信息,然后归一化单位表达的频带是rad /样品。
默认情况下,pspectrum 计算光谱在整个尼奎斯特范围:
如果指定的频段包含一个地区以外的奈奎斯特范围,然后pspectrum 截断频率乐队。
如果指定的频带是完全尼奎斯特以外的范围,然后pspectrum 抛出一个错误。
看到谱计算 关于尼奎斯特范围的更多信息。
如果x非均匀采样,然后pspectrum 线性插入信号均匀网格,定义了一种有效的采样率的倒数的中值相邻时间点之间的区别。表达“FrequencyLimits” 的有效的采样率。
例子:年代trong>(0.2 * 0.7π*π)计算一个信号的频谱从0.2没有时间信息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>
频率分辨率带宽,指定为逗号分隔组成的“FrequencyResolution” 和一个真正的数字标量,用赫兹表示如果输入包含时间信息,或归一化单位的rad /样本如果不是。这个论点不能同时指定“TimeResolution”。这个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计算一个信号的频谱没有时间信息的频率分辨率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">真正的数字0和1之间的标量年代pan>
频谱泄漏,指定为逗号分隔组成的“漏” 和一个真正的数字0和1之间的标量。“漏” 控制Kaiser窗旁瓣衰减相对于mainlobe宽度,提高分辨率和减少泄漏之间的妥协:
大的泄漏值解析紧密间隔的音调,但面具附近弱的音调。
一个小泄漏值发现小音调附近的大色调,但涂片频率在一起。
例子:年代trong>“漏”,0减少泄漏降到最低的光谱分辨率。
例子:年代trong>“漏”,0.85接近窗口的数据与损害窗口。
例子:年代trong>“漏”,1相当于与一个矩形窗口,窗口的数据泄漏最大化,而是提高光谱分辨率。
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>
下界为非零值,指定为逗号分隔组成的“MinThreshold” 和一个真正的标量。pspectrum 实现了“MinThreshold” 基于价值的不同类型论点:
“权力”或的谱图 - - - - - -pspectrum 集的元素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 集的元素p 小于“MinThreshold” 为零。指定“MinThreshold” 在0到100%之间。
NumPowerBins- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">持久的动力箱数量范围年代pan>
256年
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">在20和1024之间的整数年代pan>
持久性的力量垃圾箱数量光谱,指定为逗号分隔组成的“NumPowerBins” 和20和1024之间的一个整数。
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重叠的部分年代pan>
真正的标量区间[0,100)年代pan>
重叠相邻段光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的“OverlapPercent” 和一个真正的标量区间[0,100)。这个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
重新分配选项,指定为逗号分隔组成的“再分配” 和一个逻辑值。如果将此选项设置真正的 ,然后pspectrum 提高谱估计的本地化执行时间和频率分配。重新分配技术生产周期图和谱图更容易阅读和理解。这种技术抽调每个谱估计的能源中心本而不是本的几何中心。这项技术提供了精确定位啾啾和冲动。
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">时间分辨率光谱图或持久性的光谱年代pan>
真正的标量年代pan>
时间分辨率光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的“TimeResolution” 和一个真正的标量,表示在几秒钟内如果输入包含时间信息,或作为一个整数的数量如果没有样品。该参数控制部分用于计算的持续时间的短时功率谱形式光谱图或持久性频谱估计。“TimeResolution” 不能同时指定“FrequencyResolution”。这个参数的默认值取决于输入数据的大小,如果是指定的,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>
双边谱估计,指定为逗号分隔组成的双侧的 和一个逻辑值。
如果这个选项是真正的 函数计算中心,双边频谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。
如果这个选项是假 在奈奎斯特,该函数计算的谱估计范围<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。保护总功率,函数乘以电源2除了0和奈奎斯特频率的频率。这个选项是有效的只有真正的信号。
如果不指定,双侧的 默认为假 和真实的输入信号真正的 对于复杂的输入信号。
指定可选的双参数作为
R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。
例子:年代trong>“泄漏”,“再分配”,的确,“MinThreshold”, -35windows使用一个矩形窗口的数据,计算一个重新分配频谱估计,并设置所有值小于-35分贝为零。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,指定为逗号分隔组成的
如果输入包含时间信息,然后用赫兹频段。
如果输入不包含时间信息,然后归一化单位表达的频带是rad /样品。
默认情况下,
如果指定的频段包含一个地区以外的奈奎斯特范围,然后
pspectrum 截断频率乐队。如果指定的频带是完全尼奎斯特以外的范围,然后
pspectrum 抛出一个错误。
看到
如果 例子:年代trong>x非均匀采样,然后
rad /样品。
(0.2 * 0.7π*π)计算一个信号的频谱从0.2没有时间信息
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>
频率分辨率带宽,指定为逗号分隔组成的 例子:年代trong>“TimeResolution”。这个参数的默认值取决于输入数据的大小。看到
π/ 100计算一个信号的频谱没有时间信息的频率分辨率
/ 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">真正的数字0和1之间的标量年代pan>
0.5
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的数字0和1之间的标量年代pan>频谱泄漏,指定为逗号分隔组成的
大的泄漏值解析紧密间隔的音调,但面具附近弱的音调。
一个小泄漏值发现小音调附近的大色调,但涂片频率在一起。
例子:年代trong> 例子:年代trong> 例子:年代trong>“漏”,0减少泄漏降到最低的光谱分辨率。
“漏”,0.85接近窗口的数据与损害窗口。
“漏”,1相当于与一个矩形窗口,窗口的数据泄漏最大化,而是提高光谱分辨率。
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>下界为非零值,指定为逗号分隔组成的类型论点:
“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">持久的动力箱数量范围年代pan>
256年
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">在20和1024之间的整数年代pan>
256年
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">在20和1024之间的整数年代pan>持久性的力量垃圾箱数量光谱,指定为逗号分隔组成的
OverlapPercent- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重叠的部分年代pan>
真正的标量区间[0,100)年代pan>
真正的标量区间[0,100)年代pan>
重叠相邻段光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的
重新分配- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">重新分配选项年代pan>
假
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假
(默认)|<年代pan itemprop="inputvalue">真正的
重新分配选项,指定为逗号分隔组成的
TimeResolution- - - - - -<年代pan itemprop="purpose">时间分辨率光谱图或持久性的光谱年代pan>
真正的标量年代pan>
真正的标量年代pan>
时间分辨率光谱图或持久性频谱,指定为逗号分隔组成的“FrequencyResolution”。这个参数的默认值取决于输入数据的大小,如果是指定的,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>
双边谱估计,指定为逗号分隔组成的
如果这个选项是
真正的 函数计算中心,双边频谱估计<年代pan class="inlineequation">(- - - - - -π ,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。如果这个选项是
假 在奈奎斯特,该函数计算的谱估计范围<年代pan class="inlineequation">[0,π ]年代pan>。如果输入时间信息,估计计算<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>是有效的采样率。保护总功率,函数乘以电源2除了0和奈奎斯特频率的频率。这个选项是有效的只有真正的信号。
如果不指定,
输出参数
p——频谱向量|矩阵年代pan>
光谱,返回向量或矩阵。光谱的类型和大小取决于的价值类型论点:
“权力”- - - - - -p 包含每个通道的功率谱估计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>的长度是f和N ch年代ub>通道的数量吗x 。pspectrum 尺度谱,这样,如果一个信号的频率内容正好在一个垃圾桶,其振幅,本是真正的信号的平均功率。例如,正弦信号的平均功率是半正弦信号振幅的平方。更多细节,请参阅测量确定的周期信号 。
的谱图- - - - - -p 包含一个短期的估计,time-localized功率谱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>的长度是f 和N t年代ub>的长度是t。
“坚持不懈”- - - - - -p 表示为百分数,包含概率给定功率的信号成分在给定的时间和频率的位置。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>的长度是压水式反应堆和N f年代ub>的长度是f 。
f——频谱的频率向量年代pan>
光谱频率,作为一个向量返回。如果输入信号包含时间信息f 包含赫兹的频率。如果输入信号不包含时间信息,然后归一化单元的频率是rad /样品。
t——时间值谱图向量|datetime 数组|持续时间 数组年代pan>
谱图的时间值,作为一个向量返回秒或者一个时间值持续时间 数组中。如果输入信息,没有时间t包含样品数量。t包含对应的时间值数据的中心部分用于计算短时功率谱估计。
如果输入pspectrum 是一个时间表,然后呢t有相同的格式输入的时间值的时间表。
如果输入pspectrum 是一组数字矢量采样时间瞬间指定一个数字,持续时间,或datetime数组,然后t具有相同的类型和格式作为输入时间值。
如果输入pspectrum 是一个数值向量指定的一段时间连续样本之间的差异,然后呢t是一个持续时间数组中。
压水式反应堆——功率值的持久性谱向量年代pan>
功率值的持久性,作为一个向量返回。
p——频谱向量|矩阵年代pan>
光谱,返回向量或矩阵。光谱的类型和大小取决于的价值类型论点:
“权力”- - - - - -
x。在这种情况下,
f和
的谱图- - - - - -
t。
“坚持不懈”- - - - - -
压水式反应堆和
f——频谱的频率向量年代pan>
光谱频率,作为一个向量返回。如果输入信号包含时间信息
t——时间值谱图向量|datetime 数组|持续时间 数组年代pan>
谱图的时间值,作为一个向量返回秒或者一个时间值 如果输入 如果输入 如果输入t包含样品数量。
t包含对应的时间值数据的中心部分用于计算短时功率谱估计。
t有相同的格式输入的时间值的时间表。
持续时间,或
datetime数组,然后
t具有相同的类型和格式作为输入时间值。
t是一个
持续时间数组中。
压水式反应堆——功率值的持久性谱向量年代pan>
功率值的持久性,作为一个向量返回。
更多关于
谱计算
计算信号光谱,pspectrum 发现光谱分辨率之间的妥协实现信号的整个长度和性能的局限性而导致的计算大型fft算法:
如果可能的话,这个函数计算单个修改整个信号的周期图使用Kaiser窗。
如果不可能计算一个改进的周期图在合理的时间内,该函数计算韦尔奇周期图:它将信号划分为重叠部分,windows使用Kaiser窗每一部分,和平均周期图的部分。
光谱窗口年代trong>
任何现实世界的信号只有有限的时间长度是可以衡量的。这一事实向傅里叶分析引入了不可忽视的影响,假定信号周期或无限长。光谱窗口 分配不同的权重不同的信号样本,系统处理——的尺寸效应。
窗口一个信号的最简单的方法是假定它等于零以外的测量时间间隔,所有样品都同样重要。这种“矩形窗口”两端不连续跳跃,导致光谱响了。所有其他光谱窗口锥形两端减少这种影响通过分配较小的权重样本接近边缘的信号。
窗口过程总是包含一个妥协之间相互矛盾的目标:提高分辨率和减少泄漏:
决议是能够准确地知道频率的信号能量分布空间。与理想的分辨率频谱分析仪可以区分两种不同的音调(纯正弦曲线)的信号,无论多么亲密的频率。定量,这种能力与mainlobe变换窗口的宽度。
泄漏事实是,在一个有限的信号,每个频率分量能量在整个项目完成频率跨度。频谱的泄漏量可以测量噪声的检测能力弱的语气在邻近的存在强烈的语气。定量,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平。
光谱归一化,这样一个纯质的音调在带宽,如果完全集中,有正确的振幅。
分辨率越好,泄漏越高,反之亦然。范围的一端,一个矩形窗口的最小可能的mainlobe和最高旁瓣。这个窗口可以解决密集音调如果他们有相似的能量,但它未能找到一个如果不弱。在另一端,一个窗口的高旁瓣抑制有宽mainlobe频率涂抹在一起。
pspectrum使用Kaiser窗进行窗口。Kaiser窗,信号能量的一部分被mainlobe最重要的是取决于一个可调形状系数 ,β 。pspectrum 从使用形状因素<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>对应于一个矩形窗口,<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>,一个宽mainlobe捕捉本质上所有的光谱能量可表示的双精度。一个中间值<年代pan class="inlineequation">β≈6年代pan>接近一个损害窗口非常密切。控制β ,可以使用“漏” 名称-值对。如果你设置“漏” 来ℓ ,然后ℓ 和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。
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_hannkaiser_time.png)
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_hannkaiser_frequency.png)
51损害窗口和51 Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域
51损害窗口和51 Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在频域
参数和算法选择年代trong>
计算信号光谱,pspectrum 最初的决定分辨率带宽 衡量距离两个音调可以得到解决。分辨率带宽的理论价值
t马克斯年代ub>- - - - - -t 最小值年代ub>,记录长度 是选择信号的时域时间区域。
ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱的窗口。看到enbw为更多的细节。使用“漏” 控制ENBW名称-值对。论点的最小值对应于一个Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>。最大值对应于一个Kaiser窗<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频谱并显示它与有限数量的像素。这些实际的原因,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>使用指定的频带的宽度吗“FrequencyLimits” 。如果“FrequencyLimits” 没有指定,那么pspectrum 使用的采样率<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。
计算的光谱信号,功能选择较大的两个值,称为目标分辨率带宽 :
如果分辨率带宽<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 对整个信号。函数使用一个Kaiser窗形状因素控制的“漏” 名称-值对。看到周期图为更多的细节。
如果分辨率带宽<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:
将信号划分为重叠的部分。
Windows每一部分单独使用一个皇帝窗口,指定的形状系数。
平均周期图的部分。
韦尔奇的过程是为了减少平均频谱估计的方差不同的“实现”信号,给出的重叠部分,去除冗余数据,利用窗口。看到pwelch为更多的细节。
,每个段的长度(或等价的窗口)计算使用
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,奈奎斯特频率的1/2有效的采样率,定义为中值的倒数相邻时间点之间的差异。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>真实的信号,<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)。
步幅是发现通过调整初始估计,
所以这第一个窗口开始第一个示例的第一段和最后一个窗口完全结束最后一个示例的最后一段。
谱图计算
计算的时间谱的非平稳信号,pspectrum 将信号划分为重叠部分,windows每一部分Kaiser窗,计算短时傅里叶变换,然后连接形成一个矩阵的变换。有关更多信息,请参见谱图计算与信号处理工具箱 。
内容的非平稳信号是信号的频率随时间变化。的光谱图 的非平稳信号的估计时间演化的频率的内容。构造的非平稳信号的谱图,pspectrum 遵循这些步骤:
把信号分成等长段。段必须足够短,信号的频率含量在一段没有明显变化。段可能会或可能不会重叠。
窗口每一部分和计算得到的光谱短时傅里叶变换 。
使用段光谱构建光谱图:
如果使用输出参数,连接形成一个矩阵的谱。
如果不带输出参数调用,显示每个谱的功率分贝段的段。描绘了并排大小作为一个形象magnitude-dependent colormap。
函数可以计算光谱图仅为单通道信号。
把信号分成部分年代trong>
构建一个谱图,首先将信号划分为可能重叠的部分。与pspectrum 功能,您可以控制段的长度和相邻重叠部分使用“TimeResolution” 和“OverlapPercent” 名称-值对参数。如果你不指定长度和重叠,该函数选择一个长度根据整个长度的信号和一个重叠的百分比
在哪里<年代pan class="inlineequation">ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱的窗口。看到enbw和谱计算 为更多的信息。
指定的时间分辨率
如果信号没有时间信息,指定时间分辨率(区段长度)的样本。时间分辨率必须是一个整数大于或等于1和小于或等于信号长度。
如果信号的时间信息,指定秒的时间分辨率。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于数量但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。
指定重叠段长度的比例。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于这个数字。
默认的时间分辨率
如果你不指定时间分辨率,那么pspectrum 使用整个信号的长度选择段的长度。这个函数设置的时间分辨率<年代pan class="inlineequation">⌈N /d ⌉年代pan>样品,<年代pan class="inlineequation">⌈⌉年代pan>符号表示上限函数,N 是信号的长度,d 是一个除数,取决于N :
信号长度(N )
因子(d )
段长度
2样品-63年 样品
2
1样品-32 样品
64年样品-255年 样品
8
8样品-32 样品
256年样品-2047年 样品
8
32样品-256年 样品
2048年样品-4095年 样品
16
128年样品-256年 样品
4096年样品-8191年 样品
32
128年样品-256年 样品
8192年样品-16383年 样品
64年
128年样品-256年 样品
16384年样品-N 样品
128年
128年样本-⌈N /128年 ⌉样品
你仍然可以指定重叠相邻段。指定重叠段的数量变化。段在超越信号端点。
考虑seven-sample信号(s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6) 。因为<年代pan class="inlineequation">⌈7/2⌉= 3.5⌈⌉= 4年代pan>,该函数将信号划分为两段长度四个当没有重叠。段的数量随着重叠的增加变化。
重叠的样本数量
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在信号如果最后一段超出信号端点。函数返回t,一个向量的时间瞬间对应的中心部分。
段和计算光谱窗口年代trong>
后pspectrum 将信号划分为重叠部分,功能windows Kaiser窗的每一部分。形状因子β 的窗口,因此泄漏,可以调整使用“漏” 名称-值对。函数计算每段的光谱和连接形式的光谱谱图矩阵。计算段光谱,pspectrum 遵循所描述的过程谱计算 的下限,除了分辨率带宽
显示频谱功率年代trong>
如果不带输出参数,调用这个函数显示了短时傅里叶变换的分贝,使用MATLAB colormap颜色条的违约。颜色条由全功率范围内的光谱图。
持久性谱计算
的持久性频谱 是一个时频视图显示一个给定的时间频率的百分比存在于一个信号。持久性光谱在电源频率直方图空间。特定频率持续时间越长在一个信号,信号的发展,它的时间比例越高,因此亮或“热”的颜色显示。使用持久性光谱识别信号隐藏在其他信号。
计算持久性频谱,pspectrum 执行以下步骤:
使用指定的泄漏计算光谱图,时间分辨率和重叠。看到谱图计算 为更多的细节。
功率和频率值分割成二维垃圾箱。(使用“NumPowerBins” 名称-值对将指定数量的垃圾箱。)
对于每一个时间值,计算一个二元直方图的对数功率谱。对于每一个电源频率本哪里有信号能量在那一瞬间,增加相应的矩阵元素。和所有的时间值的直方图。
情节累积直方图对权力和频率,与颜色直方图的对数成正比计数表示成规范化的百分比。代表零值,使用一半的最小的大小。
功率谱年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_1.png)
柱状图年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_2.png)
累积直方图年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_3.png)
谱计算
计算信号光谱,pspectrum 发现光谱分辨率之间的妥协实现信号的整个长度和性能的局限性而导致的计算大型fft算法:
如果可能的话,这个函数计算单个修改整个信号的周期图使用Kaiser窗。
如果不可能计算一个改进的周期图在合理的时间内,该函数计算韦尔奇周期图:它将信号划分为重叠部分,windows使用Kaiser窗每一部分,和平均周期图的部分。
光谱窗口年代trong>
任何现实世界的信号只有有限的时间长度是可以衡量的。这一事实向傅里叶分析引入了不可忽视的影响,假定信号周期或无限长。光谱窗口 分配不同的权重不同的信号样本,系统处理——的尺寸效应。
窗口一个信号的最简单的方法是假定它等于零以外的测量时间间隔,所有样品都同样重要。这种“矩形窗口”两端不连续跳跃,导致光谱响了。所有其他光谱窗口锥形两端减少这种影响通过分配较小的权重样本接近边缘的信号。
窗口过程总是包含一个妥协之间相互矛盾的目标:提高分辨率和减少泄漏:
决议是能够准确地知道频率的信号能量分布空间。与理想的分辨率频谱分析仪可以区分两种不同的音调(纯正弦曲线)的信号,无论多么亲密的频率。定量,这种能力与mainlobe变换窗口的宽度。
泄漏事实是,在一个有限的信号,每个频率分量能量在整个项目完成频率跨度。频谱的泄漏量可以测量噪声的检测能力弱的语气在邻近的存在强烈的语气。定量,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平。
光谱归一化,这样一个纯质的音调在带宽,如果完全集中,有正确的振幅。
分辨率越好,泄漏越高,反之亦然。范围的一端,一个矩形窗口的最小可能的mainlobe和最高旁瓣。这个窗口可以解决密集音调如果他们有相似的能量,但它未能找到一个如果不弱。在另一端,一个窗口的高旁瓣抑制有宽mainlobe频率涂抹在一起。
pspectrum使用Kaiser窗进行窗口。Kaiser窗,信号能量的一部分被mainlobe最重要的是取决于一个可调形状系数 ,β 。pspectrum 从使用形状因素<年代pan class="inlineequation">β= 0年代pan>对应于一个矩形窗口,<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>,一个宽mainlobe捕捉本质上所有的光谱能量可表示的双精度。一个中间值<年代pan class="inlineequation">β≈6年代pan>接近一个损害窗口非常密切。控制β ,可以使用“漏” 名称-值对。如果你设置“漏” 来ℓ ,然后ℓ 和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。
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_hannkaiser_time.png)
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_hannkaiser_frequency.png)
51损害窗口和51 Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域
51损害窗口和51 Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在频域
参数和算法选择年代trong>
计算信号光谱,pspectrum 最初的决定分辨率带宽 衡量距离两个音调可以得到解决。分辨率带宽的理论价值
t马克斯年代ub>- - - - - -t 最小值年代ub>,记录长度 是选择信号的时域时间区域。
ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱的窗口。看到enbw为更多的细节。使用“漏” 控制ENBW名称-值对。论点的最小值对应于一个Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 40年代pan>。最大值对应于一个Kaiser窗<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频谱并显示它与有限数量的像素。这些实际的原因,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>使用指定的频带的宽度吗“FrequencyLimits” 。如果“FrequencyLimits” 没有指定,那么pspectrum 使用的采样率<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。
计算的光谱信号,功能选择较大的两个值,称为目标分辨率带宽 :
如果分辨率带宽<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 对整个信号。函数使用一个Kaiser窗形状因素控制的“漏” 名称-值对。看到周期图为更多的细节。
如果分辨率带宽<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:
将信号划分为重叠的部分。
Windows每一部分单独使用一个皇帝窗口,指定的形状系数。
平均周期图的部分。
韦尔奇的过程是为了减少平均频谱估计的方差不同的“实现”信号,给出的重叠部分,去除冗余数据,利用窗口。看到pwelch为更多的细节。
,每个段的长度(或等价的窗口)计算使用
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,奈奎斯特频率的1/2有效的采样率,定义为中值的倒数相邻时间点之间的差异。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>真实的信号,<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)。
步幅是发现通过调整初始估计,
所以这第一个窗口开始第一个示例的第一段和最后一个窗口完全结束最后一个示例的最后一段。
计算信号光谱,
如果可能的话,这个函数计算单个修改整个信号的周期图使用Kaiser窗。
如果不可能计算一个改进的周期图在合理的时间内,该函数计算韦尔奇周期图:它将信号划分为重叠部分,windows使用Kaiser窗每一部分,和平均周期图的部分。
光谱窗口年代trong>
任何现实世界的信号只有有限的时间长度是可以衡量的。这一事实向傅里叶分析引入了不可忽视的影响,假定信号周期或无限长。
窗口一个信号的最简单的方法是假定它等于零以外的测量时间间隔,所有样品都同样重要。这种“矩形窗口”两端不连续跳跃,导致光谱响了。所有其他光谱窗口锥形两端减少这种影响通过分配较小的权重样本接近边缘的信号。
窗口过程总是包含一个妥协之间相互矛盾的目标:提高分辨率和减少泄漏:
决议是能够准确地知道频率的信号能量分布空间。与理想的分辨率频谱分析仪可以区分两种不同的音调(纯正弦曲线)的信号,无论多么亲密的频率。定量,这种能力与mainlobe变换窗口的宽度。
泄漏事实是,在一个有限的信号,每个频率分量能量在整个项目完成频率跨度。频谱的泄漏量可以测量噪声的检测能力弱的语气在邻近的存在强烈的语气。定量,这种能力与窗口的频率变换的副瓣电平。
光谱归一化,这样一个纯质的音调在带宽,如果完全集中,有正确的振幅。
分辨率越好,泄漏越高,反之亦然。范围的一端,一个矩形窗口的最小可能的mainlobe和最高旁瓣。这个窗口可以解决密集音调如果他们有相似的能量,但它未能找到一个如果不弱。在另一端,一个窗口的高旁瓣抑制有宽mainlobe频率涂抹在一起。
参数和算法选择年代trong> 计算信号光谱,
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>使用指定的频带的宽度吗 计算的光谱信号,功能选择较大的两个值,称为
如果分辨率带宽<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>理论年代ub>,然后 如果分辨率带宽<年代pan class="inlineequation">RBW<年代ub>性能年代ub>,然后 将信号划分为重叠的部分。 Windows每一部分单独使用一个皇帝窗口,指定的形状系数。 平均周期图的部分。 韦尔奇的过程是为了减少平均频谱估计的方差不同的“实现”信号,给出的重叠部分,去除冗余数据,利用窗口。看到 ,每个段的长度(或等价的窗口)计算使用
在哪里<年代pan class="inlineequation">f尼奎斯特年代ub>是 步幅是发现通过调整初始估计,
所以这第一个窗口开始第一个示例的第一段和最后一个窗口完全结束最后一个示例的最后一段。pspectrum使用Kaiser窗进行窗口。Kaiser窗,信号能量的一部分被mainlobe最重要的是取决于一个可调
凯撒为更多的细节。
51损害窗口和51 Kaiser窗<年代pan class="inlineequation">β= 5.7年代pan>在时域
51损害窗口和51 Kaiser窗<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
计算的时间谱的非平稳信号,pspectrum 将信号划分为重叠部分,windows每一部分Kaiser窗,计算短时傅里叶变换,然后连接形成一个矩阵的变换。有关更多信息,请参见谱图计算与信号处理工具箱 。
内容的非平稳信号是信号的频率随时间变化。的光谱图 的非平稳信号的估计时间演化的频率的内容。构造的非平稳信号的谱图,pspectrum 遵循这些步骤:
把信号分成等长段。段必须足够短,信号的频率含量在一段没有明显变化。段可能会或可能不会重叠。
窗口每一部分和计算得到的光谱短时傅里叶变换 。
使用段光谱构建光谱图:
如果使用输出参数,连接形成一个矩阵的谱。
如果不带输出参数调用,显示每个谱的功率分贝段的段。描绘了并排大小作为一个形象magnitude-dependent colormap。
函数可以计算光谱图仅为单通道信号。
把信号分成部分年代trong>
构建一个谱图,首先将信号划分为可能重叠的部分。与pspectrum 功能,您可以控制段的长度和相邻重叠部分使用“TimeResolution” 和“OverlapPercent” 名称-值对参数。如果你不指定长度和重叠,该函数选择一个长度根据整个长度的信号和一个重叠的百分比
在哪里<年代pan class="inlineequation">ENBW年代pan>是等效噪声带宽 光谱的窗口。看到enbw和谱计算 为更多的信息。
指定的时间分辨率
如果信号没有时间信息,指定时间分辨率(区段长度)的样本。时间分辨率必须是一个整数大于或等于1和小于或等于信号长度。
如果信号的时间信息,指定秒的时间分辨率。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于数量但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。
指定重叠段长度的比例。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于这个数字。
默认的时间分辨率
如果你不指定时间分辨率,那么pspectrum 使用整个信号的长度选择段的长度。这个函数设置的时间分辨率<年代pan class="inlineequation">⌈N /d ⌉年代pan>样品,<年代pan class="inlineequation">⌈⌉年代pan>符号表示上限函数,N 是信号的长度,d 是一个除数,取决于N :
信号长度(N )
因子(d )
段长度
2样品-63年 样品
2
1样品-32 样品
64年样品-255年 样品
8
8样品-32 样品
256年样品-2047年 样品
8
32样品-256年 样品
2048年样品-4095年 样品
16
128年样品-256年 样品
4096年样品-8191年 样品
32
128年样品-256年 样品
8192年样品-16383年 样品
64年
128年样品-256年 样品
16384年样品-N 样品
128年
128年样本-⌈N /128年 ⌉样品
你仍然可以指定重叠相邻段。指定重叠段的数量变化。段在超越信号端点。
考虑seven-sample信号(s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6) 。因为<年代pan class="inlineequation">⌈7/2⌉= 3.5⌈⌉= 4年代pan>,该函数将信号划分为两段长度四个当没有重叠。段的数量随着重叠的增加变化。
重叠的样本数量
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在信号如果最后一段超出信号端点。函数返回t,一个向量的时间瞬间对应的中心部分。
段和计算光谱窗口年代trong>
后pspectrum 将信号划分为重叠部分,功能windows Kaiser窗的每一部分。形状因子β 的窗口,因此泄漏,可以调整使用“漏” 名称-值对。函数计算每段的光谱和连接形式的光谱谱图矩阵。计算段光谱,pspectrum 遵循所描述的过程谱计算 的下限,除了分辨率带宽
显示频谱功率年代trong>
如果不带输出参数,调用这个函数显示了短时傅里叶变换的分贝,使用MATLAB colormap颜色条的违约。颜色条由全功率范围内的光谱图。
计算的时间谱的非平稳信号,
内容的非平稳信号是信号的频率随时间变化。的
把信号分成等长段。段必须足够短,信号的频率含量在一段没有明显变化。段可能会或可能不会重叠。
窗口每一部分和计算得到的光谱
短时傅里叶变换 。使用段光谱构建光谱图:
如果使用输出参数,连接形成一个矩阵的谱。
如果不带输出参数调用,显示每个谱的功率分贝段的段。描绘了并排大小作为一个形象magnitude-dependent colormap。
函数可以计算光谱图仅为单通道信号。
把信号分成部分年代trong>
构建一个谱图,首先将信号划分为可能重叠的部分。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,指定时间分辨率(区段长度)的样本。时间分辨率必须是一个整数大于或等于1和小于或等于信号长度。 如果信号的时间信息,指定秒的时间分辨率。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于数量但不小于1。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。 指定重叠段长度的比例。函数将结果转换成大量的样品和轮它到最近的整数是小于或等于这个数字。 默认的时间分辨率 如果你不指定时间分辨率,那么 你仍然可以指定重叠相邻段。指定重叠段的数量变化。段在超越信号端点。
考虑seven-sample信号 段和计算光谱窗口年代trong> 后
显示频谱功率年代trong> 如果不带输出参数,调用这个函数显示了短时傅里叶变换的分贝,使用MATLAB colormap颜色条的违约。颜色条由全功率范围内的光谱图。
enbw和
信号长度( 因子( 段长度
2样品-
2
1样品-
64年样品-
8
8样品-
256年样品-
8
32样品-
2048年样品-
16
128年样品-
4096年样品-
32
128年样品-
8192年样品-
64年
128年样品-
16384年样品-
128年
128年样本-⌈
重叠的样本数量
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在信号如果最后一段超出信号端点。函数返回
t,一个向量的时间瞬间对应的中心部分。
持久性谱计算
的持久性频谱 是一个时频视图显示一个给定的时间频率的百分比存在于一个信号。持久性光谱在电源频率直方图空间。特定频率持续时间越长在一个信号,信号的发展,它的时间比例越高,因此亮或“热”的颜色显示。使用持久性光谱识别信号隐藏在其他信号。
计算持久性频谱,pspectrum 执行以下步骤:
使用指定的泄漏计算光谱图,时间分辨率和重叠。看到谱图计算 为更多的细节。
功率和频率值分割成二维垃圾箱。(使用“NumPowerBins” 名称-值对将指定数量的垃圾箱。)
对于每一个时间值,计算一个二元直方图的对数功率谱。对于每一个电源频率本哪里有信号能量在那一瞬间,增加相应的矩阵元素。和所有的时间值的直方图。
情节累积直方图对权力和频率,与颜色直方图的对数成正比计数表示成规范化的百分比。代表零值,使用一半的最小的大小。
功率谱年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_1.png)
柱状图年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_2.png)
累积直方图年代trong>
![](//www.tatmou.com/it/help/signal/ref/siganalyzer_persistence_3.png)
的
计算持久性频谱,
使用指定的泄漏计算光谱图,时间分辨率和重叠。看到
谱图计算 为更多的细节。功率和频率值分割成二维垃圾箱。(使用
“NumPowerBins” 名称-值对将指定数量的垃圾箱。)对于每一个时间值,计算一个二元直方图的对数功率谱。对于每一个电源频率本哪里有信号能量在那一瞬间,增加相应的矩阵元素。和所有的时间值的直方图。
情节累积直方图对权力和频率,与颜色直方图的对数成正比计数表示成规范化的百分比。代表零值,使用一半的最小的大小。
功率谱年代trong> |
|
柱状图年代trong> |
|
累积直方图年代trong> |
|
引用
[1]哈里斯弗雷德里克·j。”使用Windows的离散傅里叶变换的谐波分析。”IEEE学报》<年代up>®年代up>。66卷,1978年1月,51 - 83页。
[2]韦尔奇,彼得D。“使用快速傅里叶变换的功率谱的估计:一个方法基于时间平均短,修改周期图。”IEEE音频和电声学 。15卷,1967年6月,第70 - 73页。
[1]哈里斯弗雷德里克·j。”使用Windows的离散傅里叶变换的谐波分析。”
[2]韦尔奇,彼得D。“使用快速傅里叶变换的功率谱的估计:一个方法基于时间平均短,修改周期图。”
扩展功能
C / c++代码生成生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。年代pan>
使用笔记和限制:年代pan>
时间表不支持代码生成。金宝app
GPU数组加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。年代pan>
使用笔记和限制:
不支持持久性频谱。金宝app
不支持重新分配频谱或光谱图。金宝app
有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数 (并行计算工具箱)年代pan>。
C / c++代码生成生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。年代pan>
使用笔记和限制:年代pan>
时间表不支持代码生成。金宝app
GPU数组加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。年代pan>
使用笔记和限制:
不支持持久性频谱。金宝app
不支持重新分配频谱或光谱图。金宝app
有关更多信息,请参见
版本历史
介绍了R2017b年代trong>
R2023a:<年代pan class="remove_bold">可视化输出函数使用<年代trong class="liveeditortask">创建图年代trong>住编辑任务年代pan>
您现在可以使用<年代trong class="liveeditortask">创建图现场可视化编辑任务的输出pspectrum 交互。你可以选择不同的图表类型和设置可选的参数。任务也自动生成代码,成为你生活的一部分脚本。
R2023a:<年代pan class="remove_bold">可视化输出函数使用<年代trong class="liveeditortask">创建图年代trong>住编辑任务年代pan>
您现在可以使用<年代trong class="liveeditortask">创建图现场可视化编辑任务的输出
另请参阅
应用程序
功能
周期图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">pwelch
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">stft
功能
周期图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">pwelch
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">stft
周期图
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|<年代pan itemscope itemtype="//www.tatmou.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">光谱图
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