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pmcov

自回归功率谱密度估计-修正协方差法

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PXX = pmcov(x,order)
PXX = pmcov(x,order,nfft)
[pxx,w] = pmcov(___）
[pxx,f] = pmcov(___fs)
[pxx,w] = pmcov(x,order,w)
[pxx,f] = pmcov(x,order,f,fs)
［___= pmcov(x,order，___freqrange)
［___，pxxc] = pmcov(___、“ConfidenceLevel”概率)
pmcov (___）

描述

pxx= pmcov (x，订单）返回功率谱密度估计值，pxx，离散时间信号的，x，用修正协方差法得到。当x是一个矢量，它被视为一个单一通道。当x是一个矩阵，PSD为每一列独立计算，并存储在pxx．pxx是单位频率功率的分布。频率以rad/sample为单位表示。订单是用于产生PSD估计的自回归(AR)模型的阶数。

pxx= pmcov (x，订单，nfft）使用nfft离散傅里叶变换(DFT)中的点。真实的x，pxx有长度(nfft/ 2 + 1)nfft是偶数，并且(nfft+ 1) / 2nfft是奇数。为复数x，pxx总是有长度的nfft．如果你省略了nfft，或将其指定为空pmcov使用默认的DFT长度256。

［pxx，w] = pmcov(___）返回归一化角频率的向量，w，即估算PSD值。w单位为rad/sample。对于实值信号，w跨越区间[0,π］当nfft是偶数和[0,π）当nfft是奇数。对于复值信号，w总是跨越区间[0, 2π）．

例子

［pxx，f] = pmcov(___，fs）返回一个频率向量，f，单位为周期/单位时间。采样频率，fs，为单位时间内的样本数。如果时间单位是秒，那么f单位为周期/秒(Hz)。对于实值信号，f跨度为区间[0，fs/ 2)当nfft是偶数，[0，fs/ 2)nfft是奇数。对于复值信号，f跨度为区间[0，fs)．

［pxx，w] = pmcov(x，订单，w）返回向量中指定的归一化频率下的双边AR PSD估计值，w．向量w必须包含至少两个元素，否则函数将其解释为nfft．

［pxx，f] = pmcov(x，订单，f，fs）返回矢量中指定频率下的双边AR PSD估计值，f．向量f必须包含至少两个元素，否则函数将其解释为nfft．频率f单位时间为周期。采样频率，fs，为单位时间内的样本数。如果时间单位是秒，那么f单位为周期/秒(Hz)。

［___] = pmcov(x，订单，___，freqrange）返回指定频率范围内的AR PSD估计值freqrange．有效的选项freqrange是:“单向的”，双侧的,或“中心”．

［___，pxxc] = pmcov(___“ConfidenceLevel”,概率）返回概率中PSD估计的× 100%置信区间pxxc．

例子

pmcov (___）在没有输出参数的情况下，在当前图形窗口中以每单位频率dB为单位绘制AR PSD估计值。

例子

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打开实时脚本

创建一个AR(4)广义平稳随机过程的实现。用改进的协方差法估计PSD。将基于单个实现的PSD估计与随机过程的真实PSD进行比较。

创建一个AR(4)系统函数。得到系统的频率响应并绘制系统的PSD。

A = [1 -2.7607 3.8106 -2.6535 0.9238];[H,F] = freqz(1,A，[]，1);情节(F, 20 * log10 (abs (H)))包含(的频率(赫兹)) ylabel (“PSD (dB / Hz)”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个line类型的对象。

创建一个AR(4)随机过程的实现。将随机数生成器设置为可重现结果的默认设置。实现长度为1000个样本。假设采样频率为1hz。使用pmcov来估计一个四阶过程的PSD。比较PSD估计值和真实PSD。

rng默认的X = randn(1000,1);y = filter(1,A,x);[Pxx,F] = pmcov(y, 4,102,1);持有在情节(F, 10 * log10 (Pxx))传说(“真实功率谱密度”，“pmcov PSD估计”）

图中包含一个轴对象。axis对象包含2个line类型的对象。这些对象代表真实功率谱密度，pmcov PSD估计。

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创建一个由三个正弦叠加组成的多通道信号 N （ 0 ， 1 ） 高斯白噪声。正弦波的频率为100hz、200hz和300hz。采样频率为1 kHz，信号持续时间为1 s。

Fs = 1000;t = 0:1/Fs:1-1/Fs;F = [100;200;300];X = cos(2* *f*t)'+randn(length(t)，3);

利用改进的协方差法和12阶自回归模型估计信号的PSD。使用默认的DFT长度。绘制估算图。

Morder = 12;[], pmcov (x, morder Fs)

图中包含一个轴对象。标题为Modified Covariance Power Spectral Density Estimate的坐标轴对象包含3个类型为line的对象。

输入参数

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输入信号，指定为行或列向量或矩阵。如果x是矩阵，则其列被视为独立的通道。

例子:因为(π/ 4 * (0:159))+ randn (1160)是单通道行向量信号。

例子:因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)是一个双通道信号。

数据类型:单|双
复数支持:金宝app是的

自回归模型的阶数，指定为正整数。

数据类型:双

DFT点的数目，指定为正整数。对于一个实值输入信号，x， PSD估计，pxx有长度(nfft/ 2 + 1)nfft是偶数，并且(nfft+ 1) / 2nfft是奇数。对于复值输入信号，x时，PSD估计总有长度nfft．如果nfft为空，默认nfft使用。

数据类型:单|双

抽样率，指定为正标量。采样率是单位时间内采样的数量。如果时间的单位是秒，那么采样率的单位是Hz。

规范化的频率，指定为至少有两个元素的行或列向量。归一化频率以弧度/样本为单位。

例子:W = [pi/4 pi/2]

数据类型:双

频率，指定为包含至少两个元素的行向量或列向量。频率是单位时间内的周期。单位时间由采样率指定，fs．如果fs有样本单位/秒吗f单位是Hz。

例子:Fs = 1000;F = [100 200]

数据类型:双

PSD估计的频率范围，指定为其中之一“单向的”，双侧的,或“中心”．默认为“单向的”对于实值信号和双侧的对于复值信号。每个选项对应的频率范围为

  • “单向的”-返回一个实值输入信号的单边PSD估计，x．如果nfft是偶数,pxx长度nfft/2 + 1，在区间内计算[0,π］rad /样品。如果nfft长度是奇数pxx是(nfft+ 1)/2，区间是[0,π）rad /样品。当fs，则对应的间隔为[0，fs/2]周期/单位时间和[0，fs/2)周期/偶数和奇数长度的单位时间nfft分别。

    该函数将除0和奈奎斯特频率外的所有频率的功率乘以2以保持总功率。

  • 双侧的-返回实值或复值输入的双侧PSD估计，x．在这种情况下，pxx长度nfft并且在区间内计算[0, 2π）rad /样品。当fs，则间隔为[0，fs)周期/单位时间。

  • “中心”-返回实值或复值输入的居中双面PSD估计，x．在这种情况下，pxx长度nfft并且在区间内计算(-π，π］弧度/样品为均匀长度nfft而且(-π，π）奇数长度的Rad /samplenfft．当fs，则对应的间隔为(-fs/ 2,fs/2]周期/单位时间和(-fs/ 2,fs/2)周期/偶数和奇数长度的单位时间nfft分别。

真实PSD的覆盖概率，指定为范围(0,1)中的标量。输出,pxxc对象的下界和上界概率× 100%区间估计为真实PSD。

输出参数

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PSD估计，返回为实值，非负列向量或矩阵。的每一列pxx对应列的PSD估计值是x．PSD估计的单位是时间序列数据每单位频率的平方幅度单位。例如，如果输入数据以伏特为单位，则PSD估计的单位是每单位频率的平方伏特。对于以伏特为单位的时间序列，如果假设电阻为1 Ω，并指定以赫兹为单位的采样率，则PSD估计的单位为瓦特/赫兹。

数据类型:单|双

归一化频率，作为实值列向量返回。如果pxx是片面的PSD估计，w跨越区间[0,π］如果nfft是偶数和[0,π）如果nfft是奇数。如果pxx为双侧PSD估计，w跨越区间[0, 2π）．对于以dc为中心的PSD估计，w跨越区间(-π，π］甚至nfft而且(-π，π）为奇数nfft．

数据类型:双

循环频率，作为实值列向量返回。对于片面的PSD估计，f跨度为区间[0，fs/ 2)当nfft是偶数，[0，fs/ 2)nfft是奇数。对于双面PSD估计，f跨度为区间[0，fs)．对于以dc为中心的PSD估计，f跨越区间(-)fs/ 2,fs/2]周期/单位时间为偶数长度nfft和(-fs/ 2,fs/2)周期/奇数长度的单位时间nfft．

数据类型:双|单

置信边界，返回为具有实值元素的矩阵。矩阵的行长度等于PSD估计的长度，pxx．pxxc栏数是?的两倍pxx．奇数列包含置信区间的下界，偶数列包含上界。因此,pxxc (m, 2 * n - 1)下置信界是和吗pxxc (m, 2 * n)置信上限是否与估计相对应pxx (m, n)．的值决定置信区间的覆盖概率概率输入。

数据类型:单|双

扩展功能

版本历史

R2006a之前介绍

另请参阅

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