在频率和时频域分析信号第页>
生成128个双通道复杂正弦波样本。第页>
所述第一通道具有单位幅值和的归一化频率的正弦曲线
弧度/样品第页>
所述第二通道具有的幅度
和的归一化频率
弧度/样品。第页>
计算每个通道的功率谱并绘制其绝对值。放大频率范围
弧度/样品
弧度/样品。pspectrum
缩放频谱,使得,如果信号的频率内容的仓内准确地落在,其在该单元幅度的信号的真实的平均功率。对于一个复杂的指数,平均功率幅度的平方。通过计算离散傅立叶变换的信号的验证。有关详细信息,请参阅确定周期信号的功率测量.第页>
N = 128;X = [1 1 / SQRT(2)] * EXP(1J * PI ./ [4; 2] *(0:N-1))。';[P,F] = pspectrum(X);情节(F / PI,ABS(P))的保持
上阀杆(0:2/N:2-1/N,abs(fft(x)/N)。^2)保持远离的轴([0.15 0.6 0 1.1])图例(“通道1,pspectrum”,“通道2,pspectrum”,...“信道1,fft”,“通道2,FFT”)网格第页re>
产生在1kHz为296毫秒采样,并嵌入在白高斯噪声的正弦信号。指定200Hz的正弦波的频率和的0.1²一个噪声方差。存储信号,并在MATLAB®时间表的时间信息。第页>
FS = 1000;T =(0:1 / FS:0.296)';X = COS(2 * PI * T * 200)+ 0.1 * randn(大小(T));xTable =时间表(秒(T)中,x);第页re>
计算的信号的功率谱。表达分贝频谱和绘制。第页>
[PXX中,f] = pspectrum(xTable);情节(F,pow2db(PXX))格上xlabel('频率(Hz)')ylabel(“功率谱(分贝)”)标题('默认频率分辨率')第页re>
重新计算正弦曲线的功率谱,但现在使用25Hz的粗糙的频率分辨率。使用情节频谱pspectrum
不带输出参数的功能。第页>
pspectrum(x表,'频率分辨率',25)第页re>
产生两个信号,每个信号以3khz采样1秒。第一个信号是一个凸二次啁啾,其频率在测量期间从300赫兹增加到1300赫兹。啁啾被嵌入到高斯白噪声中。第二个信号,也被嵌入白噪声中,是具有正弦变化频率内容的啁啾。第页>
FS = 3000;t = 0时:1 / FS:1-1 / FS;X1 =啁啾(吨,300,T(端部),1300,'二次',0,'凸面')+...randn(尺寸(t))/100;x2=exp(2j*pi*100*cos(2*pi*2*t))+randn(尺寸(t))/100;第页re>
计算和绘图使用矩形窗口中的第一信号的双面功率谱。对于真正的信号,pspectrum
绘制默认单面光谱。要绘制双面谱,集双面的
真的。第页>
pspectrum(x1,fs,'泄漏'1,“双侧”,真正)第页re>
计算第二个信号的谱图。对于复杂信号,默认情况下谱图是双面的。将光谱图显示为瀑布图。第页>
[P,F,T] = pspectrum(X2,FS,“频谱”);瀑布(F,T,P');xlabel('频率(Hz)')ylabel('时间(秒)')WTF = GCA;wtf.XDir ='反转';视图([30 45])第页re>
产生一个在100赫兹下采样2秒的双通道信号。第页>
所述第一信道包括一个20赫兹音调和21赫兹音调的。这两种色调具有单位幅。第页>
第二个频道也有两个音调。单音具有单位振幅和20赫兹的频率。另一个音调的振幅为1/100,频率为30赫兹。第页>
FS = 100;T =(0:1 / FS:2-1 / FS)';X = SIN(2 * PI * [20 20] * T。)+ [1 1/100] * SIN(2 * PI * [21 30] * T。);第页re>
嵌入白噪声信号。指定为40 dB的信噪比。绘制的信号。第页>
X = X + randn(大小(X))* STD(X)/ db2mag(40)。图(T,X)第页re>
计算两个通道的光谱并显示出来。第页>
pspectrum(x,t)第页re>
对于频谱泄漏,0.5的默认值,对应于约1.29 Hz的分辨率带宽。在第一通道中的两个音调都没有解决。在第二通道中的30赫兹音调是可见的,尽管是一个比另一个要弱得多。第页>
增加泄漏到0.85,相当于约0.74 Hz的分辨率。在第二通道中的弱基调是清晰可见。第页>
pspectrum(x,t,'泄漏'0.85)第页re>
将泄漏增加到最大值。分辨率带宽约为0.5hz。第一个通道中的两个音调被解析。第二个通道的微弱音调被大的窗旁瓣所掩盖。第页>
pspectrum(x,t,'泄漏',1)第页re>
可视化嵌入在宽带信号中的干扰窄带信号。第页>
产生在1千赫采样500秒的啁啾。在测量过程中,啁啾的频率从180赫兹增加到220赫兹。第页>
fs=1000;t=(0:1/fs:500)’;x=啁啾(t,180,t(末端),220)+0.15*randn(尺寸(t));第页re>
该信号还包含一个210赫兹正弦波。正弦波具有0.05的幅度和仅存总信号持续时间的1/6。第页>
IDX =地板(长度(X)/ 6);X(1:IDX)= X(1:IDX)+ 0.05 * COS(2 * PI * T(1:IDX)* 210);第页re>
计算信号的频谱。限制的频率范围从100赫兹至290赫兹。指定1秒的时间分辨率。两个信号分量是可见的。第页>
pspectrum(X,FS,“频谱”,...'FrequencyLimits',[100 290],'时间分辨率',1)第页re>
计算信号的功率谱。微弱的正弦波被啁啾所掩盖。第页>
pspectrum(X,FS,'FrequencyLimits',[100 290])第页re>
计算信号的持久性光谱。现在,这两个信号分量都清晰可见。第页>
pspectrum(X,FS,“持久性”,...'FrequencyLimits',[100 290],'时间分辨率',1)第页re>
产生在1kHz取样用于2秒的二次啁啾。该线性调频脉冲具有100Hz的初始频率增加至200Hz处t型= 1秒。使用的默认设置计算频谱pspectrum
功能。第页>
FS = 1E3;t = 0时:1 / FS:2;Y =啁啾(T,100,1,200,
'二次');[SP,FP,TP] = pspectrum(Y,FS,“频谱”);网格(tp,fp,sp)视图(-15,60)xlabel('时间')ylabel('频率(Hz)')第页re>
计算重新分配的谱图。指定10赫兹的频率分辨率。使用pspectrum
不带输出参数的功能。第页>
pspectrum(y,fs,“频谱”,'频率分辨率'10,“重新分配”,真正)第页re>
重新计算使用0.2秒的时间分辨率的光谱图。第页>
pspectrum(y,fs,“频谱”,'时间分辨率',0.2分)第页re>
计算使用相同的时间分辨率重新分配的频谱。第页>
pspectrum(y,fs,“频谱”,'时间分辨率',0.2分,“重新分配”,真正)第页re>
创建一个采样频率为4khz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。第页>
FS = 4E3;t = 0时:1 / FS:0.5-1 / FS;版本= [697 770 852 941]。HOR = [1209 1336 1477];音调= [];对于K = 1:长度(VER)对于L = 1:长度(HOR)音调=总和(SIN(2 * PI * [版本(K); HOR(L)] * T)。)';音调= [音调;音调;零(大小(音))];结束结束%要收听,请键入soundsc(tones,fs)S=时刻表(秒(0:长度(音调)-1)’/fs,音调);第页re>
计算信号的谱图。指定0.5秒的时间分辨率和相邻段之间的零重叠。将泄漏指定为0.85,这大致相当于使用Hann窗口对数据加窗。第页>
pspectrum(S,“频谱”,...'时间分辨率',0.5%,'重叠百分比',0,'泄漏'0.85)第页re>
谱图显示,每一个键被按下半秒钟,键之间有半秒钟的无声停顿。第一音调的频率内容集中在697hz和1209hz左右,对应于数字'1'
在DTMF制式。第页>
X
—输入信号,指定为矢量、矩阵或MATLAB®时间表
.第页>
如果X
是一个时间表,那么它必须包含递增的有限行时间。第页>
如果时间表缺少或重复了时间点,可以使用中的提示修复它清洁时间表与缺失,重复,或不均匀时报(MATLAB)。第页>
如果X
是表示多通道信号的时刻表,则它必须具有包含矩阵的单个变量或包含向量的多个变量。第页>
如果X
被非均匀采样,然后pspectrum
将信号插值到一个均匀的网格来计算谱估计。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。对于要支持的非均匀采样信号,中值时间间隔和平均时间间隔必须服从金宝app第页>
例: 例: 例: 数据类型:COS(PI ./ [4; 2] *(0:159))'+ randn(160,2)
是由嵌入在白噪声的正弦曲线的一个两信道信号。第页>
时间表(秒(0:4)”,兰特(5,2))
指定以1Hz采样4秒的双通道随机变量。第页>
时间表(秒(0:4)”,兰特(5,1),兰特(5,1))
指定以1Hz采样4秒的双通道随机变量。第页>
单
|双
复数支持:金宝app是第页>
FS
—采样率,指定为正数的标量。第页>
指定可选的用逗号分隔的对名称、值
论据。名称
是参数的名称和值
是对应的值。名称
必须出现在引号内。可以按任意顺序指定多个名称和值对参数,如下所示名称1,值1,…,名称n,值n
.第页>
例:'泄漏',1,'重新分配',正确,'最小阈值',-35
使用矩形窗口显示数据,计算重新分配的谱估计值,并将小于-35分贝的所有值设置为零。
'FrequencyLimits'
—[0 FS / 2]
(默认)|频带限制,指定为逗号分隔对,由'FrequencyLimits'
以及两个元素的数值向量:第页>
如果输入包含时间信息,则频带以赫兹表示。第页>
如果输入不包含时间信息,则该频带中弧度/样品的归一化单位表示。第页>
默认,pspectrum
计算整个奈奎斯特范围内的光谱:第页>
如果指定的频带包含超出奈奎斯特范围的区域,则pspectrum
截断频带。第页>
如果指定的频带位于完全以外的奈奎斯特范围内,则pspectrum
抛出一个错误。第页>
见谱计算有关奈奎斯特范围的更多信息。第页>
如果X
被非均匀采样,然后pspectrum
线性内插该信号到一个均匀网格,并且限定一个有效的采样速率等于相邻的时间点之间的差的值的倒数。表达'FrequencyLimits'
在有效采样率的条款。第页>
例:[0.2 * PI 0.7 * PI]
计算一个信号的频谱与从0.2没有时间信息π
至0.7π
弧度/样品。第页>
'频率分辨率'
—频率分辨率带宽,指定为逗号分隔的一对组成的'频率分辨率'
和一个真正的数字标量,以Hz表示如果输入包含时间信息,或在弧度/样品的归一化单位如果不是。这种说法不能同时指定'时间分辨率'
. 此参数的默认值取决于输入数据的大小。见谱图计算了解详情。第页>
例:π/100
计算一个信号的频谱与频率分辨率没有时间信息π
/ 100弧度/样品。第页>
'泄漏'
—0.5
(默认)|光谱泄漏,指定为逗号分隔对,由'泄漏'
和在0和1之间的实数值标量。'泄漏'
控制Kaiser窗旁瓣衰减相对于主瓣宽度,提高分辨率和减小的泄漏之间妥协:第页>
大量泄漏值中来解决密集附近的弱调调,但口罩。第页>
一个小的泄漏值会在较大音调的附近发现小音调,但会将相近的频率涂抹在一起。第页>
例: 例: 例:'泄漏',0
以牺牲光谱分辨率为代价将泄漏降至最低。第页>
'泄漏',0.85
用Hann窗口近似窗口化数据。第页>
'泄漏',1
等同于用一个矩形窗加窗数据,从而最大限度地泄漏但提高光谱分辨率。第页>
'NumPowerBins'
—256
(默认)|功率箱的持久性频谱的数,指定为逗号分隔的一对组成的'NumPowerBins'
一个20到1024之间的整数。第页>
'重叠百分比'
—用于频谱或持久性频谱相邻的段,指定为逗号分隔的一对组成的之间的重叠'重叠百分比'
并在区间[0,100)中的实数标量。此参数的默认值取决于频谱窗口。见谱图计算了解详情。第页>
“重新分配”
—假
(默认)|真正
重新分配的选项,指定为逗号分隔的一对组成的“重新分配”
以及一个逻辑值。如果此选项设置为真正
, 然后pspectrum
通过进行时间和频率重新分配频谱锐化估计的定位。调动技术产生的周期图和更易于阅读和解释谱图。这种技术重新分配的每个频谱估计到其仓代替的bin的几何中心的能量的中心。该技术提供了啁啾和冲动准确的定位。第页>
'时间分辨率'
—谱图或持久性频谱的时间分辨率,指定为逗号分隔的一对组成的'时间分辨率'
和实数标量,以秒表示如果输入包含时间信息,或作为样品的整数如果不是。这个参数控制用来计算短时间功率谱该形式谱图或持久性谱估计这些段的持续时间。'时间分辨率'
不能同时指定与'频率分辨率'
.该参数的默认值取决于输入数据的大小,并且如果它被指定,则频率分辨率。见谱图计算了解详情。第页>
“双侧”
—双边谱估计,指定为逗号分隔对,由“双侧”
和一个逻辑值。第页>
如果这个选项真正
,该函数计算中心,双面谱估计[ -π,π]. 如果输入有时间信息,则计算估计值[ -f型s公司/ 2,f型s公司/ 2],其中f型s公司是有效采样率。第页>
如果这个选项假
的函数计算在奈奎斯特范围片面谱估计[0,π]. 如果输入有时间信息,则计算估计值[0,f型s公司/ 2],其中f型s公司是有效采样率。为了节省总功率,该函数在除0和奈奎斯特频率外的所有频率将功率乘以2。此选项仅对实际信号有效。第页>
如果没有指定,“双侧”
默认为假
对于实际输入信号和真正
对于复输入信号。第页>
第页
- 频谱谱,返回作为载体或基质。频谱的类型和尺寸取决于的值类型
参数:第页>
'功率'
—第页
包含的每个信道的功率谱估计X
. 在这种情况下,第页
是大小N个f型×N个中国,其中N个f型是的长度f型
和N个中国是的频道数X
.pspectrum
缩放频谱,以便如果信号的频率内容正好落在一个bin内,则该bin中的振幅是信号的真实平均功率。例如,正弦波的平均功率是正弦波振幅的一半。有关详细信息,请参见确定周期信号的功率测量.第页>
“频谱”
—第页
包含的短期,时间局部化的功率谱的估计X
. 在这种情况下,第页
是大小N个f型×N个t型,其中N个f型是的长度f型
和N个t型是的长度t型
.第页>
“持久性”
—第页
包含,以百分比表示,该信号具有在给定的时间和频率位置的给定功率级别的组件的概率。在这种情况下,第页
是大小N个PWR×N个f型,其中N个PWR是的长度PWR
和N个f型是的长度f型
.第页>
f型
- 频谱频率频谱频率,作为矢量返回。如果输入信号包含时间信息,则f型
包含以Hz表示的频率。如果输入信号不包含时间信息,则该频率以rad /样品的归一化单位。第页>
PWR
- 持续谱的功率值持久性频谱的功率值时,返回作为载体。第页>
为了计算信号频谱,pspectrum
在整个信号长度可实现的光谱分辨率与计算大fft所导致的性能限制之间找到折衷:第页>
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。第页>
如果这是不可能计算单改性周期图在合理的时间量,则函数计算Welch周期:它使用Kaiser窗将信号分成重叠片段,窗户每个段,并且所述段的平均值的周期图。第页>
光谱窗
任何真实世界的信号只对有限的时间长度是可以衡量的。这个事实引入不可忽略的影响成傅立叶分析,这假定信号是周期性或无限长。光谱窗口,这与有限尺寸效应系统分配不同的权重不同的信号样本,优惠。第页>
最简单的方式,以窗口的信号是假定它是恒为零以外的测量间隔,并且所有样品都同样显著。这种“矩形窗口”具有导致光谱振铃两端不连续的跳跃。所有其他光谱窗的两端渐缩通过接近信号边沿分配较小的权重的样品以减轻这种效应。第页>
窗口化处理总是涉及到相互矛盾的目标之间的折中:提高分辨率,降低泄漏:第页>
分辨率是知道信号能量如何精确分布在频率空间的能力。频谱分析仪与理想分辨率所用的信号区分两种不同的音色(纯正弦波)本,不管多么接近的频率。定量地,这种能力涉及主瓣宽度的窗口的变换。第页>
泄漏的事实是,在一个有限的信号,整个完整的频率跨度各频率分量的项目能量含量。泄漏的在光谱中的量可通过从噪声在相邻强音的存在检测弱音调的能力来测量。定量地,这种能力涉及频率的旁瓣电平的窗的变换。第页>
频谱归一化,使得该带宽内的纯音,如果完全居中,具有正确的振幅。第页>
更好的分辨率,较高的泄漏,反之亦然。在该范围的一端,一个矩形的窗口具有尽可能窄的主瓣和最高旁瓣。这个窗口可以解决紧密间隔的音调,如果他们有相似的能量含量,但未能找到一个较弱,如果他们不。在另一端,具有高的旁瓣抑制的窗口具有宽的主瓣,其中接近的频率有污点在一起。第页>
pspectrum
使用凯撒窗进行开窗。对于凯撒窗口,主瓣捕获的信号能量的一部分最重要地取决于一个可调的形状因子,β.pspectrum
使用的形状因子范围从β=0个,它对应于一个矩形窗口β=40个其中一个主瓣宽捕获基本上所有的在双精度的光谱能量可表示。的中间值β≈6相当接近于一个Hann窗。控制β, 使用'泄漏'
名称 - 值对。如果设置'泄漏'
至ℓ, 然后ℓ和β通过相关β= 40(1 -ℓ). 见凯泽
更多细节。第页>
|
|
51点Hann窗,并用51点Kaiser窗 | 51点Hann窗,并用51点Kaiser窗 |
参数和算法选择
为了计算信号频谱,pspectrum
最初确定的分辨率带宽,它测量两个音调之间的距离,并且仍然可以分辨。分辨率带宽的理论值为第页>
t型最大值–t型分,和记录长度是所选择的信号区域的时域持续时间。第页>
ENBW是个等效噪声带宽光谱窗口。见 使用ENBW
更多细节。第页>'泄漏'
名称 - 值对,以控制ENBW。参数的最小值对应于与Kaiser窗β=40个.的最大值对应于Kaiser窗与β=0个.第页>
然而在实践中,pspectrum
可能会降低分辨率。降低分辨率,能够计算在一个合理的时间量频谱和具有有限数目的像素来显示它。对于这些实际的原因,最低的分辨率带宽pspectrum
可以用的是第页>
哪里f型跨度是使用'FrequencyLimits'
.如果'FrequencyLimits'
未指定,则pspectrum
使用采样率作为f型跨度.苏格兰皇家银行性能无法调整。第页>
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:第页>
如果分辨率带宽苏格兰皇家银行理论, 然后pspectrum
计算单改进周期整个信号。函数使用Kaiser窗口,其形状因子由'泄漏'
名称 - 值对,并应用零填充时在轴的时限超过信号持续时间。见周期图
更多细节。第页>
如果分辨率带宽 将所述信号转换成重叠片段。第页> 使用具有指定形状因子的Kaiser窗口分别打开每个段。第页> 平均值所有段的周期图。第页>苏格兰皇家银行性能, 然后pspectrum
计算韦尔奇周期图对于信号。功能:第页>
韦尔奇的方法是通过对重叠部分给出的信号的不同“实现”求平均,并使用窗口去除冗余数据,来减小谱估计的方差。见普韦尔奇
更多细节。第页>
各段的长度(或等效地,窗口的)是利用计算第页>
哪里f型奈奎斯特是个奈奎斯特频率. (如果没有混叠,则奈奎斯特频率是有效采样率的一半,定义为相邻时间点之间差值中值的倒数。这个奈奎斯特范围是[0,f型奈奎斯特]真正的信号,[ -f型奈奎斯特,f型奈奎斯特]对于复杂的信号。)第页>
步幅长度,通过调整初始估计发现,第页>
使第一个窗口正好开始于第一段的第一个示例,最后一个窗口正好结束于最后一段的最后一个示例。第页>
为了计算非平稳信号的时变频谱,pspectrum
将信号分割成重叠的段,每个段都有一个Kaiser窗口,计算短时Fourier变换,然后将变换串接成矩阵。第页>
非平稳信号是频率随时间变化的信号。这个光谱图非平稳信号是对其频率成分的时间演化的估计。为了构造非平稳信号的谱图,pspectrum
步骤如下:第页>
划分信号分成相等长度的段。段必须足够短的,该信号的频率内容不段内的明显改变。这些段可以或可以不重叠。第页>
对每个片段进行窗口化并计算其频谱以获得短时傅里叶变换.第页>
使用段光谱构建光谱图:第页>
如果使用输出参数调用,则连接光谱以形成矩阵。第页>
如果没有输出参数调用,在由段分贝段显示每个频谱的功率。描绘的大小并排侧与从属大小-颜色表的图像。第页>
该函数只能计算频谱用于单信道信号。第页>
信号分割成段
为了构建谱图,第一划分信号成可能重叠片段。随着pspectrum
函数,可以使用'时间分辨率'
和'重叠百分比'
名称-值对参数。如果不指定长度和重叠,函数将根据信号的整个长度和第页>
哪里ENBW是个等效噪声带宽光谱窗口。见ENBW
和谱计算欲获得更多信息。第页>
指定时间分辨率
如果信号没有时间信息,请在采样中指定时间分辨率(段长度)。时间分辨率必须是大于或等于1且小于或等于信号长度的整数。第页>
如果信号有时间信息,则以秒为单位指定时间分辨率。此函数将结果转换为多个样本,并将其舍入为小于或等于该数字但不小于1的最接近整数。时间分辨率必须小于或等于信号持续时间。第页>
指定作为重叠段长度的百分比。该函数的结果转换为一个数字样本和轮它是最接近的整数小于或等于所述数目。第页>
默认时间分辨率
如果没有指定的时间分辨率,然后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⌈N个/丁⌉样本,其中,⌈⌉符号表示上取整函数,N个是信号的长度,和丁是取决于除数N个:第页>
信号长度(N个) | 除数(丁) | 段长度 |
---|---|---|
2个 样品-63 样本
| 2个 |
1个 样本 -32 样本
|
64 样品-255 样本
| 八 |
八 样品-32 样本
|
256 样品-2047年 样本
| 八 |
32 样品-256 样本
|
2048年 样品-4095 样本
| 16 |
128 样品-256 样本
|
4096 样品-8191个 样本
| 32 |
128 样品-256 样本
|
8192个 样品-16383 样本
| 64 |
128 样品-256 样本
|
16384 样品-N个样本
| 128 |
128 样品 - ⌈N个/128 ⌉样品
|
您还可以指定相邻段之间的重叠。指定的重叠改变段的数量。延伸超出信号终点段是零填充。第页>
考虑七采样信号[s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6]
.因为⌈7/2⌉=⌈3.5⌉= 4,当没有重叠时,该函数将信号分成长度为4的两段。分段的数量随着重叠的增加而变化。第页>
重叠样本数 | 结果段 |
---|---|
0个 |
s0 s1 s2 s3 s4 s5 s6 0第页re> |
1个 |
s0 s1 s2 s3 s3 s4 s5 s6第页re> |
2个 |
s0 s1 s2 s3 s2 s3 s4 s4 s5 s6 0第页re> |
三 |
s0 s1 s2 s3 s1 s2 s3 s4 s2 s3 s5 s3 s4 s5 s6第页re> |
pspectrum
如果最后一段超出信号端点,则零点将填充信号。函数返回t型
,对应于段中心的时间瞬间向量。第页>
窗口段和计算谱
后pspectrum
将信号分成重叠片段,功能窗口,每个窗口与Kaiser窗段。形状因子β窗,因此,泄漏的,可以使用调整'泄漏'
名称 - 值对。然后,该函数计算每个分段的频谱并连接光谱以形成频谱矩阵。为了计算链段光谱,pspectrum
遵循中描述的过程谱计算,所不同的是分辨率带宽的下限是第页>
显示频谱功率
如果在没有输出参数的情况下调用,函数将使用带有默认MATLAB colormap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。第页>
这个持久性谱的信号是一个时间 - 频率视图,显示的一个给定的频率存在于信号中的时间的百分比。持久性光谱处于电源频率空间上的直方图。在一个信号作为信号演变的时间越长的特定频率仍然存在,则它的较高的时间百分数,因此更亮或“较热”其在显示颜色。使用持久性光谱识别隐藏在其它信号的信号。第页>
为了计算持久性谱,pspectrum
执行下列步骤操作:第页>
使用指定的泄漏、时间分辨率和重叠计算频谱图。见谱图计算更多细节。第页>
划分功率和频率值转换成2-d箱。(使用'NumPowerBins'
名称 - 值对来指定功率仓的数量)。第页>
对于每个时间值,计算功率谱对数的二元直方图。对于在该时刻存在信号能量的每个工频bin,将相应的矩阵元素增加1。对所有时间值的直方图求和。第页>
暗算功率和频率的累计直方图,用颜色比例表示为百分比标准化直方图计数的对数。为了表示零个值,使用尽可能小幅度的二分之一。第页>
功率谱 |
|
直方图 |
|
累积直方图 |
|
[1]哈里斯,弗雷德里克Ĵ。“在使用Windows的谐波分析与离散傅立叶变换”。在IEEE论文集®. 第66卷,1978年1月,第51-83页。第页>
[2] 使用快速傅立叶变换来估计功率谱:一种基于短时间平均,修正周期图的方法IEEE音频和电声学报.卷。15,1967年6月,页70-73。第页>
使用注意事项和限制:
代码生成不支持时间表。金宝app第页>
您单击对应于该MATLAB命令的链接:第页>
在MATLAB命令窗口中输入它运行的命令。Web浏览器不支持MATLAB的命令。金宝app第页>
选择一个网站,以获得翻译的内容,其中可看到当地的活动和优惠。根据您的位置,我们建议您选择:.第页>
选择网站
您还可以选择从下面的列表中的网站:第页>
选择中国网站(中文或英文)以获得最佳网站性能。其他MathWorks国家/地区网站未针对您所在位置的访问进行优化。第页>