测量平均频率，功率，带宽

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生成1024个采样的1024khz的啁啾。啁啾的初始频率为50 kHz，在采样结束时达到100 kHz。添加高斯白噪声，使信噪比为40 dB。

nSamp = 1024;Fs = 1024e3;信噪比= 40;t = (0:nSamp-1)'/Fs;x = chirp(t,50e3,nSamp/Fs,100e3);x = x+randn(size(x))*std(x)/db2mag(SNR);

估计信号99%的占用带宽，并将其标注在功率谱密度(PSD)图上。

obw (x, Fs);

图中包含一个轴对象。标题为99%已占用带宽:55.377 kHz的axis对象包含4个类型为line、patch的对象。

计算波段内的功率，并验证它是总功率的99%。

[bw,flo,fhi, power] = obw(x,Fs);百分比=功率/带宽功率(x)*100

百分比= 99.0000

产生另一个啁啾。指定初始频率为200khz，最终频率为300khz，振幅为第一个信号的两倍。添加高斯白噪声。

x2 = 2*chirp(t,200e3,nSamp/Fs,300e3);x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);

加上这两个啁啾就形成了一个新的信号。绘制信号的PSD并标注其中值频率。

medfreq ([x + x2], Fs);

图中包含一个轴对象。标题为中位数频率估计:237.563 kHz的轴对象包含2个类型为line的对象。

绘制PSD并标注平均频率。

meanfreq ([x + x2], Fs);

图中包含一个轴对象。标题为Mean Frequency Estimate: 214.962 kHz的轴对象包含2个类型为line的对象。

现在考虑每个啁啾表示一个单独的通道。估计每个频道的平均频率。在psd图上标注平均频率。

meanfreq (x2 [x]、Fs)

图中包含一个轴对象。标题为Mean Frequency Estimate的axis对象包含4个类型为line的对象。

ans =1×210⁵× 0.7503 2.4999

估计每个信道的半功率带宽。在psd图上标注3db带宽。

powerbw (x2 [x]、Fs)

图中包含一个轴对象。标题为3db Bandwidth的axes对象包含8个类型为line, patch的对象。

ans =1×210⁴× 4.4386 9.2208

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