用MATLAB - MATLAB & Simulink估算功率谱金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

估算中功率谱MATLAB

时域信号的功率谱(PS)是基于有限数据集的信号中包含的功率在频率上的分布。信号的频域表示通常比时域表示更容易分析。许多信号处理应用，如噪声消除和系统识别，都是基于信号的特定频率修改。功率谱估计的目的是从一个序列的时间样本中估计信号的功率谱。根据对信号的了解，估计技术可以包括参数或非参数方法，并可以基于时域或频域分析。例如，一种常见的参数技术包括将观测值拟合到自回归模型中。一种常见的非参数技术是周期图。采用傅立叶变换方法进行功率谱估计，如韦尔奇法和滤波器组法。对于长度相对较小的信号，滤波器组方法产生的频谱估计具有更高的分辨率，更准确的噪声底噪声，峰值比Welch方法更精确，且频谱泄漏低或没有。这些优势是以增加的计算量和较慢的跟踪速度为代价的。 For more details on these methods, see光谱分析．您还可以使用其他技术，如最大熵法。

在MATLAB^®，您可以执行实时频谱分析的动态信号使用dsp。年代pectru米一个n一个lyzer系统对象™。属性可以在频谱分析仪中查看频谱数据，并将数据存储在工作空间变量中isNewDataReady和getSpectrumData对象的功能。或者，你可以用dsp。年代pectru米Estimator系统对象，然后是dsp。一个rr一个yPlot对象查看光谱数据。输出dsp。年代pectru米Estimator对象是光谱数据。这些数据可用于进一步处理。

利用dsp估算功率谱。简介

打开脚本

如果需要查看信号的功率谱，可以使用dsp。年代pectru米一个n一个lyzer系统对象™。你可以改变输入信号的动态，并实时看到这些变化对信号功率谱的影响。

初始化

初始化正弦波源，生成正弦波;初始化频谱分析仪，显示信号的功率谱。输入的正弦波有两个频率:一个是1000赫兹，另一个是5000赫兹。创建两个dsp。年代我neW一个ve对象，一个产生1000 Hz的正弦波，另一个产生5000 Hz的正弦波。

Fs = 44100;Sineobject1 = dsp。SineWave (“SamplesPerFrame”, 1024,“PhaseOffset”10．..“SampleRate”Fs,“频率”, 1000);Sineobject2 = dsp。SineWave (“SamplesPerFrame”, 1024,．..“SampleRate”Fs,“频率”, 5000);SA = dsp。年代pectru米一个n一个lyzer(“SampleRate”Fs,“方法”，滤波器组的，．..“SpectrumType”，“权力”，“PlotAsTwoSidedSpectrum”假的,．..“ChannelNames”，{“输入功率谱”}，“YLimits”, 40 [-120],“ShowLegend”,真正的);

频谱分析仪采用滤波器组的方法来计算信号的功率谱。

估计

输入并估计信号的功率谱。构造一个为循环运行5000次迭代。在每次迭代中，流1024个样本(一帧)的每个正弦波，并计算每个帧的功率谱。为了产生输入信号，将两个正弦波相加。合成的信号是一个具有两个频率的正弦波:一个在1000赫兹，另一个在5000赫兹。加入均值为零、标准差为0.001的高斯噪声。为了获得进一步处理的光谱数据，使用isNewDataReady和getSpectrumData对象的功能。的变量数据包含在频谱分析仪上显示的频谱数据，以及有关频谱的额外统计信息。

数据= [];为Iter = 1:7000 sininewave1 = sinineobject1 ();Sinewave2 = Sineobject2 ();Input = Sinewave1 + Sinewave2;NoisyInput = Input + 0.001*randn(1024,1);SA (NoisyInput);如果SA。我年代NewDataReady data = [data;getSpectrumData(SA)];结束结束释放(SA);

在频谱分析仪的输出中，你可以看到两个不同的峰值:一个在1000赫兹，另一个在5000赫兹。

分辨率带宽(Resolution Bandwidth, RBW)是频谱分析仪能分辨的最小频率带宽。默认情况下,RBWSource财产的dsp。年代pectru米一个n一个lyzer对象设置为汽车．RBW是频率广度与1024的比值。在双边谱中，这个值是 $美元\压裂f s {} {} {1024} $$ 但从单方面的角度来看，事实的确如此 $\压裂{\压裂f s {} {} {2}} {1024}$ ．本例中的频谱分析仪显示的是单侧频谱。因此，RBW是(44100/2)/1024或21.53Hz

使用 RBW美元，计算一个光谱更新所需的输入样本的数量， $美元N_{样本}$$ 为下式: $美元N_{样本}= \压裂f s {} {} {RBW} $$ ．

在这个例子中, $美元N_{样本}$$ 是44100/21.53或2048个样品。

RBW美元在“自动”模式下计算得到一个很好的频率分辨率。

为了区分显示器上的两个频率，两个频率之间的距离必须至少为RBW。在本例中，两个峰值之间的距离为4000 Hz，大于 RBW美元．因此，你可以清楚地看到山峰。改变第二个正弦波的频率为1015hz。这两个频率之间的差值小于．

释放(Sineobject2);Sineobject2。Fre问uency＝1015;为Iter = 1:50 000 sininewave1 = sinineobject1 ();Sinewave2 = Sineobject2 ();Input = Sinewave1 + Sinewave2;NoisyInput = Input + 0.001*randn(1024,1);SA (NoisyInput);结束释放(SA);

山峰是无法区分的。

要提高频率分辨率，就要降低频率 RBW美元 1赫兹。

SA。RBW年代ource＝“属性”；SA。RBW＝1；为Iter = 1:50 000 sininewave1 = sinineobject1 ();Sinewave2 = Sineobject2 ();Input = Sinewave1 + Sinewave2;NoisyInput = Input + 0.001*randn(1024,1);SA (NoisyInput);结束释放(SA);

在放大时，两个相隔15赫兹的峰值现在可以区分了。

当频率分辨率增大时，时间分辨率减小。要在频率分辨率和时间分辨率之间保持良好的平衡，就要改变频率分辨率RBWSource财产汽车．

在流处理过程中，您可以更改输入属性或频谱分析仪属性，并立即看到对频谱分析仪输出的影响。例如，当环路的索引是1000的倍数时，改变第二个正弦波的频率。

释放(Sineobject2);SA。RBW年代ource＝“汽车”；为Iter = 1:50 000 sininewave1 = sinineobject1 ();如果(mod(Iter,1000) == 0)释放(Sineobject2);Sineobject2。Fre问uency＝Iter; Sinewave2 = Sineobject2();其他的Sinewave2 = Sineobject2 ();结束Input = Sinewave1 + Sinewave2;NoisyInput = Input + 0.001*randn(1024,1);SA (NoisyInput);结束释放(SA);

在运行流循环时，可以看到第二个正弦波的峰值随着迭代值的变化而变化。类似地，您可以在模拟运行时更改频谱分析仪的任何属性，并在输出中看到相应的更改。

转换单位之间的功率

频谱分析仪提供三个单位来指定功率谱密度:瓦特/赫兹，dBm /赫兹,瓦分贝/赫兹．对应的功率单位为美国瓦茨，dBm,瓦分贝．对于电气工程应用，您也可以查看信号的RMS在Vrms或伏特分贝．缺省情况下，spectrum类型为权力在dBm．

将瓦特功率转换为dBW和dBm

权力瓦分贝是由:

$P_{d B W} ＝ 10 日志 10 （ p o w e r 我 n w 一个 t t / 1 w 一个 t t ）$

权力dBm是由:

$P_{d B 米} ＝ 10 日志 10 （ p o w e r 我 n w 一个 t t / 1 米我 l l 我 w 一个 t t ）$

对于振幅为1v的正弦波信号，其单侧频谱的功率为美国瓦茨是由:

$\begin{array}{l} P_{W 一个 t t 年代} ＝ {一个}^{2} / 2 \\ P_{W 一个 t t 年代} ＝ 1 / 2 \end{array}$

在这个例子中，这个功率等于0.5 W。对应的dBm功率为:

$\begin{array}{l} P_{d B 米} ＝ 10 日志 10 （ p o w e r 我 n w 一个 t t / 1 米我 l l 我 w 一个 t t ） \\ P_{d B 米} ＝ 10 日志 10 （ 0．5 / 10^{- 3.} ） \end{array}$

这里的功率等于26.9897 dBm。要用峰值查找器确认此值，请单击工具>测量>峰仪．

对于白噪声信号，所有频率的频谱都是平坦的。本例中的频谱分析仪在[0 Fs/2]范围内显示单侧频谱。对于方差为1e-4的白噪声信号，单位带宽功率(P_{unitbandwidth})是1的军医。白噪声的总功率美国瓦茨在整个频率范围内为:

$\begin{array}{l} P_{w h 我 t e n o 我年代 e} ＝ P_{u n 我 t b 一个 n d w 我 d t h} ＊ n u 米 b e r o f f r e 问 u e n c y b 我 n 年代， \\ P_{w h 我 t e n o 我年代 e} ＝（ 10^{- 4} ）＊（ \frac{F 年代 / 2}{R B W} ）， \\ P_{w h 我 t e n o 我年代 e} ＝（ 10^{- 4} ）＊（ \frac{22050}{21.53} ） \end{array}$

频率箱的数量是总带宽与RBW的比值。对于单侧频谱，总带宽是采样率的一半。本例中RBW为21.53 Hz。有了这些值，白噪声的总功率就进来了美国瓦茨0.1024 W。在dBm中，白噪声的功率可以用10 * log10 (0.1024/10 ^ 3)，等于20.103 dBm。

将功率转换为dBFS

如果将光谱单位设置为dBFS并设置满量程(FullScaleSource)汽车,权力dBFS计算为:

$P_{d B F 年代} ＝ 20. \cdot {日志}_{10} （ \sqrt{P_{w 一个 t t 年代}} / F u l l ＿年代 c 一个 l e ）$

地点:

P_美国瓦茨功率的单位是瓦吗
对于双精度和浮点数信号，Full_Scale为输入信号的最大值。
对于定点或整数信号，Full_Scale是可表示的最大值。

如果您指定一个手动满量程(集FullScaleSource来财产),在dBFS是由:

$P_{F 年代} ＝ 20. \cdot {日志}_{10} （ \sqrt{P_{w 一个 t t 年代}} / F 年代）$

在哪里FS表格中是否规定了全部比例系数全尺度的财产。

对于振幅为1v的正弦波信号，其单侧频谱的功率为美国瓦茨是由:

$\begin{array}{l} P_{W 一个 t t 年代} ＝ {一个}^{2} / 2 \\ P_{W 一个 t t 年代} ＝ 1 / 2 \end{array}$

在这个例子中，这个功率等于0.5 W，正弦波的最大输入信号是1v。dBFS中相应的幂为:

$P_{F 年代} ＝ 20. \cdot {日志}_{10} （ \sqrt{1 / 2} / 1 ）$

这里，幂等于-3.0103。要在频谱分析仪中确认此值，请运行以下命令:

Fs = 1000;%采样频率sinef = dsp.SineWave('SampleRate'，Fs，'SamplesPerFrame'，100);范围= dsp.SpectrumAnalyzer(“SampleRate”,Fs,…'SpectrumUnits'，'dBFS'，'PlotAsTwoSidedSpectrum'，false) %% for ii = 1:10万xsin = sinef();范围(xsine)结束

然后,单击工具>测量>峰仪．

将dBm中的Power转换为vrm中的RMS

权力dBm是由:

$P_{d B 米} ＝ 10 日志 10 （ p o w e r 我 n w 一个 t t / 1 米我 l l 我 w 一个 t t ）$

电压的有效值是:

$V_{r 米年代} ＝ 10^{P_{d B 米} / 20.} \sqrt{10^{- 3.}}$

从前面的例子，P_dBm= 26.9897 dBm。V_rms是计算

$V_{r 米年代} ＝ 10^{26.9897 / 20.} \sqrt{０．００１}$

等于0.7071。

确认此值:

改变类型来RMS．
点击打开峰值查找器工具>测量>峰仪．

利用dsp估算功率谱。SpectrumEstimator

打开脚本

或者，您可以使用dsp。年代pectru米Estimator系统对象。您可以获得频谱估计器的输出，并存储数据以作进一步处理。中查看其他对象估计图书馆,类型帮助dsp在MATLAB®命令提示符中，单击估计．

初始化

使用与上一节中使用的相同的源代码dsp。年代pectru米一个n一个lyzer来估计功率谱。输入的正弦波有两个频率:一个是1000赫兹，另一个是5000赫兹。初始化dsp。年代pectru米Estimator用滤波器组方法计算信号的功率谱。查看信号的功率谱dsp。一个rr一个yPlot对象。

Fs = 44100;Sineobject1 = dsp。SineWave (“SamplesPerFrame”, 1024,“PhaseOffset”10．..“SampleRate”Fs,“频率”, 1000);Sineobject2 = dsp。SineWave (“SamplesPerFrame”, 1024,．..“SampleRate”Fs,“频率”, 5000);规范= dsp。年代pectru米Estimator(“方法”，滤波器组的，．..“PowerUnits”，dBm的，“SampleRate”Fs,“FrequencyRange”，“单向的”）;ArrPlot = dsp。ArrayPlot (“PlotType”，“行”，“ChannelNames”，{“输入功率谱”}，．..“YLimits”, 30 [-80],“包含”，“每帧样本数目”，“YLabel”，．..“权力(dBm)”，“标题”，“样品的单边功率谱”）;

估计

输入并估计信号的功率谱。构造一个为循环运行5000次迭代。在每次迭代中，流1024个样本(一帧)的每个正弦波，并计算每个帧的功率谱。在输入信号中加入均值为0，标准差为0.001的高斯噪声。

为Iter = 1:50 000 sininewave1 = sinineobject1 ();Sinewave2 = Sineobject2 ();Input = Sinewave1 + Sinewave2;NoisyInput = Input + 0.001*randn(1024,1);PSoutput =规范(NoisyInput);ArrPlot (PSoutput);结束

采用滤波器组方法，谱估计分辨率高，谱峰精度高，无谱泄漏。

转换x-轴表示频率

默认情况下，阵列图显示了功率谱数据与每帧的样本数量。x轴上的点数等于输入帧的长度。频谱分析仪绘制功率谱数据与频率的关系。对于单侧频谱，频率在[0 Fs/2]范围内变化。对于双边频谱，频率在[-Fs/2 Fs/2]范围内变化。要将数组图的x轴从基于样本转换为基于频率，请执行以下操作:

点击配置属性图标。
单侧光谱-开主要选项卡,设置样本增量来和x为0。
对于一个双边光谱-开主要选项卡,设置样本增量来和x来．

在这个例子中，频谱是片面的，因此样本增量和x分别为44100/1024和0。要指定以千赫为单位的频率，请设置样本增量44.1/1024。

arrplot.sampleincrement =（fs / 1000）/ 1024;arrplot.xlabel =.的频率(赫兹)；ArrPlot。Title =“相对于频率的单侧功率谱”；为Iter = 1:50 000 sininewave1 = sinineobject1 ();Sinewave2 = Sineobject2 ();Input = Sinewave1 + Sinewave2;NoisyInput = Input + 0.001*randn(1024,1);PSoutput =规范(NoisyInput);ArrPlot (PSoutput);结束

现场处理

输出dsp。年代pectru米Estimator对象包含光谱数据，可用于进一步处理。数据可以实时处理，也可以存储在工作空间中。

估算中功率谱MATLAB

利用dsp估算功率谱。简介

转换单位之间的功率

将瓦特功率转换为dBW和dBm

将功率转换为dBFS

将dBm中的Power转换为vrm中的RMS

利用dsp估算功率谱。SpectrumEstimator

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