pmcov

自回归功率谱密度估计-修正协方差法

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语法

pxx = pmcov (x,顺序)

pxx = pmcov (x,秩序,nfft)

[pxx, w] = pmcov (___)

[pxx，f]=pmcov(___，财政司司长）

[pxx w] = pmcov (x,秩序,w)

[pxx，f]=pmcov（x，order，f，fs）

[___]=pmcov（x，订单，___，频率范围）

[___pxxc] = pmcov (___、“ConfidenceLevel”概率)

pmcov (___)

描述

pxx= pmcov (x,秩序)返回功率谱密度估计值，pxx，表示离散时间信号，x，使用修改的协方差方法找到。当x是一个矢量，它被视为单个通道。当x是一个矩阵，PSD为每列独立计算，并存储在pxx．pxx为单位频率功率分布。频率的单位为rad/sample。秩序为用于产生PSD估计的自回归(AR)模型的阶数。

pxx= pmcov (x,秩序,非规则采样快速傅里叶变换)使用非规则采样快速傅里叶变换离散傅里叶变换(DFT)中的点。真实的x,pxx长度(非规则采样快速傅里叶变换/2+1）如果非规则采样快速傅里叶变换为偶数，且(非规则采样快速傅里叶变换+1） /2如果非规则采样快速傅里叶变换是奇数。对于复值x,pxx总长度非规则采样快速傅里叶变换．如果您省略非规则采样快速傅里叶变换，或将其指定为空，然后pmcov使用默认的DFT长度256。

[pxx,W]=pmcov(___)返回归一化角频率的矢量，W，此时估计PSD。W单位为rad/样本。为实值信号,W跨越了时间间隔[0,π]当非规则采样快速傅里叶变换甚至和[0,π)当非规则采样快速傅里叶变换是奇数。对于复值信号，W总是跨越这个区间[0, 2π)．

例子

[pxx,F]=pmcov(___,财政司司长)返回一个频率矢量，F，单位为单位时间的周期。采样频率，财政司司长，表示单位时间内的样本数。如果时间单位是秒，那么F以周期/秒（Hz）为单位。对于实值信号，F跨越间隔[0，财政司司长/ 2)当非规则采样快速傅里叶变换是偶数且[0，财政司司长/ 2)非规则采样快速傅里叶变换是奇数。对于复数信号，F跨越间隔[0，财政司司长）.

[pxx,W]=pmcov(x,秩序,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非规则采样快速傅里叶变换．

[pxx,F]=pmcov(x,秩序,F,财政司司长)返回在向量中指定的频率下的双边AR PSD估计，F.向量F必须包含至少两个元素，否则函数将其解释为非规则采样快速傅里叶变换．的频率F单位时间的周期。采样频率，财政司司长，表示单位时间内的样本数。如果时间单位是秒，那么F为周期/秒(Hz)。

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

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

例子

pmcov (___)无输出参数时，在当前图形窗口中绘制AR PSD估计值，单位为dB/单位频率。

例子

全部崩溃

AR(4)过程的修正协方差PSD估计

打开生活的脚本

创建一个AR(4)广义平稳随机过程的实现。使用修正协方差法估计PSD。将基于单一实现的PSD估计与随机过程的真实PSD进行比较。

创建AR（4）系统功能。获取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）；plot（F，20*log10（abs（H）））xlabel(‘频率（Hz）’) ylabel (“PSD (dB / Hz)”)

图形包含一个轴。轴包含一个line类型的对象。

创建一个实现AR(4)的随机过程。将随机数生成器设置为可重复结果的默认设置。实现长度为1000个样本。假设采样频率为1hz。使用pmcov估计四阶过程的PSD。将PSD估计值与真实PSD进行比较。

rng默认的x=randn（1000,1）；y=filter（1，A，x）；[Pxx，F]=pmcov（y，41024,1）；保持在情节(F, 10 * log10 (Pxx))传说(“真实功率谱密度”,“pmcov PSD估计”)

图中包含一个坐标轴。轴线包含2个线型对象。这些对象代表真实功率谱密度，pmcov PSD估计。

多通道信号的修正协方差PSD估计

打开生活的脚本

创建一个由三个正弦信号组成的多通道信号 $N (0, 1.)$ 高斯白噪声。正弦频率为100 Hz、200 Hz和300 Hz。采样频率为1 kHz，信号持续时间为1s。

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

估计信号的PSD使用修正协方差方法与12阶自回归模型。使用默认的DFT长度。情节的估计。

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

图中包含一个坐标轴。标题为“修正协方差功率谱密度估计”的轴包含3个线型对象。

输入参数

全部崩溃

`x`—输入信号
向量|矩阵

输入信号，指定为行或列向量或矩阵。如果x是一个矩阵，那么它的列被视为独立的通道。

例子:cos（pi/4*（0:159））+randn（1160）是单通道行矢量信号。

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

`秩序`—自回归模型的顺序
正整数

自回归模型的顺序，指定为正整数。

数据类型:双

`非规则采样快速傅里叶变换`—DFT点的个数
`256`(默认)|整数|`［］`

DFT点的数目，指定为正整数。对于实值输入信号，x， PSD估计，pxx长度(非规则采样快速傅里叶变换/2+1）如果非规则采样快速傅里叶变换为偶数，且(非规则采样快速傅里叶变换+1） /2如果非规则采样快速傅里叶变换是奇数。对于复数输入信号，x，PSD估计值始终具有长度非规则采样快速傅里叶变换．如果非规则采样快速傅里叶变换指定为空，则默认非规则采样快速傅里叶变换使用。

数据类型:单|双

`财政司司长`—采样率
正标量

采样率，指定为一个正标量。采样率是单位时间内的采样数。如果时间的单位是秒，那么采样率的单位是Hz。

`W`—标准化频率
向量

归一化频率，指定为具有至少两个元素的行或列向量。归一化频率以rad/sample为单位。

例子:W = [pi/4 pi/2]

数据类型:双

`F`—频率
向量

频率，指定为具有至少两个元素的行或列向量。频率以单位时间的周期为单位。单位时间由采样率确定，财政司司长．如果财政司司长有样本/秒的单位吗F有赫兹的单位。

例子:fs = 1000;F = [100 200]

数据类型:双

`freqrange`—PSD估计的频率范围
`“单向的”`|`“双面的”`|`“中心”`

PSD估计的频率范围，指定为“单向的”,“双面的”,或“中心”．默认值是“单向的”对于实值信号和“双面的”为复值信号。每个选项对应的频率范围为

“单向的”-返回实值输入信号的单边PSD估计，x．如果非规则采样快速傅里叶变换甚至，pxx长度非规则采样快速傅里叶变换/2 + 1，在区间内计算[0,π]rad/样本。如果非规则采样快速傅里叶变换是奇数吗pxx是(非规则采样快速傅里叶变换+ 1)/2，区间是[0,π)rad /样品。当财政司司长，相应的间隔为[0，财政司司长/2]周期/单位时间和[0，财政司司长/2)偶数和奇数长度的周期/单位时间非规则采样快速傅里叶变换分别。
“双面的”-返回实值或复数输入的双边PSD估计值，x．在这种情况下,pxx长度非规则采样快速傅里叶变换并在时间间隔内进行计算[0, 2π)rad /样品。当财政司司长时，间隔为[0，财政司司长)周期/单位时间。
“中心”-返回实值或复值输入的中心双边PSD估计，x．在这种情况下,pxx长度非规则采样快速傅里叶变换并在时间间隔内进行计算(–π,π]均匀长度的Rad /样品非规则采样快速傅里叶变换和(–π,π)奇数长度的rad/样本非规则采样快速傅里叶变换什么时候财政司司长时，对应的间隔为(-财政司司长/ 2,财政司司长/2]周期/单位时间和(-财政司司长/ 2,财政司司长/2)偶数和奇数长度的周期/单位时间非规则采样快速傅里叶变换分别。

`概率`—PSD估计的置信区间
`0.95`(默认)|范围（0,1）中的标量

真实PSD的覆盖概率，指定为范围（0,1）内的标量。输出，pxxc，包含概率x真实PSD的100%区间估计。

输出参数

全部崩溃

`pxx`——PSD估计
向量矩阵

PSD估计值，作为实值、非负列向量或矩阵返回pxx对应列的PSD估算是x．PSD估计的单位是每单位频率的时间序列数据的平方幅度单位。例如，如果输入数据的单位是伏特，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1Ω并指定以赫兹为单位的采样率，则PSD估计的单位是瓦特/赫兹。

数据类型:单|双

`W`-标准化频率
向量

标准化频率，作为实值列向量返回。如果pxx是片面的PSD估计，W跨越了时间间隔[0,π]如果非规则采样快速傅里叶变换甚至和[0,π)如果非规则采样快速傅里叶变换是奇数。如果pxx是一个双边PSD估计，W跨越了时间间隔[0, 2π).对于以DC为中心的PSD估算，W跨越了时间间隔(–π,π]甚至非规则采样快速傅里叶变换和(–π,π)为奇数非规则采样快速傅里叶变换．

数据类型:双

`F`——循环的频率
向量

循环频率，作为实值列向量返回。对于单边PSD估计，F跨越间隔[0，财政司司长/ 2)当非规则采样快速傅里叶变换是偶数且[0，财政司司长/ 2)非规则采样快速傅里叶变换是奇怪的。对于双面PSD估计，F跨越间隔[0，财政司司长）.对于dc为中心的PSD估计，F跨越时间间隔（–财政司司长/ 2,财政司司长/2]周期/偶数长度的单位时间非规则采样快速傅里叶变换以及——财政司司长/ 2,财政司司长/2)奇数长度的周期/单位时间非规则采样快速傅里叶变换．

数据类型:双|单

`pxxc`——信心界限
矩阵

置信边界，作为带有实值元素的矩阵返回。矩阵的行大小等于PSD估计的长度，pxx．pxxc列数是的两倍pxx．奇数列包含置信区间的下界，偶数列包含置信区间的上界。因此,pxxc (m, 2 * n - 1)置信下限是和吗pxxc（m，2*n）上置信限是否与估计值相对应pxx（m，n）.置信区间的覆盖概率由概率输入。

数据类型:单|双

扩展功能

C / c++代码生成
使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.

使用注意事项及限制:

如果非规则采样快速傅里叶变换参数在编译时为变量大小，那么它在运行时一定不能变成标量或空数组。

另见

博格|pcov|脓性

在R2006a之前引入

pmcov

语法

描述

例子

AR(4)过程的修正协方差PSD估计

多通道信号的修正协方差PSD估计

输入参数

`x`—输入信号
向量|矩阵

`秩序`—自回归模型的顺序
正整数

`非规则采样快速傅里叶变换`—DFT点的个数
`256`(默认)|整数|`［］`

`财政司司长`—采样率
正标量

`W`—标准化频率
向量

`F`—频率
向量

`freqrange`—PSD估计的频率范围
`“单向的”`|`“双面的”`|`“中心”`

`概率`—PSD估计的置信区间
`0.95`(默认)|范围（0,1）中的标量

输出参数

`pxx`——PSD估计
向量矩阵

`W`-标准化频率
向量

`F`——循环的频率
向量

`pxxc`——信心界限
矩阵

扩展功能

C / c++代码生成
使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.

另见

信号处理工具箱文档

金宝app

基于MATLAB的信号处理深度学习

pmcov

语法

描述

例子

AR(4)过程的修正协方差PSD估计

多通道信号的修正协方差PSD估计

输入参数

x—输入信号向量|矩阵

秩序—自回归模型的顺序正整数

非规则采样快速傅里叶变换—DFT点的个数256(默认)|整数|［］

财政司司长—采样率正标量

W—标准化频率向量

F—频率向量

freqrange—PSD估计的频率范围“单向的”|“双面的”|“中心”

概率—PSD估计的置信区间0.95(默认)|范围（0,1）中的标量

输出参数

pxx——PSD估计向量矩阵

W-标准化频率向量

F——循环的频率向量

pxxc——信心界限矩阵

扩展功能

C / c++代码生成使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.

另见

信号处理工具箱文档

金宝app

基于MATLAB的信号处理深度学习

`x`—输入信号
向量|矩阵

`秩序`—自回归模型的顺序
正整数

`非规则采样快速傅里叶变换`—DFT点的个数
`256`(默认)|整数|`［］`

`财政司司长`—采样率
正标量

`W`—标准化频率
向量

`F`—频率
向量

`freqrange`—PSD估计的频率范围
`“单向的”`|`“双面的”`|`“中心”`

`概率`—PSD估计的置信区间
`0.95`(默认)|范围（0,1）中的标量

`pxx`——PSD估计
向量矩阵

`W`-标准化频率
向量

`F`——循环的频率
向量

`pxxc`——信心界限
矩阵

C / c++代码生成
使用Matlab®编码器生成C和C++代码™.