主要内容
检测一种扭曲的信号噪声
噪声的存在往往很难确定一个信号的频谱内容。在这种情况下频率分析可以帮助。
考虑例如模拟输出的非线性放大器的介绍了三阶失真。
输入信号是一个180 Hz单位振幅正弦信号在3.6千赫采样。产生10000个样本。
N = 1 e4;n = 0: n - 1;fs = 3600;f0 = 180;t = n / f;y =罪(2 *π* f0 * t);
添加unit-variance白噪声输入。使用一个三阶多项式模型放大器。通过输入信号通过放大器使用polyval。阴谋的一部分输出。比较纯正弦信号的输出。
rng默认的噪音= randn(大小(y));dispol = (0.5 - 0.75 1 0);= polyval (dispol y +噪声);ns = 300:500;情节(t (ns), [(ns); polyval (dispol y (ns))))包含(“时间(s)”)ylabel (“信号”)轴紧传奇(“白噪音”,“不白噪声”)
使用pwelch计算和策划输出的功率谱密度。
[pxx f] = pwelch ([], [], [], fs);pwelch ([], [] [], fs)
因为放大器引入了三阶失真,预计输出信号有:
一个直流(零频)组件;
一个基本组件使用相同的频率作为输入,180赫兹;
两个谐波——频率成分在两次和三次的频率输入,360和540赫兹。
确认输出是立方非线性。
(党、lox) = findpeaks (pxx,“NPeaks”4“SortStr”,“下”);持有在情节(f (lox) / 1000, 10 * log10 (pks),”或“)举行从传奇(PSD的,的频率成分)
组件=排序([f (lox) f0 * (0:3)“)”
组件=2×4180.0000 360.0000 540.0000 0.8789 180.1758 360.3516 540.5273 0
pwelch通过将信号划分为重叠部分,计算每个环节的周期图和平均。默认情况下,该函数使用八段有50%的重叠。对10000个样本,这对应于每段2222样品。
将信号划分为较短的片段更平均结果。平滑周期图,但分辨率较低。更高的谐波不能区分。
pwelch(222年,[][],fs)
将信号划分为长段增加分辨率,而且随机性。信号和谐波正是在预期的位置。然而,至少有一个虚假的高频峰值与更多的权力比更高的谐波。
pwelch(4444年,[][],fs)
