使用持久性频谱找到干扰

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可视化嵌入宽带信号中的干扰窄带信号。

生成在1 kHz的啁啾500秒。在测量期间，啁啾的频率从180 Hz增加到220 Hz。

FS = 1000;T =（0：1 / FS：500）';x = Chirp（t，180，t（端），220）+ 0.15 * randn（尺寸（t））;

该信号还含有210Hz正弦曲线。正弦骨的幅度为0.05，仅存在总信号持续时间的1/6。

IDX =楼层（长度（x）/ 6）;X（1：IDX）= X（1：IDX）+ 0.05 * COS（2 * PI * T（1：IDX）* 210）;

将信号保存为MATLAB®时间表。

s =时间表（秒（t），x）;

打开信号分析仪并将时间表从工作区浏览器拖动到显示。点击时频按钮添加频谱图视图。在这一点谱图标签，下面时间分辨率，选择指定并输入1秒的时间分辨率。设定频率限制到100 Hz和290 Hz。两个信号组件都是可见的。

回到展示标签。点击时间按钮删除时间视图并单击光谱按钮添加Power Spectrum视图。频率范围持续到100Hz至290Hz。弱弦曲面被啁啾模糊不清。

点击光谱▼按钮更改光谱查看到A.持久性频谱看法。在这一点持久性频谱标签，下面时间分辨率，选择指定并输入1秒的时间分辨率。在邻接段之间指定ZERO重叠。设定电源限制到-50 db和0 dB和密度限制到0.1和4.现在两个信号组件都清晰可见。

在这一点展示标签，下面分享，点击生成脚本▼和选择持久频谱脚本。该脚本出现在MATLAB编辑器中。

％计算持久频谱MATLAB（R）9.7生成的％和信号处理工具箱8.2。％生成：26-dec-2018 16:07:45％ 参数timelimits =秒（[0 500]）;％秒surformlimits = [100 290];％Hz.timeresolution = 1;％秒重叠的= 0;%%％指数进入信号时间区域s_x_roi = s（:,'X'）;s_x_roi = s_x_roi（timeRange（timelimits（1），timelimits（2），'关闭'），1）;％计算谱估计％运行下面的函数调用，没有输出参数绘制结果[p，f，pwr] = pspectrum（s_x_roi，......“坚持”那......'surformlimits'，频率，......'timeresolution'，timeresolution，......'重叠的'，重叠的）;

使用持久性频谱找到干扰

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