下面几节将讨论据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ug/nonparametric-methods.html" class="intrnllnk">周期图据/一种>那据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ug/nonparametric-methods.html" class="intrnllnk">修改了一系列时期据/一种>那据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ug/nonparametric-methods.html" class="intrnllnk">韦尔奇据/一种>那据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ug/nonparametric-methods.html" class="intrnllnk">多人据/一种>非参数估计方法,以及相关的据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ug/nonparametric-methods.html" class="intrnllnk">CPSD功能据/一种>那据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ug/nonparametric-methods.html" class="intrnllnk">转移功能估计据/一种>那据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ug/nonparametric-methods.html" class="intrnllnk">相干函数据/一种>.据/p>
一般地说,估计过程的PSD的一个方法是简单地找到离散时间傅里叶变换的处理的样品(通常在栅格上完成与FFT)和适当比例的平方的结果的幅度。这个估计值叫据S.pan class="emphasis">周期图据/E.m>据/S.pan>.据/p>
信号PSD的期间图估计据S.pan class="inlineequation">
的长度据S.pan class="emphasis">L.据/E.m>据/S.pan>是据/p>
其中Fs为采样频率。据/p>
在实践中,实际计算据S.pan class="inlineequation">
只能在有限的频率点上执行,通常采用FFT。周期图方法的大多数实现计算据S.pan class="inlineequation">
- 频率下的PSD估计值据/p>
在某些情况下,如果频率的频率是两个的功率,则通过FFT算法计算期限域的计算更有效。因此,用零填充输入信号并不罕见,以将其长度延伸到两个功率。据/p>
作为期间图的示例,请考虑以下1001元元件据code class="literal">XN.据/code>,它由两个正弦加噪声:据/p>
PSD的周期图的估计可以使用计算据code class="literal">周期图据/code>.在这种情况下,数据向量乘以一个汉明窗口来产生一个修改的周期图。据/p>
算法据/S.trong> 周期图计算并缩放FFT的输出,产生如下功率与频率图。据/p>
如果输入信号是实值,所得到的FFT的大小是对称于零频率(DC)。对于偶数长度的FFT,只有第一个(1 +据code class="literal">NFFT据/code>/2)点是唯一的。确定唯一值的数量,并只保留那些唯一的点。据/p> 采用独特的FFT值的平方大。按下平方(DC除外)据S.pan class="inlineequation">
, 在哪里据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>是任何零填充之前的信号的长度。按下DC值据S.pan class="inlineequation">
.据/p> 从唯一点,NFFT和采样频率创建频率矢量。据/p> 绘制所得数值的平方FFT对频率。据/p> 下面几节讨论关于泄漏、分辨率、偏差和方差问题的周期图的性能。据/p>
频谱泄漏据/S.trong> 考虑有限长度的PSD(长度据S.pan class="inlineequation">
) 信号据S.pan class="inlineequation">
.解释它经常有用据S.pan class="inlineequation">
为无限信号相乘的结果,据S.pan class="inlineequation">
,由有限长的矩形窗口,据S.pan class="inlineequation">
:据/p>
因为时域中的乘法对应于频域中的卷积,所以频域中的周期图的预期值是据/p>
这表明周期图的期望值与狄氏内核的平方真实PSD的卷积。据/p>
对于正弦数据,卷积的效果最好。假设据S.pan class="inlineequation">
由的总和的据S.pan class="inlineequation">
复杂的正弦曲线:据/p>
它的频谱是据/p>
这对于一个有限长度的序列变据/p>
前面等式等于据/p>
所以在有限长度信号的频谱中,狄拉克函数被形式项所取代据S.pan class="inlineequation">
,其对应于一个矩形窗口的频率响应集中在频率据S.pan class="inlineequation">
.据/p>
矩形窗口的频率响应具有周期性的形状:据/p>
该曲线显示MainLobe和几个侧链,其中最大的一个是大约在mainLobe峰值下方的13.5 dB。这些裂片占称为光谱泄漏的效果。虽然无限长度信号的功率精确集中在离散频率点据S.pan class="inlineequation">
,加窗(或截断)信号在离散频率点周围有连续的功率“泄漏”据S.pan class="inlineequation">
.据/p>
因为短矩形窗口的频率响应是与较长窗口的DIRAC DELTA功能的近似值较差,所以当数据记录短时,光谱泄漏尤其明显。考虑以下100个样本的顺序:据/p>
值得注意的是,光谱泄漏的效果仅在数据记录的长度上抵消。这不是在有限数量的频率样本中计算期限码的事实的结果。据/p>
决议据/S.trong> 决议据/E.m>据/S.pan>指的是辨别光谱特征的能力,并且是频谱估计性能分析的关键概念。据/p>
为了解决频率相对较近的两个正弦波,两个频率之间的差异是大于这些正弦曲线中任一部分的泄漏光谱的Mainlobe宽度的差异。MainLobe宽度被定义为MainLobe的宽度,其中功率为峰值mainlobe功率(即3 dB宽度)。此宽度近似等于据S.pan class="inlineequation">
换句话说,对于频率的两个正弦据S.pan class="inlineequation">
和据S.pan class="inlineequation">
,再溶解性条件要求据/p>
在上面的例子中,两个正弦波仅以10赫兹分开,数据记录必须大于100个样本,以允许两个不同的正弦波通过周期图的分辨率。据/p>
考虑不满足此标准的情况,如以下67个样本序列:据/p>
上述关于分辨率的讨论没有考虑噪声的影响,因为噪音比率相对较高。当SNR低时,真正的频谱特征越难区分,并且基于周期度判定的光谱估计中出现噪声伪影。以下示例说明了这一点:据/p>
周期图的偏差据/S.trong> 周期图是PSD的有偏估计量。它的期望值是据/p>
周期图是渐近无偏,这从前面的观察,即作为数据记录长度趋于无穷大,矩形窗口的频率响应更接近的狄拉克δ函数明显。然而,在某些情况下,周期图是PSD的不良估计,即使数据记录长。这是由于周期图的方差,如下面所解释。据/p>
周期图的方差据/S.trong> 周期图的方差可以表示为据/p>
这表明方差不趋于为数据长度据S.pan class="inlineequation">
倾向于无限。在统计术语中,期间图不是PSD的一致估计。然而,期间图可以是用于SNR高的情况的频谱估计的有用工具,特别是如果数据记录长。据/p>
这据S.pan class="emphasis">修改了一系列时期据/E.m>据/S.pan>Windows在计算DFT之前的时域信号,以平滑信号的边缘。这具有减少侧链或光谱泄漏的高度的效果。这种现象产生了侧面梭的解释,因为使用矩形窗口时,突然截断引入信号中的杂散频率。对于非连接窗口,截短信号的终点顺利衰减,因此引入的杂散频率远不太严重。另一方面,非连接窗口也拓宽了MainLobe,这导致分辨率的减少。据/p>
这据code class="literal">周期图据/code>允许您通过指定要在数据上使用的窗口来计算修改的句号。例如,比较默认的矩形窗口和汉明窗口。在这两种情况下指定相同数量的DFT点。据/p>
你可以证实,虽然旁瓣在汉明窗周期图中不那么明显,但两个主峰更宽。事实上,与汉明窗相对应的主瓣宽度约为矩形窗的两倍。因此,对于固定的数据长度,使用汉明窗口可获得的PSD分辨率大约是矩形窗口的一半。利用凯撒窗等可变窗口,可以在一定程度上解决主瓣宽度和副瓣高度之间的相互冲突问题。据/p>
非矩形加窗影响信号的平均功率,因为当与窗相乘时,一些时间样本会衰减。为了弥补这一点,据code class="literal">周期图据/code>和据code class="literal">pwelch据/code>使窗口具有统一的平均能力。这确保了测量的平均功率一般独立于窗口的选择。如果PSD估计器不能很好地解析频率分量,窗口的选择确实会影响平均功率。据/p>
PSD的修改时间评估估计是据/p>
在哪里据S.pan class="emphasis">你据/E.m>据/S.pan>为窗口归一化常数:据/p>
对于大量值据code class="literal">L.据/code>那据code class="literal">你据/code>趋于变得独立窗口长度。添加据code class="literal">你据/code>作为一个归一化常数,保证了修正的周期图是渐近无偏的。据/p>
PSD的改进估计器是韦尔奇提出的估计器。该方法包括将时间序列数据划分为(可能重叠)段,计算每个段的修改时间码,然后对PSD估计进行平均。结果是Welch的PSD估计。工具箱功能据code class="literal">pwelch据/code>韦尔奇的实现方法。据/p>
修改期间的平均倾向于降低相对于整个数据记录的单个时期估计值的估计的方差。虽然段之间的重叠引入了冗余信息,但使用非连接窗口的使用减少了这种效果,这减少了重要性或据S.pan class="emphasis">重量据/E.m>据/S.pan>给予段的结束样本(重叠的样品)。据/p>
然而,如上面提到的,在减少了估计的分辨率的组合使用的短数据的记录和非矩形窗口的结果。总之,有方差减少和分辨率之间的折衷。人们可以在Welch方法来获得相对于所述周期图改善估计操纵参数,尤其是当SNR低。这在下面的示例中示出。据/p>
考虑由301个样本组成的信号:据/p>
我们可以用一个矩形窗口得到3段50%重叠的Welch谱估计值。据/p>
在上述期刊中,噪声和泄漏使得其中一个正弦曲线与人工峰难以区分。相比之下,虽然由Welch的方法产生的PSD具有更宽的峰值,但您仍然可以区分两个正弦曲线,脱颖而出。据/p>
然而,如果我们试图进一步降低方差,分辨率的损失导致血窦一个被完全丧失。据/p>
韦尔奇的方法产生了PSD的有偏估计量。PSD估计的期望值为:据/p>
在哪里据E.mclass="varname">L.据/E.m>为数据段的长度,据E.mclass="varname">你据/E.m>修改后的周期图的定义中是否存在相同的归一化常数据E.mclass="varname">w(f)据/E.m>是傅里叶变换的窗函数的。像所有的周期图的情况下,韦尔奇的估计是渐近无偏的。对于一个固定长度的数据记录,韦尔奇的估计的偏置比周期图的大,因为这些段的长度小于整个数据样本的长度。据/p>
韦尔奇估计量的方差很难计算,因为它既取决于使用的窗口,也取决于段之间的重叠量。基本上,方差与被平均的修正周期图的段数成反比。据/p>
周期图可以解释为滤波的长度据S.pan class="inlineequation">
信号,据S.pan class="inlineequation">
,通过滤波器组(并行一组过滤器)据S.pan class="inlineequation">
FIR带通滤波器。这些带通滤波器中的每一个的3 dB带宽可以显示为近似等于据S.pan class="inlineequation">
.这些带通中的每一个的幅度响应滤波器类似于一个矩形窗。周期图可因此被视为每个滤波信号的功率的计算(即,每个带通滤波器的输出),其使用仅一个每个滤波信号的样本,并假定的PSD据S.pan class="inlineequation">
在每个带通滤波器的带宽上是恒定的。据/p>
随着信号长度的增加,每个带通滤波器的带宽减小,使其成为一个更有选择性的滤波器,并改进了常数PSD在滤波器带宽上的近似。这提供了另一个解释,为什么周期图的PSD估计随着信号长度的增加而改善。然而,从这个观点来看,有两个明显的因素会损害周期图估计的准确性。首先,矩形窗口产生一个差的带通滤波器。其次,每个带通滤波器输出功率的计算依赖于输出信号的单个样本,产生一个非常粗略的近似。据/p>
韦尔奇的方法可以在滤波器银行方面给出类似的解释。在Welch的实现中,使用几个样本来计算输出功率,导致估计的差异降低。另一方面,每个带通滤波器的带宽大于对应于周期度评分方法的带宽,这导致分辨率的损失。因此,滤波器组模型提供了对方差和分辨率之间的折衷的新解释。据/p>
汤普森的据S.pan class="emphasis">多件方法据/E.m>据/S.pan>(MTM)建立在这些结果的基础上,提供改进的PSD估计。MTM方法不使用本质上是矩形窗口的带通滤波器(如周期图方法),而是使用一组最优带通滤波器来计算估计值。这些最优FIR滤波器是由一组被称为离散长椭球序列(DPSSs,也称为据S.pan class="emphasis">斯莱皮恩序列据/E.m>据/S.pan>).据/p>
此外,MTM方法还提供了一个时间带宽参数来平衡方差和分辨率。这个参数由时间-带宽乘积给出,据S.pan class="inlineequation">
它与用于计算频谱的录像机数直接相关。总有据S.pan class="inlineequation">
用于形成估计的录像机。这意味着,如据S.pan class="inlineequation">
增加时,对功率谱有更多的估计,估计的方差减小。然而,每个锥度的带宽也成正比据S.pan class="inlineequation">
, 这样据S.pan class="inlineequation">
增加,每个估计表现出更多的光谱泄漏(即更宽的峰),并且整体光谱估计更加偏置。对于每个数据集,通常存在值据S.pan class="inlineequation">
这样就可以在偏差和方差之间进行最佳权衡。据/p>
信号处理工具箱™功能实现了MTM方法据code class="literal">pmtm据/code>.使用据code class="literal">pmtm据/code>计算信号的PSD。据/p>
通过降低时间带宽乘积,您可以以更大的方差为代价提高分辨率。据/p>
由于计算离散的环形球体序列的成本,该方法比Welch的方法更昂贵。对于长数据系列(10,000点或更多),计算DPSSS一次并将其保存在Mat文件中是有用的。据code class="literal">dpsssave据/code>那据code class="literal">dpssload据/code>那据code class="literal">DPSSDIR.据/code>,据code class="literal">dpssclear.据/code>提供以保存Mat文件中已保存的DPSS数据库据code class="literal">dpss.mat据/code>.据/p>
PSD是一个特殊的案例据S.pan class="emphasis">交叉光谱密度据/E.m>据/S.pan>(CPSD)函数,两个信号之间限定据E.mclass="varname">X据/E.m>(据E.mclass="varname">N据/E.m>) 和据E.mclass="varname">y据/E.m>(据E.mclass="varname">N据/E.m>)那据/p>
与相关和协方差序列的情况一样,工具箱据S.pan class="emphasis">估计据/E.m>据/S.pan>PSD和CPSD因为信号长度是有限的。据/p>
估计两个等长信号的互谱密度据code class="literal">X据/code>和据code class="literal">y据/code>使用Welch的方法,据一种href="//www.tatmou.com/help/signal/ref/cpsd.html"> 韦尔奇方法的一个应用是非参数系统辨识。假设据S.pan class="emphasis">H据/E.m>据/S.pan>是一个线性,时间不变系统,和据S.pan class="emphasis">X据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>) 和据S.pan class="emphasis">y据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>)是输入到和输出的据S.pan class="emphasis">H据/E.m>据/S.pan>, 分别。随后的功率谱据S.pan class="emphasis">X据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>)与CPSD有关据S.pan class="emphasis">X据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>) 和据S.pan class="emphasis">y据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>)据/p>
之间的传递函数的估计据S.pan class="emphasis">X据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>) 和据S.pan class="emphasis">y据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>) 是据/p>
这种方法估计幅度和相位信息。这据code class="literal">est据/code>功能使用Welch的方法来计算CPSD和Power Spectum,然后为传输功能估计构成它们的商。使用据code class="literal">est据/code>与你使用的方式相同据code class="literal">CPSD.据/code>功能。据/p>
产生一个信号,由嵌入在白色高斯噪声中的两个正弦信号组成。据/p>
滤波器的信号据code class="literal">XN.据/code>具有FIR移动平均过滤器。计算实际幅度响应和估计的响应。据/p>
绘制结果。据/p>
两个信号之间的振幅平方相干性据S.pan class="emphasis">X据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>) 和据S.pan class="emphasis">y据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>) 是据/p>
该商是0到1之间的实数,测量之间的相关性据S.pan class="emphasis">X据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>) 和据S.pan class="emphasis">y据/E.m>据/S.pan>(据S.pan class="emphasis">N据/E.m>据/S.pan>)在频率据S.pan class="inlineequation">
.据/p>
这据code class="literal">msco.据/code>功能采取序列据code class="literal">XN.据/code>和据code class="literal">yn.据/code>,计算它们的功率谱和CPSD,并返回CPSD的幅度平方与功率谱的乘积的商。其选项和操作类似于据code class="literal">CPSD.据/code>和据code class="literal">est据/code>功能。据/p>
产生一个信号,由嵌入在白色高斯噪声中的两个正弦信号组成。信号以1khz采样1秒。据/p>
滤波器的信号据code class="literal">XN.据/code>具有FIR移动平均过滤器。计算和绘制相干功能据code class="literal">XN.据/code>和滤波器输出据code class="literal">yn.据/code>作为频率的函数。据/p>
如果输入序列长度、窗口长度和窗口中重叠数据点的个数为据code class="literal">msco.据/code>操作上只有一个记录,函数返回的所有的人。这是因为对于线性相关数据相干函数是一个。据/p>
系统上存在此示例的修改版本。你想打开这个版本吗?据/p>
您单击了与此MATLAB命令对应的链接:据/p>
在MATLAB命令窗口中输入它来运行命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。金宝app据/p>
选择一个网站,以便在可用的地方进行翻译的内容,并查看本地活动和优惠。根据您的位置,我们建议您选择:据S.trong class="recommended-country">.据/p>
选择据S.pan class="recommended-country">网站据/一种>据/D.iv>
你也可以从以下列表中选择一个网站:据/p>
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周期图据/h3>
fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t =(0:FS)/ FS;据S.pan style="color:#228B22">%一秒的样本据/S.pan>A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波幅度(行向量)据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦频率(列向量)据/S.pan>XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 0.1 * randn(大小(T));据S.pan style="color:#228B22">%最后三行相当于据/S.pan>%XN = SIN(2 * PI * 150 * T)+ 2 * SIN(2 * PI * 140 * T)+ 0.1 * randn(大小(T));据/S.pan>
[地址Pxx,F] =周期图(XN,汉明(长度(xn)映射),长度(xn)映射,FS);图(男,10 * LOG10(地址Pxx))xlabel(据S.pan style="color:#A020F0">“赫兹”据/S.pan>) ylabel (据S.pan style="color:#A020F0">'D b'据/S.pan>) 标题(据S.pan style="color:#A020F0">“修正周期图功率谱密度估计”据/S.pan>)据/pre>
期限图的性能据/h3>
L = 32;[h, w] = freqz (rectwin(左)/ L, 1);y = diric (w、L);情节(w /π,20 * log10 (abs (h)))据S.pan style="color:#A020F0">在据/S.pan>绘图(W / PI,20 * log10(ABS(Y)),据S.pan style="color:#A020F0">“——”据/S.pan>)举行据S.pan style="color:#A020F0">从据/S.pan>ylim([ - 40,0])传奇(据S.pan style="color:#A020F0">的频率响应据/S.pan>那据S.pan style="color:#A020F0">“周期性Sinc”据/S.pan>)Xlabel(据S.pan style="color:#A020F0">'\ omega / \ pi'据/S.pan>)据/pre>
fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t = (0: fs / 10) / fs;据S.pan style="color:#228B22">%十分之一秒值的样品据/S.pan>A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波振动据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波频率据/S.pan>XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 0.1 * randn(大小(T));周期图(XN,rectwin(长度(xn)映射),1024,FS)据/pre>
fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t = (0: fs / 15) / fs;据S.pan style="color:#228B22">%67样本据/S.pan>A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波振动据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波频率据/S.pan>XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 0.1 * randn(大小(T));周期图(XN,rectwin(长度(xn)映射),1024,FS)据/pre>
fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t = (0: fs / 10) / fs;据S.pan style="color:#228B22">%十分之一秒值的样品据/S.pan>A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波振动据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波频率据/S.pan>xn = a * sin(2 * pi * f * t)+ 2 * randn(尺寸(t));周期图(XN,rectwin(长度(xn)映射),1024,FS)据/pre>
修改的时期图据/h3>
fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t = (0: fs / 10) / fs;据S.pan style="color:#228B22">%十分之一秒值的样品据/S.pan>A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波振动据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波频率据/S.pan>nfft = 1024;XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 0.1 * randn(大小(T));期间图(XN,Rectwin(长度(xn)),nfft,fs)据/pre>
期间图(xn,汉明(长度(xn)),nfft,fs)据/pre>
韦尔奇的方法据/h3>
fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t =(0:0.3 * fs)/ fs;据S.pan style="color:#228B22">%301样本据/S.pan>A = [2 8];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波幅度(行向量)据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦频率(列向量)据/S.pan>XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 5 * randn(大小(T));周期图(XN,rectwin(长度(xn)映射),1024,FS)据/pre>
pwelch(XN,rectwin(150),50512,FS)据/pre>
pwelch (xn rectwin(100), 75512年,fs)据/pre>
Welch方法中的偏见和归一化据/h3>
多窗口方法据/h3>
fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t =(0:FS)/ FS;据S.pan style="color:#228B22">%一秒的样本据/S.pan>A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波振动据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波频率据/S.pan>XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 0.1 * randn(大小(T));PMTM(XN,4,[],FS)据/pre>
pmtm(XN,1.5,[],FS)据/pre>
跨谱密度函数据/h3>
CPSD.据/code>功能形成周期图作为FFT的产品据code class="literal">X据/code>以及FFT的共轭据code class="literal">y据/code>.与真实值的PSD不同,CPSD是一个复杂的功能。据code class="literal">CPSD.据/code>处理切片和窗据code class="literal">X据/code>和据code class="literal">y据/code>以同样的方式作为据code class="literal">pwelch据/code>功能:据/p>
sxy = cpsd(x,y,nwin,noverlap,nfft,fs)据/pre>
转移功能估计据/h3>
rng (据S.pan style="color:#A020F0">“默认”据/S.pan>) fs = 1000;据S.pan style="color:#228B22">% 采样频率据/S.pan>t =(0:FS)/ FS;据S.pan style="color:#228B22">%一秒的样本据/S.pan>A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波振动据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波频率据/S.pan>XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 0.1 * randn(大小(T));据/pre>
h =(10) / 10的;据S.pan style="color:#228B22">%移动平均滤波器据/S.pan>yn =过滤器(h 1 xn);[HEST中,f] = tfestimate(XN,YN,256128256,FS);H = freqz(H,1,F,FS);据/pre>
次要情节(2,1,1)情节(f, abs (H))标题(据S.pan style="color:#A020F0">“实际传递函数大小”据/S.pan>)基= ylim;格副区(2,1,2)地块(F,ABS(HEST))标题(据S.pan style="color:#A020F0">'传递函数幅度估计'据/S.pan>)Xlabel(据S.pan style="color:#A020F0">'频率(Hz)'据/S.pan>)ylim(基)格据/pre>
连贯功能据/h3>
rng (据S.pan style="color:#A020F0">“默认”据/S.pan>) fs = 1000;t = (0: fs) / fs;A = [1 2];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波振动据/S.pan>F = [150; 140];据S.pan style="color:#228B22">%正弦波频率据/S.pan>XN = A * SIN(2 * PI * F * T)+ 0.1 * randn(大小(T));据/pre>
h =(10) / 10的;yn =过滤器(h 1 xn);mscohere (xn yn 256128256 fs)据/pre>
也可以看看据/h2>
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