谱估计gydF4y2Ba

周期图，Welch和Lomb-Scargle PSD，相干性，传递函数，频率重配gydF4y2Ba

分析均匀或非均匀采样信号的光谱含量gydF4y2Ba周期图gydF4y2Ba,gydF4y2BapwelchgydF4y2Ba,或gydF4y2BaplombgydF4y2Ba。使用重新分配锐化周期图估计。确定信号之间的频域相干性。根据输入和输出测量估计传递函数。在频域研究MIMO系统。gydF4y2Ba

应用程序gydF4y2Ba

信号分析仪gydF4y2Ba

可视化和比较多个信号和光谱gydF4y2Ba

FunzionigydF4y2Ba

espandi全体的gydF4y2Ba

估计gydF4y2Ba

`运行cpsdgydF4y2Ba`	交叉功率谱密度gydF4y2Ba
`findpeaksgydF4y2Ba`	寻找局部极大值gydF4y2Ba
`mscoheregydF4y2Ba`	平方的一致性gydF4y2Ba
`pentropygydF4y2Ba`	信号谱熵gydF4y2Ba
`周期图gydF4y2Ba`	周期图功率谱密度估计gydF4y2Ba
`plombgydF4y2Ba`	Lomb-Scargle周期图gydF4y2Ba
`pmtmgydF4y2Ba`	多锥功率谱密度估计gydF4y2Ba
`poctavegydF4y2Ba`	生成八度谱gydF4y2Ba
`pspectrumgydF4y2Ba`	在频域和时频域分析信号gydF4y2Ba
`pwelchgydF4y2Ba`	韦尔奇的功率谱密度估计gydF4y2Ba
`tfestimategydF4y2Ba`	传递函数估计gydF4y2Ba

dB转换gydF4y2Ba

`dbgydF4y2Ba`	将能量或功率测量转换为分贝gydF4y2Ba
`db2maggydF4y2Ba`	将分贝转换为幅度gydF4y2Ba
`db2powgydF4y2Ba`	将分贝转换为功率gydF4y2Ba
`mag2dbgydF4y2Ba`	将幅度转换为分贝gydF4y2Ba
`pow2dbgydF4y2Ba`	将功率转换为分贝gydF4y2Ba

ArgomentigydF4y2Ba

非参数方法gydF4y2Ba
了解周期图、修正周期图、韦尔奇和非参数谱估计的多锥方法。gydF4y2Ba
检测噪声中的失真信号gydF4y2Ba
使用频率分析来描述嵌入在噪声中的信号。gydF4y2Ba
测量信号的功率gydF4y2Ba
估计包含信号大部分功率的频带宽度。对于失真信号，确定存储在基波和谐波中的功率。gydF4y2Ba
振幅估计和零填充gydF4y2Ba
使用零填充获得正弦信号振幅的准确估计。gydF4y2Ba
周期图的偏倚和变异性gydF4y2Ba
使用窗口和平均减少周期图中的偏差和可变性。gydF4y2Ba
比较两个信号的频率含量gydF4y2Ba
识别信号在频域内的相似性。gydF4y2Ba
使用频率分析发现周期性gydF4y2Ba
光谱分析有助于描述数据中的振荡行为，并测量不同的周期。gydF4y2Ba
周期分量的显著性检验gydF4y2Ba
用Fisher's方法评估白噪声中正弦分量的重要性gydF4y2BaggydF4y2Ba统计。gydF4y2Ba
交叉谱和平方相干gydF4y2Ba
获得正弦分量之间的相位滞后，并识别时间序列中的频域相关性。gydF4y2Ba
价格天气衍生品gydF4y2Ba(金融工具工具箱)gydF4y2Ba
本示例演示了基于历史观测温度数据为天气衍生品定价的工作流。gydF4y2Ba