频谱计算在信号分析仪- MATLAB和Simulink - MathWorks意大利金宝app - 金宝app,下载188bet金宝搏,金宝搏官方网站

信号分析仪中的频谱计算

为了计算信号谱，信号分析仪在整个信号长度的谱分辨率和计算大fft导致的性能限制之间找到了一个折衷方案。

如果分析完整信号得到的分辨率是可以实现的，应用程序使用可调节的Kaiser窗口计算整个信号的单个修改周期图。
如果分析完整信号导致的分辨率无法实现，应用程序会计算韦尔奇周期图:它将信号划分为重叠的片段，使用Kaiser窗口对每个片段进行窗口，并对片段的周期图进行平均。

光谱窗口

任何现实世界的信号都只能在有限的时间内测量。这一事实在傅里叶分析中引入了不可忽略的影响，它假设信号要么是周期的，要么是无限长的。光谱窗口该方法包括给不同的信号样本分配不同的权重，系统地处理有限尺寸效应。

窗口信号的最简单的方法是假设它在测量区间之外是相同的零，并且所有样本都是同样显著的。这个“矩形窗口”两端有不连续的跳跃，导致光谱振铃。所有其他谱窗在两端逐渐变细，通过给靠近信号边缘的样本分配较小的权重来减轻这种影响。

加窗过程总是涉及到相互冲突的目标之间的妥协:提高分辨率和减少泄漏。

决议就是能够精确地知道信号能量在频率空间中是如何分布的。具有理想分辨率的频谱分析仪可以区分信号中存在的两种不同的音调(纯正弦波)，无论频率有多接近。定量地说，这种能力与窗口变换的主瓣宽度有关。
泄漏在有限信号中，每个频率分量在整个频率范围内投射能量。频谱中的泄漏量可以通过检测相邻强音调存在的噪声中的弱音调的能力来测量。定量地说，这种能力与窗口频率变换的旁瓣水平有关。

分辨率越高，泄漏越高，反之亦然。在范围的一端，矩形窗口具有最窄的主瓣和最高的旁瓣。如果能量含量相似，这个窗口可以分辨出间隔很近的音调，但如果能量含量不同，它就无法找到能量较弱的音调。在另一端，具有高旁瓣抑制的窗口有一个宽的主瓣，其中接近的频率被涂抹在一起。

信号分析仪使用Kaiser窗口进行开窗。对于Kaiser窗，主瓣捕获的信号能量的百分比主要取决于一个可调的形状系数，β．形状因子的范围为β= 0，对应于一个矩形窗口，到β= 40，其中一个宽主瓣基本上捕获了双精度表示的所有光谱能量。中间值为β≈6近似汉恩窗。控制β，使用泄漏滑动条光谱而且光谱图选项卡。如果你设置泄漏为ℓ然后使用滑块ℓ而且β是由β= 40(1 -ℓ）．看到凯撒欲知详情。

51点Hann窗和51点Kaiser窗β= 5.7在时域内

51点Hann窗和51点Kaiser窗β= 5.7在频域中

参数及算法选择

为了计算在给定显示器上出现的信号的光谱，信号分析仪最初确定分辨率带宽，它衡量两个音调的接近程度，并且仍然可以被分辨。分辨率带宽的理论值为

${RBW}_{理论} ＝ \frac{ENBW}{t_{马克斯} - t_{最小值}} ．$

t_马克斯- - - - - -t_最小值,记录长度，为所选信号区域的时域持续时间。
使用平移器选择和调整感兴趣的记录长度或区域。等效地，您可以放大时域图或更改的限制时间选项卡。
ENBW是等效噪声带宽光谱窗口。看到enbw欲知详情。
使用泄漏的滑块。光谱选项卡来控制ENBW。滑块范围内的最小值对应于Kaiser窗口β= 40．最大值对应于Kaiser窗口β= 0．

但实际上，这款应用可能会降低分辨率。降低分辨率可以在合理的时间内计算光谱，并以有限数量的像素显示它。由于这些实际原因，应用程序可以使用的最低分辨率带宽是

${RBW}_{性能} ＝ 4 \times \frac{f_{跨度}}{4096 - 1} ，$

在哪里f_跨度频率范围的宽度是通过设置指定的吗频率的限制的值光谱选项卡。如果你没有指定一个频率范围，应用程序使用作为f_跨度显示器中所有信号的最大采样率。RBW_性能不能调整。

为了计算信号的频谱，应用程序选择两个值中较大的一个:

$RBW ＝马克斯（ {RBW}_{理论} ， {RBW}_{性能} ）．$

这目标分辨率带宽显示在光谱选项卡。

如果分辨率带宽为RBW_理论,然后信号分析仪计算单个改进的周期图对于整个信号。该应用程序使用带有滑块控制形状因子的Kaiser窗口，并在轴上的时间限制超过信号持续时间时应用零填充。看到周期图欲知详情。
如果分辨率带宽为RBW_性能,然后信号分析仪计算一个韦尔奇周期图对于信号。应用程序:
1. 将信号分割成重叠的片段。
2. 使用具有指定形状因子的Kaiser窗口分别窗口每个段。
3. 求所有片段的周期图的平均值。
Welch的程序旨在通过对重叠部分给出的信号的不同“实现”进行平均，并使用窗口去除冗余数据，从而减少频谱估计的方差。看到pwelch欲知详情。
- 每个段的长度(或窗口的长度)是使用
  
  $段长度＝ \frac{马克斯（ f_{尼奎斯特} ） \times ENBW}{RBW} ，$
  
  在哪里max (f_尼奎斯特）是显示器中所有信号中最高的奈奎斯特频率。(如果没有混叠，奈奎斯特频率是采样率的一半。)
- 步幅是通过调整初始估计值得到的，
  
  $步幅 \equiv 段长度 - 重叠＝ \frac{段长度}{2 \times ENBW - 1} ，$
  
  第一个窗口正好开始于第一个段的第一个样本最后一个窗口正好结束于最后一个段的最后一个样本。