主要内容

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pmcov

自己回帰パワースペクトル密度の推定——修正共分散法

説明

pxx= pmcov (x订单では,修正共分散法を使用して求められた離散時間信号xのパワースペクトル密度推定pxxが返されます。xがベクトルの場合,単一チャネルとして取り扱われます。xが行列の場合,PSDは列ごとに個別に計算され,pxxの対応する列に保存されます。pxxは単位周波数あたりのパワーの分布です。周波数はラジアン/サンプルの単位で表されます。订单はPSD推定の生成に使用するAR(自己回帰)モデルの次数です。

pxx= pmcov (x订单nfftは,離散型フーリエ変換で(DFT)nfft個の点を使用します。xが実数の場合,pxxの長さは,nfftが偶数であれば(nfft/2+1)、nfftが奇数であれば(nfft+ 1) / 2になります。複素数値のxの場合,pxxは常に長さnfftになります。nfftを省略するか,空として指定した場合,pmcov256年は既定のDFTの長さを使用します。

pxxw) = pmcov (___は正規化された角周波数のベクトルwを返し,PSDはその周波数で推定されます。wの単位はラジアン/サンプルです。実数値の信号の場合,wnfftが偶数であれば区間[0,π]をカバーし,nfftが奇数であれば[0,π)をカバーします。複素数値の信号の場合、wは常に区間[0, 2π)をカバーします。

pxxf) = pmcov (___fsは,周波数ベクトルfを単位時間あたりのサイクル数で返します。サンプリング周波数fsは単位時間あたりのサンプル数です。時間の単位が秒の場合,fの単位はサイクル/秒(Hz)です。実数値の信号の場合,fは偶数のnfftに対しては区間[0,fs/ 2)をカバーし,奇数のnfftに対しては[0,fs/ 2)をカバーします。複素数値の信号の場合,fは区間[0,fs)をカバーします。

pxxw) = pmcov (x订单wは,ベクトルwで指定される正規化周波数での両側AR PSD推定を返します。ベクトルwには少なくとも2つの要素が含まれていなければなりません。そうでない場合は,関数がnfftとして解釈するためです。

pxxf) = pmcov (x订单ffsは,ベクトルfで指定される周波数での両側AR PSD推定を返します。ベクトルfには少なくとも2つの要素が含まれていなければなりません。そうでない場合は,関数がnfftとして解釈するためです。fの周波数の単位は単位時間あたりのサイクルです。サンプリング周波数fsは単位時間あたりのサンプル数です。時間の単位が秒の場合,fの単位はサイクル/秒(Hz)です。

___) = pmcov (x订单___freqrangeは,freqrangeで指定される周波数範囲でのAR PSD推定を返します。freqrangeに指定できる有効なオプションは,“单向的”双侧的または“中心”です。

___pxxc) = pmcov (___“ConfidenceLevel”,概率では,PSD推定の概率×100%信頼区間がpxxcで返されます。

出力引数なしでpmcov (___を使用すると,現在の图ウィンドウに,AR PSD推定が単位周波数あたりのdB単位でプロットされます。

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基于“增大化现实”技术(4)広義定常性ランダム過程の実現を作成します。修正共分散法を使用してPSDを推定します。単一の実現に基づくPSD推定を,ランダム過程の実際のPSDと比較します。

基于“增大化现实”技术(4)システム関数を作成します。周波数応答を取得してシステムの PSD をプロットします。

A = [1 -2.7607 3.8106 -2.6535 0.9238];[H F] = freqz(1一个[],1);情节(F, 20 * log10 (abs (H)))包含(的频率(赫兹)) ylabel (“PSD (dB / Hz)”

图中包含一个轴。坐标轴包含一个类型为line的对象。

基于“增大化现实”技术(4)ランダム過程の実現を作成します。再現性のある結果を得るために,乱数発生器を既定の状態に設定します。1000年実現の長さはサンプルです。サンプリング周波数は1Hz であると仮定します。pmcovを使用して4次の過程のPSDを推定します。PSD推定を実際のPSDと比較します。

rng默认的x = randn (1000 1);y =过滤器(1,A, x);[Pxx F] = pmcov (y, 1024,1);持有情节(F, 10 * log10 (Pxx))传说(“真实功率谱密度”“pmcov PSD估计”

图中包含一个轴。坐标轴包含两个类型线对象。这些物体代表真实的功率谱密度,pmcov PSD估计。

N 0 1 加法性ホワイトガウスノイズを伴う3個の正弦波から構成されるマルチチャネル信号を作成します。正弦波の周波数は100 Hz, 200 Hzおよび300 Hzです。サンプリング周波数は1 kHzで信号は1秒間持続します。

Fs = 1000;t = 0:1 / Fs: 1 - 1 / f;f = (100; 200; 300);x = cos(2 *π* f * t) + randn(长度(t), 3);

修正共分散を使用して12次の自己回帰モデルにより信号のPSDを推定します。既定のDFT長を使用します。推定をプロットします。

morder = 12;[], pmcov (x, morder Fs)

图中包含一个轴。修正协方差功率谱密度估计轴包含3个类型线对象。

入力引数

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行または列のベクトル,または行列として指定する入力信号。xが行列の場合,その各列は独立チャネルとして扱われます。

例:因为(π/ 4 * (0:159))+ randn (1160)は単一チャネルの行ベクトル信号です。

例:因为(pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2)は2チャネル信号です。

データ型:|
複素数のサポート:あり

正の整数として指定される,自動回帰モデルの次数。

データ型:

正の整数として指定するDFT点の数。実数値の入力信号xでは,PSD推定pxxは,nfftが偶数の場合,長さ(nfft/2+1)、nfftが奇数の場合,長さ(nfft+ 1) / 2になります。複素数値の入力信号xでは,PSD推定は常に長さnfftになります。nfftが空として指定されている場合,既定のnfftが使用されます。

データ型:|

サンプルレート。正のスカラーで指定します。サンプルレートは単位時間あたりのサンプル数です。時間の単位が秒の場合、サンプルレートの単位は Hz です。

正規化周波数。少なくとも2つの要素をもつ行ベクトルまたは列ベクトルとして指定します。正規化周波数の単位はラジアン/サンプルです。

例:W = [pi/4 pi/2]

データ型:

周波数。少なくとも2つの要素をもつ行ベクトルまたは列ベクトルとして指定します。周波数の単位は単位時間あたりのサイクルです。単位時間はサンプルレートfsで指定されます。fsの単位がサンプル/秒であれば,fの単位は赫兹です。

例:fs = 1000;F = [100 200]

データ型:

“单向的”双侧的または“中心”で指定する,PSD推定の周波数範囲。既定値は,実数値信号の場合は“单向的”,複素数値信号の場合は双侧的です。各オプションに対応する周波数範囲は次のとおりです。

  • “单向的”——実数値入力信号xの片側PSDを返します。nfftが偶数の場合,pxxの長さはnfft/ 2 + 1で計算区間は[0,π]ラジアン/サンプルです。nfftが奇数の場合,pxxの長さは(nfft+ 1) / 2,区間は[0,π)ラジアン/サンプルです。fsがオプションで指定されると,対応する区間はそれぞれ,nfftが偶数の場合は[0,fs/ 2)サイクル/単位時間,奇数の場合は[0,fs/ 2)サイクル/単位時間になります。

  • 双侧的——実数値または複素数値の入力xについて両側PSD推定を返します。この場合,pxxの長さはnfft,計算区間は[0, 2π)ラジアン/サンプルです。fsがオプションで指定される場合,その区間は[0,fs)サイクル/単位時間になります。

  • “中心”——実数値または複素数値の入力xについて中央に揃えた両側PSD推定を返します。この場合,pxxの長さはnfft,偶数長のnfftについては区間(π-π)ラジアン/サンプルで,奇数長のnfftについては(π-π)ラジアン/サンプルで計算されます。fsがオプションで指定されると,対応する区間はそれぞれ,nfftが偶数長の場合は(-fs/ 2,fs/ 2)サイクル/単位時間,奇数長の場合は(-fs/ 2,fs/ 2)サイクル/単位時間になります。

(0,1)の範囲のスカラーとして指定する,真のPSDのカバレッジ確率。出力pxxcは真のPSDの概率×100%区間推定の下限および上限を含みます。

出力引数

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PSD推定。実数値の非負の列ベクトルまたは行列として返されます。pxxの各列がxの対応する列のPSD推定です。PSD推定の単位は,単位周波数あたりの時系列データの2乗振幅単位となります。たとえば,入力データがボルト単位の場合,PSD推定の単位は単位周波数あたりのボルトの2乗となります。ボルト単位の時系列では,抵抗が1Ωという想定でサンプルレートをヘルツで指定した場合,PSD推定はワット/ヘルツ単位となります。

データ型:|

正規化周波数。実数値の列ベクトルとして返されます。pxxが片側PSD推定の場合,wは偶数のnfftに対しては区間[0,π]をカバーし,奇数のnfftに対しては[0,π)をカバーします。pxxが両側PSD推定の場合,wは区間[0, 2π)をカバーします。直流を中央に揃えたPSD推定の場合,nfftが偶数のときはwは区間(π-π)をカバーし,nfftが奇数のときは(π-π)をカバーします。

データ型:

巡回周波数。実数値の列ベクトルとして返されます。片側PSD推定では,fnfftが偶数の場合は区間[0,fs/ 2)をカバーし,nfftが奇数の場合は[0,fs/ 2)をカバーします。両側PSD推定では,fは区間[0,fs)をカバーします。直流を中央に揃えたPSD推定では,fは,nfftが偶数長であれば区間(-fs/ 2,fs/ 2)サイクル/単位時間をカバーし,nfftが奇数長であれば(-fs/ 2,fs/ 2)サイクル/単位時間をカバーします。

データ型:|

信頼限界。実数値要素をもつ行列として返されます。行列の行のサイズは,PSD推定pxxの長さと同じです。pxxcの列数はpxxの2倍です。奇数番号の列には信頼区間の下限が,偶数番号の列にはその上限がそれぞれ含まれています。したがって,pxxc (m, 2 * n - 1)は,推定pxx (m, n)に対応する信頼区間の下限で,pxxc (m, 2 * n)はその上限となります。信頼区間のカバレッジ確率は,概率の入力値によって決まります。

データ型:|

拡張機能

参考

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R2006aより前に導入