dsp. CrossSpectrumEstimator

Оцените перекрестную спектральную плотность

расширьте все на странице

Описание

Система dsp.CrossSpectrumEstimator object™ вычисляет плотность перекрестного спектра сигнала, с помощью усредненного метода периодограммы валлийцев.

Реализовывать объект оценки перекрестного спектра:

  1. Создайте объект dsp.CrossSpectrumEstimator и установите его свойства.

  2. Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.

Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты? MATLAB.

Создание

Синтаксис

cse = dsp.CrossSpectrumEstimator
cse = dsp.CrossSpectrumEstimator(Name,Value)

Описание

cse = dsp.CrossSpectrumEstimator возвращает Системный объект, cse, который вычисляет перекрестный спектр мощности действительных или комплексных сигналов с помощью метода периодограммы и усредненного, измененного метода периодограммы валлийцев.

пример

cse = dsp.CrossSpectrumEstimator(Name,Value) возвращает Системный объект dsp.CrossSpectrumEstimator, cse, с каждым заданным набором имени свойства к заданному значению. Незаданные свойства имеют значения по умолчанию.

Свойства

развернуть все

Если в противном случае не обозначено, свойства являются ненастраиваемыми, что означает, что вы не можете изменить их значения после вызова объекта. Объекты блокируют, когда вы вызываете их, и функция release разблокировала их.

Если свойство является настраиваемым, можно изменить его значение в любое время.

Для получения дополнительной информации об изменении значений свойств смотрите Разработку системы в MATLAB Используя Системные объекты (MATLAB).

Задайте источник значения длины БПФ или как 'Auto' или как 'Property'. Если вы устанавливаете это свойство на 'Auto', средство оценки перекрестного спектра устанавливает длину БПФ на входной формат кадра. Если вы устанавливаете это свойство на 'Property', то задаете количество точек БПФ с помощью свойства FFTLength.

Задайте длину БПФ что использование средства оценки перекрестного спектра, чтобы вычислить перекрестные спектральные оценки как положительное, целочисленный скаляр.

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете свойство FFTLengthSource на 'Property'.

Типы данных: double

Задайте функцию окна для средства оценки перекрестного спектра как один из 'Rectangular', 'Chebyshev', 'Flat Top', 'Hamming', 'Hann' или 'Kaiser'.

Задайте затухание лепестка стороны окна как действительное, положительная скалярная величина, в децибелах (дБ).

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете свойство Window на 'Chebyshev' или 'Kaiser'.

Типы данных: double

Задайте частотный диапазон средства оценки перекрестного спектра как один из 'twosided', 'onesided' или 'centered'.

Если вы устанавливаете FrequencyRange на 'onesided', средство оценки перекрестного спектра вычисляет односторонний спектр действительных входных сигналов, x и y. Если длина БПФ, NFFT, даже, длина перекрестной спектральной оценки является NFFT/2+1 и вычисляется на интервале [0, SampleRate/2]. Если NFFT нечетен, длина оценки перекрестного спектра равна (NFFT+1)/2, и интервалом является [0, SampleRate/2].

Если вы устанавливаете FrequencyRange на 'twosided', средство оценки перекрестного спектра вычисляет двухсторонний спектр комплексных или действительных входных сигналов, x и y. Длина оценки перекрестного спектра равна NFFT. Это значение вычисляется по [0, SampleRate].

Если вы устанавливаете FrequencyRange на 'centered', средство оценки перекрестного спектра вычисляет двухсторонний спектр в центре комплексных или действительных входных сигналов, x и y. Длина оценки перекрестного спектра равна NFFT, и оценка вычисляется между [-SampleRate/2, SampleRate/2] и (-SampleRate/2, SampleRate/2) для четных и нечетных длин, соответственно.

Задайте метод усреднения как 'Running' или 'Exponential'. В рабочем методе усреднения объект вычисляет одинаково взвешенное среднее конкретного количества оценок спектра, заданных свойством SpectralAverages. В экспоненциальном методе объект вычисляет среднее значение по выборкам, взвешенным экспоненциально фактором упущения затухания.

Задайте количество спектральных средних значений как положительное, целочисленный скаляр. Объект вычисляет текущую перекрестную спектральную оценку путем усреднения последних оценок N. N является количеством спектральных средних значений, заданных в свойстве SpectralAverages.

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете AveragingMethod на 'Running'.

Типы данных: double

Задайте экспоненциальный фактор упущения взвешивания как скалярное значение, больше, чем нуль и меньшее, чем или равный одному.

Настраиваемый: да

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете AveragingMethod на 'Exponential'.

Типы данных: single | double

Задайте частоту дискретизации входа, в герц, в виде конечного числа. Частота дискретизации является уровнем, на котором сигнал выбирается вовремя.

Типы данных: single | double

Использование

Для версий ранее, чем R2016b, используйте функцию step, чтобы запустить алгоритм Системного объекта. Аргументы к step являются объектом, который вы создали, сопровождаемый аргументами, показанными в этом разделе.

Например, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполняют эквивалентные операции.

Синтаксис

pxy = cse(x,y)

Описание

пример

pxy = cse(x,y) вычисляет перекрестную плотность спектра мощности, pxy, входных сигналов, x и y.

Входные параметры

развернуть все

First Data вводят, заданный как вектор или матрица. Входные параметры, x и y должны иметь тот же размер и тип данных.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Второй ввод данных, заданный как вектор или матрица. Входные параметры, x и y должны иметь тот же размер и тип данных.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Выходные аргументы

развернуть все

Плотность перекрестного спектра мощности выходной параметр, возвращенный как вектор или матрица. Вывод имеет тот же размер и тип данных как входные сигналы.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Функции объекта

Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:

release(obj)

развернуть все

getFrequencyVectorВектор частот, на которых сделана оценка
getRBWПропускная способность разрешения спектра
stepЗапустите алгоритм Системного объекта
releaseВысвободите средства и позвольте изменения в значениях свойств Системного объекта и введите характеристики
resetСбросьте внутренние состояния Системного объекта

Примеры

развернуть все

Открыть скрипт

Примечание: Если вы используете R2016a или более ранний релиз, заменяете каждый вызов объекта с эквивалентным синтаксисом step. Например, obj(x) становится step(obj,x).

Сгенерируйте две синусоиды.

sin1 = dsp.SineWave('Frequency',200, 'SampleRate', 1000);
sin1.SamplesPerFrame = 1000;
sin2 = dsp.SineWave('Frequency',100, 'SampleRate', 1000);
sin2.SamplesPerFrame =  1000;

Используйте Систему dsp.CrossSpectrumEstimator object™, чтобы вычислить перекрестный спектр сигналов. Кроме того, используйте объект dsp.ArrayPlot отобразить спектры.

cse = dsp.CrossSpectrumEstimator('SampleRate', sin1.SampleRate,...
    'FrequencyRange','centered');
aplot = dsp.ArrayPlot('PlotType','Line','XOffset',-500,'YLimits',...
    [-150 -60],'YLabel','Power Spectrum Density (Watts/Hz)',...
    'XLabel','Frequency (Hz)',...
    'Title','Cross Power Spectrum of Two Signals');

Добавьте случайный шум в синусоиды. Поток в данных и график перекрестный спектр мощности двух сигналов.

for ii = 1:10
x = sin1() + 0.05*randn(1000,1);
y = sin2() + 0.05*randn(1000,1);
Pxy = cse(x, y);
aplot(20*log10(abs(Pxy)));
end

Алгоритмы

развернуть все

Ссылки

[1] Hayes, Монсон Х. Статистическая цифровая обработка сигналов и моделирование. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1996.

[2] Кей, Стивен М. Современная спектральная оценка: теория и приложение. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1999.

[3] Stoica, Петр и Рэндольф Л. Моисей. Спектральный анализ сигналов. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 2005.

[4] Валлийский язык, P. D. ''Использование Быстрого преобразования Фурье для Оценки Спектров мощности: Метод На основе Усреднения во времени По Коротким Измененным Периодограммам''. Транзакции IEEE на Аудио и Электроакустике. Издание 15, № 2, июнь 1967, стр 70–73.

Расширенные возможности

Смотрите также

Функции

Системные объекты

Блоки

Введенный в R2013b

Документация DSP System Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте