dspdata.pseudospectrum

Объект Pseudospectrum dspdata

Синтаксис

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data)
Hps = dspdata.pseudospectrum(Data,Frequencies)
Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'Fs',Fs)
Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'SpectrumRange',SpectrumRange)
Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'CenterDC',flag)

Описание

Примечание

Использование dspdata.pseudospectrum не рекомендуется. Используйте peig или pmusic вместо этого.

Псевдоспектр является индикатором присутствия синусоидальных компонентов в сигнале.

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data) использует данные о псевдоспектре, содержавшиеся в Data, который может быть в форме вектора или матрицы, где каждый столбец является отдельным набором данных. Значения по умолчанию для других свойств объекта:

Свойство

Значение по умолчанию

Описание

Имя

'Pseudospectrum'

Вектор символов только для чтения

Frequencies

[]

введите double

Вектор частот, на которых степень оценена спектральная плотность. Область значений этого вектора зависит от значения SpectrumRange. Для половины область значений по умолчанию [0, π) или [0, Fs/2) для нечетной длины, и [0, π] или [0, Fs/2] для даже длины, если Fs задан. Для целого это [0, 2π) или [0, Fs).

Если вы не задаете Frequencies, вектор по умолчанию создается. Если половина области значений Найквиста выбрана, то целое число точек БПФ (nFFT) для этого вектора принято, чтобы быть ровным.

Если half, область значений Найквиста выбрана и вы задаете Frequencies, последняя точка частоты сравнивается с предпоследней точкой и к π (или Fs/2, если Fs задан). Если последняя точка ближе к π (или Fs/2), чем это к предыдущей точке, nFFT принят, чтобы быть ровным. Если это ближе к предыдущей точке, nFFT принят, чтобы быть нечетным.

Длина вектора Frequencies должна совпадать с длиной столбцов Data.

Fs

'Normalized'

Частота дискретизации, которая является 'Normalized', если NormalizedFrequency является true. Если NormalizedFrequency является false значения по умолчанию Fs к 1.

SpectrumRange

'Half'

Интервал Найквиста, на котором вычисляется псевдоспектр. Допустимыми значениями является 'Half' и 'Whole'. Смотрите half и методы whole в dspdata для получения информации об изменении этого свойства.

Интервалом для Half является [0 π), или [0 π] в зависимости от количества точек БПФ, и для Whole интервал [0 2π).

NormalizedFrequency

true

Нормирована ли частота (true) или не (false). Это свойство установлено автоматически во время создания на основе Fs. Если Fs задан, NormalizedFrequency установлен в false. См. метод normalizefreq в dspdata для получения информации об изменении этого свойства.

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data,Frequencies) использует данные об оценке псевдоспектра, содержавшиеся в векторах Frequencies и Data.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'Fs',Fs) использует частоту дискретизации Fs. Определение Fs использует набор по умолчанию линейных частот (в Hz) на основе Fs и устанавливает NormalizedFrequency на false.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'SpectrumRange',SpectrumRange) использует аргумент SpectrumRange, чтобы задать интервал, на котором был вычислен псевдоспектр. Для данных, которые располагаются от [0 π) или [0 π], устанавливает SpectrumRange на half; для данных, которые располагаются от [0 2π), устанавливает SpectrumRange на whole.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'CenterDC',flag) использует значение flag, чтобы указать, сосредоточена ли нулевая частота (DC) компонент. Если flag является true, он указывает, что компонент DC находится в центре целого спектра области значений Найквиста. Установите flag на false, если компонент DC находится на левом крае спектра.

Методы

Методы обеспечивают способы выполнить функции непосредственно на вашем объекте dspdata. Можно применить метод непосредственно на переменную, которую вы присвоили своему объекту dspdata.pseudospectrum. Можно использовать следующие методы с объектом dspdata.pseudospectrum.

  • centerdc

  • halfrange

  • normalizefreq

  • plot

  • wholerange

Например, чтобы нормировать частоту и установить параметр NormalizedFrequency на истинный, использовать

Hps = normalizefreq(Hps)

Для получения дальнейшей информации при использовании методов и графическом выводе псевдоспектра, смотрите страницу с описанием dspdata.

Примеры

свернуть все

Используйте eigenanalysis, чтобы оценить псевдоспектр шумного синусоидального сигнала с двумя частотными составляющими.

Fs = 32e3;
t  = 0:1/Fs:2.96; 
x = cos(2*pi*t*1.24e3) + cos(2*pi*t*10e3) + randn(size(t));
P = pmusic(x,4);

Создайте объект данных pseudospectrum сохранить результаты. Постройте псевдоспектр.

hps = dspdata.pseudospectrum(P,'Fs',Fs); 

plot(hps)

Смотрите также

|

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте