Вычислите kurtogram неустановившегося сигнала. Сравните настройки другого уровня для kurtogram. Исследуйте kurtogram, который использует нормированную частоту. Используйте kurtogram, чтобы обеспечить настройки фильтра, которые могут использоваться, чтобы предварительно обработать сигнал улучшить переходное обнаружение.

Сгенерируйте сигнал с щебетом и белый Гауссов шум компонента.

fs = 1000;
t = 0:1/fs:10;
f1 = 300;
f2 = 400;
xc = chirp(t,f1,10,f2);
x = xc+randn(1,length(t));

Постройте kurtogram использование частоты дискретизации fs.

kurtogram(x,fs)

kurtogram показывает результаты эксцесса для области значений длин окна и частот. Высокий уровень эксцесса соответствует высокому уровню неустановившегося или негауссова поведения. Пиковый эксцесс обеспечивается в тексте наверху, наряду с длиной окна и центральной частотой, сопоставленной с ним. Пропускная способность является функцией длины окна.

Исследуйте эффекты понижения максимального уровня к 5.

level = 5;
kurtogram(x,fs,level)

Более низкое разрешение очевидно и приводит к более низкому пиковому значению эксцесса и перемещенной центральной частоте.

Теперь постройте эксцесс, не задавая частоту дискретизации или время.

kurtogram(x)

kurtogram теперь показывают с нормированной частотой.

Параметры наверху графика предоставляют рекомендации для полосового фильтра, который мог использоваться к предварительному фильтру данные и улучшить дифференцирование неустановившегося компонента. У вас может также быть kurtogram , возвращают эти значения, таким образом, они могут быть введены более непосредственно в фильтрацию или спектральные функции эксцесса.

[kgram,f,w,fc,wc,bw] = kurtogram(x);
wc

wc = 256

fc

fc = 2.4421

bw

bw = 0.0245

Эти значения совпадают с оптимальным размером окна, центральной частотой и пропускной способностью первого графика. kgram является фактической kurtogram матрицей, и f и w являются частотой и векторами размера окна, которые сопровождают его.

Функция pkurtosis использует размер окна pspectrum по умолчанию (разрешение времени). Можно задать размер окна, чтобы использовать вместо этого. В этом примере используйте функциональный kurtogram, чтобы возвратить оптимальный размер окна и использование тот результат для pkurtosis.

Создайте сигнал щебета с белым Гауссовым шумом.

fs = 1000;
t = 0:1/fs:10;
f1 = 300;
f2 = 400;
x = chirp(t,f1,10,f2)+randn(1,length(t));

Постройте спектральный эксцесс с размером окна по умолчанию.

pkurtosis(x,fs)
title('Spectral Kurtosis with Default Window Size')

Теперь вычислите оптимальный размер окна с помощью kurtogram.

kurtogram(x,fs)

График kurtogram также иллюстрирует щебет между 300 и 400 Гц и показывает, что оптимальный размер окна 256. Подайте w0 в pkurtosis.

w0 = 256;
pkurtosis(x,fs,w0)
title('Spectral Kurtosis with Optimum Window Size of 256')

Основное отклонение имеет более высокие значения эксцесса. Более высокие значения улучшают дифференцирование между стационарными и неустановившимися компонентами и улучшают вашу способность извлечь неустановившийся компонент как функцию.