Этот пример показывает, как использовать перекрестный спектр, чтобы получить задержку фазы между синусоидальными компонентами в двумерных временных рядах. Пример также использует когерентность в квадрате значением, чтобы идентифицировать значительную корреляцию частотного диапазона на частотах синусоиды.
Создайте двумерные временные ряды. Отдельные ряды состоят из двух синусоид с частотами 100 и 200 Гц. Ряды встраиваются в аддитивный белый Гауссов шум и выбираются на уровне 1 кГц. Синусоиды в x-ряду оба имеют амплитуды, равные 1. Синусоида на 100 Гц в y-ряду имеет амплитуду 0.5, и синусоида на 200 Гц в y-ряду имеет амплитуду 0.35. Синусоиды на 200 Гц и на 100 Гц в y-ряду изолированы фазой радианы и радианы, соответственно. Можно думать о y-ряде как о поврежденном шумом выводе линейной системы с входом x. Установите генератор случайных чисел на настройки по умолчанию для восстанавливаемых результатов.
rng default
Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
x = cos(2*pi*100*t) + sin(2*pi*200*t) + 0.5*randn(size(t));
y = 0.5*cos(2*pi*100*t - pi/4) + 0.35*sin(2*pi*200*t - pi/2) + 0.5*randn(size(t));Получите оценку когерентности в квадрате значением для двумерных временных рядов. Когерентность в квадрате значением позволяет вам идентифицировать значительную корреляцию частотного диапазона между двумя временными рядами. Оценки фазы в перекрестном спектре только полезны, где значительная корреляция частотного диапазона существует.
Чтобы предотвратить получение оценки когерентности в квадрате значением, которая является тождественно 1 для всех частот, необходимо использовать усредненное средство оценки когерентности. И Перекрытое усреднение сегмента валлийцев (WOSA) и методы мультизаострения являются соответствующими. mscohere реализует средство оценки WOSA.
Установите длину окна на 100 выборок. Эта длина окна содержит 10 периодов синусоиды на 100 Гц и 20 периодов синусоиды на 200 Гц. Используйте перекрытие 80 выборок с Окном Хэмминга по умолчанию. Введите частоту дискретизации явным образом, чтобы получить выходные частоты в Гц. Постройте когерентность в квадрате значением. Когерентность в квадрате значением больше, чем 0,8 в 100 и 200 Гц.
[Cxy,F] = mscohere(x,y,hamming(100),80,100,Fs); plot(F,Cxy) title('Magnitude-Squared Coherence') xlabel('Frequency (Hz)') grid
Получите перекрестный спектр X и Y с помощью cpsd. Используйте те же параметры, чтобы получить перекрестный спектр, который вы использовали в оценке когерентности. Пропустите перекрестный спектр, когда когерентность будет маленькой. Постройте фазу перекрестного спектра и укажите на частоты со значительной когерентностью между этими двумя разами. Отметьте известные задержки фазы между синусоидальными компонентами. На уровне 100 Гц и 200 Гц, задержки фазы, оцененные от перекрестного спектра, близко к истинным значениям.
[Pxy,F] = cpsd(x,y,hamming(100),80,100,Fs); Pxy(Cxy < 0.2) = 0; plot(F,angle(Pxy)/pi) title('Cross Spectrum Phase') xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('Lag (\times\pi rad)') grid
