Сгенерируйте 1 024 выборки щебета, выбранного на уровне 1 024 кГц. Щебет имеет начальную частоту 50 кГц и достигает 100 кГц в конце выборки. Добавьте белый Гауссов шум, таким образом, что отношение сигнал-шум составляет 40 дБ.
nSamp = 1024; Fs = 1024e3; SNR = 40; t = (0:nSamp-1)'/Fs; x = chirp(t,50e3,nSamp/Fs,100e3); x = x+randn(size(x))*std(x)/db2mag(SNR);
Оцените 99% занятая пропускная способность сигнала и аннотируйте его на графике степени спектральной плотности (PSD).
obw(x,Fs);
Вычислите степень в полосе и проверьте, что это - 99% общего количества.
[bw,flo,fhi,powr] = obw(x,Fs); pcent = powr/bandpower(x)*100
pcent = 99
Сгенерируйте другой щебет. Задайте начальную частоту 200 кГц, итоговую частоту 300 кГц и амплитуду, которая является дважды больше чем это первого сигнала. Добавьте белый Гауссов шум.
x2 = 2*chirp(t,200e3,nSamp/Fs,300e3); x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);
Добавьте два щебета, чтобы сформировать новый сигнал. Постройте PSD сигнала и аннотируйте его среднюю частоту.
medfreq([x+x2],Fs);
Постройте PSD и аннотируйте среднюю частоту.
meanfreq([x+x2],Fs);
Теперь полагайте, что каждый щебет представляет отдельный канал. Оцените среднюю частоту каждого канала. Аннотируйте средние частоты на графике PSDs.
meanfreq([x x2],Fs)
ans = 1×2
105 ×
0.7503 2.4999
Оцените пропускную способность на уровне половинной мощности каждого канала. Аннотируйте пропускную способность на 3 дБ на графике PSDs.
powerbw([x x2],Fs)
ans = 1×2
104 ×
4.4386 9.2208