Визуализируйте интерференционный узкополосный сигнал, встроенный в широкополосном сигнале.
Сгенерируйте щебет, выбранный на уровне 1 кГц в течение 500 секунд. Частота щебета увеличивается с 180 Гц до 220 Гц во время измерения.
fs = 1000; t = (0:1/fs:500)'; x = chirp(t,180,t(end),220) + 0.15*randn(size(t));
Сигнал также содержит синусоиду на 210 Гц. Синусоида имеет амплитуду 0,05 и присутствует только для 1/6 общей длительности сигнала.
idx = floor(length(x)/6); x(1:idx) = x(1:idx) + 0.05*cos(2*pi*t(1:idx)*210);
Сохраните сигнал как расписание MATLAB®.
S = timetable(seconds(t),x);
Откройте Signal Analyzer и перетащите расписание с браузера Рабочей области на отображение. Нажмите кнопку Time-Frequency, чтобы добавить представление спектрограммы. На вкладке Spectrogram, под Разрешением Времени, выбирают Specify и вводят разрешение времени 1 секунды. Установите Пределы Частоты к 100 Гц и 290 Гц. Оба компонента сигнала видимы.
Вернитесь к вкладке Display. Нажмите кнопку Time, чтобы удалить представление времени и нажать кнопку Spectrum, чтобы добавить представление спектра мощности. Частотный диапазон продолжает быть от 100 Гц до 290 Гц. Слабая синусоида затенена щебетом.
Нажмите Spectrum ▼ кнопка, чтобы изменить представление Spectrum на представление Persistence Spectrum. На вкладке Persistence Spectrum, под Разрешением Времени, выбирают Specify и вводят разрешение времени 1 секунды. Задайте нулевое перекрытие между смежными сегментами. Установите Пределы Степени к-50 дБ и 0 дБ и Пределы Плотности 0,1 и 4. Теперь оба компонента сигнала явно видимы.
На вкладке Display, под Долей, нажимают Generate Script ▼ и выбирают Persistence Spectrum Script. Скрипт появляется в редакторе MATLAB.
% Compute persistence spectrum % Generated by MATLAB(R) 9.7 and Signal Processing Toolbox 8.2. % Generated on: 26-Dec-2018 16:07:45 % Parameters timeLimits = seconds([0 500]); % seconds frequencyLimits = [100 290]; % Hz timeResolution = 1; % seconds overlapPercent = 0; %% % Index into signal time region of interest S_x_ROI = S(:,'x'); S_x_ROI = S_x_ROI(timerange(timeLimits(1),timeLimits(2),'closed'),1); % Compute spectral estimate % Run the function call below without output arguments to plot the results [P,F,PWR] = pspectrum(S_x_ROI, ... 'persistence', ... 'FrequencyLimits',frequencyLimits, ... 'TimeResolution',timeResolution, ... 'OverlapPercent',overlapPercent);
