Валлийские оценки спектра
Создайте сигнал, состоящий из трех шумных синусоид и щебета, выбранного на уровне 200 кГц в течение 0,1 секунд. Частоты синусоид составляют 1 кГц, 10 кГц и 20 кГц. Синусоиды имеют различные амплитуды и уровень шума. Бесшумный щебет имеет частоту, которая запускается на уровне 20 кГц и увеличивается линейно до 30 кГц во время выборки.
Fs = 200e3; Fc = [1 10 20]'*1e3; Ns = 0.1*Fs; t = (0:Ns-1)/Fs; x = [1 1/10 10]*sin(2*pi*Fc*t)+[1/200 1/2000 1/20]*randn(3,Ns); x = x+chirp(t,20e3,t(end),30e3);
Вычислите валлийскую оценку PSD и хранение максимум и содержите минимум спектры сигнала. Постройте график результатов.
[pxx,f] = pwelch(x,[],[],[],Fs); pmax = pwelch(x,[],[],[],Fs,'maxhold'); pmin = pwelch(x,[],[],[],Fs,'minhold'); plot(f/1000,pow2db(pxx)) hold on plot(f/1000,pow2db([pmax pmin]),':') hold off xlabel('Frequency (kHz)') ylabel('PSD (dB/Hz)') legend('pwelch','maxhold','minhold') grid
Повторите процедуру, на этот раз вычислив сосредоточенные оценки спектра мощности.
[pxx,f] = pwelch(x,[],[],[],Fs,'centered','power'); pmax = pwelch(x,[],[],[],Fs,'maxhold','centered','power'); pmin = pwelch(x,[],[],[],Fs,'minhold','centered','power'); plot(f/1000,pow2db(pxx)) hold on plot(f/1000,pow2db([pmax pmin]),':') hold off xlabel('Frequency (kHz)') ylabel('Power (dB)') legend('pwelch','maxhold','minhold') title('Centered Power Spectrum Estimates') grid
