dspdata.pseudospectrum

Псевдоспектр dspdata объект

Синтаксис

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data)
Hps = dspdata.pseudospectrum(Data,Frequencies)
Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'Fs',Fs)
Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'SpectrumRange',SpectrumRange)
Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'CenterDC',flag)

Описание

Примечание

Использование dspdata.pseudospectrum не рекомендуется. Используйте peig или pmusic вместо этого.

Псевдоспектр является индикатором присутствия синусоидальных компонентов в сигнале.

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data) использует данные о псевдоспектре, содержавшиеся в Data, который может быть в форме вектора или матрицы, где каждый столбец является отдельным набором данных. Значения по умолчанию для других свойств объекта:

Свойство

Значение по умолчанию

Описание

Имя

'Pseudospectrum'

Вектор символов только для чтения

Frequencies

[]

введите double

Вектор частот, на которых степень оценена спектральная плотность. Область значений этого вектора зависит от SpectrumRange значение. Для половины область значений по умолчанию [0, π), или [0, Fs/2) для нечетной длины, и [0, π] или [0, Fs/2] для даже длины, если Fs задан. Для целого это [0, 2π), или [0, Fs).

Если вы не задаете Frequencies, вектор по умолчанию создается. Если половина области значений Найквиста выбрана, то целое число точек БПФ (nFFT) для этого вектора принято, чтобы быть четным.

Если half область значений Найквиста выбрана, и вы задаете Frequencies, последняя точка частоты сравнивается с предпоследней точкой и к π (или Fs/2, если Fs задан). Если последняя точка ближе к π (или Fs/2) чем он к предыдущей точке, nFFT принят, чтобы быть четным. Если это ближе к предыдущей точке, nFFT принят, чтобы быть нечетным.

Длина Frequencies вектор должен совпадать с длиной столбцов Data.

Fs

'Normalized'

Частота дискретизации, которая является 'Normalized' если NormalizedFrequency true. Если NormalizedFrequency false Fs значения по умолчанию к 1.

SpectrumRange

'Half'

Интервал Найквиста, на котором вычисляется псевдоспектр. Допустимыми значениями является 'Half' и 'Whole'. Смотрите half и whole методы в dspdata для получения информации об изменении этого свойства.

Интервал для Half [0 π), или [0 π] в зависимости от количества точек БПФ, и для Whole интервал [0 2π).

NormalizedFrequency

true

Нормирована ли частота (true) или не (false). Это свойство установлено автоматически во время создания на основе Fs. Если Fs задан, NormalizedFrequency установлен в false. Смотрите normalizefreq метод в dspdata для получения информации об изменении этого свойства.

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data,Frequencies) использует данные об оценке псевдоспектра, содержавшиеся в Data и Frequencies векторы.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'Fs',Fs) использует частоту дискретизации Fs. Определение Fs использует набор по умолчанию линейных частот (в Hz) на основе Fs и наборы NormalizedFrequency к false.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'SpectrumRange',SpectrumRange) использует SpectrumRange аргумент, чтобы задать интервал, на котором был вычислен псевдоспектр. Для данных, которые располагаются от [0 π) или [0 π], устанавливает SpectrumRange к half; для данных, которые располагаются от [0 2π), устанавливает SpectrumRange к whole.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'CenterDC',flag) использует значение flag указать, сосредоточена ли нулевая частота (DC) компонент. Если flag true, это указывает, что компонент DC находится в центре целого спектра области значений Найквиста. Установите flag к false если компонент DC находится на левом крае спектра.

Методы

Методы обеспечивают способы выполнить функции непосредственно на вашем dspdata объект. Можно применить метод непосредственно на переменную, которую вы присвоили своему dspdata.pseudospectrum объект. Можно использовать следующие методы с dspdata.pseudospectrum объект.

  • centerdc

  • halfrange

  • normalizefreq

  • plot

  • wholerange

Например, чтобы нормировать частоту и установить NormalizedFrequency параметр к истинному, использовать

Hps = normalizefreq(Hps)

Для получения дальнейшей информации при использовании методов и графическом выводе псевдоспектра, смотрите dspdata страница с описанием.

Примеры

свернуть все

Используйте eigenanalysis, чтобы оценить псевдоспектр шумного синусоидального сигнала с двумя частотными составляющими.

Fs = 32e3;
t  = 0:1/Fs:2.96; 
x = cos(2*pi*t*1.24e3) + cos(2*pi*t*10e3) + randn(size(t));
P = pmusic(x,4);

Создайте pseudospectrum объект данных сохранить результаты. Постройте псевдоспектр.

hps = dspdata.pseudospectrum(P,'Fs',Fs); 

plot(hps)

Смотрите также

|

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте