dsp.CrossSpectrumEstimator

Оцените перекрестную спектральную плотность

Описание

dsp.CrossSpectrumEstimator Система object™ вычисляет плотность перекрестного спектра сигнала, с помощью усредненного метода периодограммы валлийцев.

Реализовывать объект оценки перекрестного спектра:

  1. Создайте dsp.CrossSpectrumEstimator объект и набор его свойства.

  2. Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.

Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты?.

Создание

Описание

cse = dsp.CrossSpectrumEstimator возвращает Системный объект, cse, это вычисляет перекрестный спектр мощности действительных или комплексных сигналов с помощью метода периодограммы и усредненного, модифицированного метода периодограммы валлийцев.

пример

cse = dsp.CrossSpectrumEstimator(Name,Value) возвращает dsp.CrossSpectrumEstimator Системный объект, cse, с каждым заданным набором имени свойства к заданному значению. Незаданные свойства имеют значения по умолчанию.

Свойства

развернуть все

Если в противном случае не обозначено, свойства являются ненастраиваемыми, что означает, что вы не можете изменить их значения после вызова объекта. Объекты блокируют, когда вы вызываете их, и release функция разблокировала их.

Если свойство является настраиваемым, можно изменить его значение в любое время.

Для получения дополнительной информации об изменении значений свойств смотрите Разработку системы в MATLAB Используя Системные объекты.

Задайте источник значения длины БПФ как любой 'Auto' или 'Property'. Если вы устанавливаете это свойство на 'Auto', средство оценки перекрестного спектра устанавливает длину БПФ на размер входного кадра. Если вы устанавливаете это свойство на 'Property', затем задайте количество точек БПФ с помощью FFTLength свойство.

Задайте длину БПФ, что средство оценки перекрестного спектра используется для расчета перекрестных спектральных оценок в качестве положительного, целочисленного скаляра.

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете FFTLengthSource свойство к 'Property'.

Типы данных: double

Задайте функцию окна для средства оценки перекрестного спектра как один из 'Rectangular', 'Chebyshev', 'Flat Top', 'Hamming', 'Hann', или 'Kaiser'.

Задайте затухание лепестка стороны окна как действительное, положительная скалярная величина, в децибелах (дБ).

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете Window свойство к 'Chebyshev' или 'Kaiser'.

Типы данных: double

Задайте частотный диапазон средства оценки перекрестного спектра как один из 'twosided', 'onesided', или 'centered'.

Если вы устанавливаете FrequencyRange к 'onesided', средство оценки перекрестного спектра вычисляет односторонний спектр действительных входных сигналов, x и y. Если длина БПФ, NFFT, является четной, длиной перекрестной спектральной оценки является NFFT/2+1 и вычисляется на интервале [0, SampleRate/2]. Если NFFT является нечетным, длина оценки перекрестного спектра равна (NFFT+1)/2, и интервалом является [0, SampleRate/2].

Если вы устанавливаете FrequencyRange к 'twosided', средство оценки перекрестного спектра вычисляет двухсторонний спектр комплексных или действительных входных сигналов, x и y. Длина оценки перекрестного спектра равна NFFT. Это значение вычисляется по [0, SampleRate].

Если вы устанавливаете FrequencyRange к 'centered', средство оценки перекрестного спектра вычисляет двухсторонний спектр в центре комплексных или действительных входных сигналов, x и y. Длина оценки перекрестного спектра равна NFFT, и оценка вычисляется между [-SampleRate/2, SampleRate/2] и (-SampleRate/2, SampleRate/2) для четных и нечетных длин, соответственно.

Задайте метод усреднения как 'Running' или 'Exponential'. В рабочем методе усреднения объект вычисляет одинаково взвешенное среднее конкретного количества оценок спектра, заданных SpectralAverages свойство. В экспоненциальном методе объект вычисляет среднее значение по выборкам, взвешенным экспоненциально фактором упущения затухания.

Задайте количество спектральных средних значений как положительное, целочисленный скаляр. Объект вычисляет текущую перекрестную спектральную оценку путем усреднения последнего N оценки. N количество спектральных средних значений, заданных в SpectralAverages свойство.

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете AveragingMethod к 'Running'.

Типы данных: double

Задайте экспоненциальный фактор упущения взвешивания как скалярное значение, больше, чем нуль и меньшее, чем или равный одному.

Настраиваемый: да

Зависимости

Это свойство применяется, когда вы устанавливаете AveragingMethod к 'Exponential'.

Типы данных: single | double

Задайте частоту дискретизации входа, в герц, в виде конечного числа. Частота дискретизации является уровнем, на котором сигнал производится вовремя.

Типы данных: single | double

Использование

Синтаксис

Описание

пример

pxy = cse(x,y) вычисляет перекрестную плотность спектра мощности, pxy, из входных сигналов, x и y.

Входные параметры

развернуть все

Вход First Data в виде вектора или матрицы. Входные параметры, x и y должен иметь тот же размер и тип данных.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Второй ввод данных в виде вектора или матрицы. Входные параметры, x и y должен иметь тот же размер и тип данных.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Выходные аргументы

развернуть все

Плотность перекрестного спектра мощности выходной параметр, возвращенный как вектор или матрица. Выход имеет тот же размер и тип данных как входные сигналы.

Типы данных: single | double
Поддержка комплексного числа: Да

Функции объекта

Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:

release(obj)

развернуть все

getFrequencyVectorВектор из частот, на которых сделана оценка
getRBWПропускная способность разрешения спектра
stepЗапустите алгоритм Системного объекта
releaseВысвободите средства и позвольте изменения в значениях свойств Системного объекта и введите характеристики
resetСбросьте внутренние состояния Системного объекта

Примеры

свернуть все

Примечание: Если вы используете R2016a или более ранний релиз, заменяете каждый вызов объекта с эквивалентным step синтаксис. Например, obj(x) становится step(obj,x).

Сгенерируйте две синусоиды.

sin1 = dsp.SineWave('Frequency',200, 'SampleRate', 1000);
sin1.SamplesPerFrame = 1000;
sin2 = dsp.SineWave('Frequency',100, 'SampleRate', 1000);
sin2.SamplesPerFrame =  1000;

Используйте dsp.CrossSpectrumEstimator Система object™, чтобы вычислить перекрестный спектр сигналов. Кроме того, используйте dsp.ArrayPlot возразите, чтобы отобразить спектры.

cse = dsp.CrossSpectrumEstimator('SampleRate', sin1.SampleRate,...
    'FrequencyRange','centered');
aplot = dsp.ArrayPlot('PlotType','Line','XOffset',-500,'YLimits',...
    [-150 -60],'YLabel','Power Spectrum Density (Watts/Hz)',...
    'XLabel','Frequency (Hz)',...
    'Title','Cross Power Spectrum of Two Signals');

Добавьте случайный шум в синусоиды. Поток в данных и график перекрестный спектр мощности двух сигналов.

for ii = 1:10
x = sin1() + 0.05*randn(1000,1);
y = sin2() + 0.05*randn(1000,1);
Pxy = cse(x, y);
aplot(20*log10(abs(Pxy)));
end

Алгоритмы

развернуть все

Ссылки

[1] Hayes, Монсон Х. Статистическая цифровая обработка сигналов и моделирование. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1996.

[2] Кей, Стивен М. Современная спектральная оценка: теория и приложение. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1999.

[3] Stoica, Петр и Рэндольф Л. Моисей. Спектральный анализ сигналов. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 2005.

[4] Валлийский язык, P. D. ''Использование Быстрого преобразования Фурье для Оценки Спектров мощности: Метод На основе Усреднения во времени По Коротким Модифицированным Периодограммам''. Транзакции IEEE на Аудио и Электроакустике. Издание 15, № 2, июнь 1967, стр 70–73.

Расширенные возможности

Введенный в R2013b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте