meanfreq

Описание

freq = meanfreq(x) оценивает, что среднее значение нормировало частоту, freq, из спектра мощности сигнала временной области, x.

пример

freq = meanfreq(x,fs) оценивает среднюю частоту в терминах частоты дискретизации, fs.

пример

freq = meanfreq(pxx,f) возвращает среднюю частоту оценки степени спектральной плотности (PSD), pxx. Частоты, f, соответствуйте оценкам в pxx.

freq = meanfreq(sxx,f,rbw) возвращает среднюю частоту оценки спектра мощности, sxx, с пропускной способностью разрешения rbw.

freq = meanfreq(___,freqrange) задает интервал частоты, на котором можно вычислить среднюю частоту. Этот синтаксис может включать любую комбинацию входных параметров от предыдущих синтаксисов, целый, вторым входным параметром является любой fs или f. Если второй вход передается, когда пустая, нормированная частота будет принята. Значение по умолчанию для freqrange целая пропускная способность входного сигнала.

пример

[freq,power] = meanfreq(___) также возвращает мощность полосы, power, из спектра. Если вы задаете freqrange, затем power содержит мощность полосы в freqrange.

meanfreq(___) без выходных аргументов строит PSD или спектр мощности и аннотирует среднюю частоту.

Примеры

свернуть все

Сгенерируйте 1 024 выборки щебета, произведенного 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. Сбросьте генератор случайных чисел для восстанавливаемых результатов.

nSamp = 1024;
Fs = 1024e3;
SNR = 40;
rng default

t = (0:nSamp-1)'/Fs;

x = chirp(t,50e3,nSamp/Fs,100e3);
x = x+randn(size(x))*std(x)/db2mag(SNR);

Оцените среднюю частоту щебета. Постройте степень спектральную плотность (PSD) и аннотируйте среднюю частоту.

meanfreq(x,Fs)

ans = 7.5032e+04

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);

Конкатенация щебетов, чтобы произвести двухканальный сигнал. Оцените среднюю частоту каждого канала.

y = meanfreq([x x2],Fs)
y = 1×2
105 ×

    0.7503    2.4999

Постройте PSDs двух каналов и аннотируйте их средние частоты.

meanfreq([x x2],Fs);

Добавьте два канала, чтобы сформировать новый сигнал. Постройте PSD и аннотируйте среднюю частоту.

meanfreq(x+x2,Fs)

ans = 2.1496e+05

Сгенерируйте 1 024 выборки синусоиды на 100,123 кГц, произведенной на уровне 1 024 кГц. Добавьте белый Гауссов шум, таким образом, что отношение сигнал-шум составляет 40 дБ. Сбросьте генератор случайных чисел для восстанавливаемых результатов.

nSamp = 1024;
Fs = 1024e3;
SNR = 40;
rng default

t = (0:nSamp-1)'/Fs;

x = sin(2*pi*t*100.123e3);
x = x + randn(size(x))*std(x)/db2mag(SNR);

Используйте periodogram функция, чтобы вычислить степень спектральную плотность (PSD) сигнала. Задайте окно Кайзера с той же длиной как сигнал и масштабный фактор 38. Оцените среднюю частоту сигнала и аннотируйте его на графике PSD.

[Pxx,f] = periodogram(x,kaiser(nSamp,38),[],Fs);

meanfreq(Pxx,f);

Сгенерируйте другую синусоиду, этого с частотой 257,321 кГц и амплитудой, которая является дважды больше чем это первой синусоиды. Добавьте белый шум.

x2 = 2*sin(2*pi*t*257.321e3);
x2 = x2 + randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);

Конкатенация синусоид, чтобы произвести двухканальный сигнал. Оцените PSD каждого канала и используйте результат определить среднюю частоту.

[Pyy,f] = periodogram([x x2],kaiser(nSamp,38),[],Fs);

y = meanfreq(Pyy,f)
y = 1×2
105 ×

    1.0013    2.5732

Аннотируйте средние частоты двух каналов на графике PSDs.

meanfreq(Pyy,f);

Добавьте два канала, чтобы сформировать новый сигнал. Оцените PSD и аннотируйте среднюю частоту.

[Pzz,f] = periodogram(x+x2,kaiser(nSamp,38),[],Fs);

meanfreq(Pzz,f);

Сгенерируйте сигнал, PSD которого напоминает частотную характеристику КИХ-фильтра полосы пропускания 88-го порядка с нормированными частотами среза 0.25π рад/выборка и 0.45π рад/выборка.

d = fir1(88,[0.25 0.45]);

Вычислите среднюю частоту сигнала между 0.3π рад/выборка и 0.6π рад/выборка. Постройте PSD и аннотируйте среднюю частоту и интервал измерения.

meanfreq(d,[],[0.3 0.6]*pi);

Выведите среднюю частоту и мощность полосы интервала измерения. Определение частоты дискретизации 2π эквивалентно отъезду сброса уровня.

[mnf,power] = meanfreq(d,2*pi,[0.3 0.6]*pi);

fprintf('Mean = %.3f*pi, power = %.1f%% of total \n', ...
    mnf/pi,power/bandpower(d)*100)
Mean = 0.373*pi, power = 75.6% of total 

Добавьте второй канал с нормированными частотами среза 0.5π рад/выборка и 0.8π рад/выборка и амплитуда, которая является одной десятой тот из первого канала.

d = [d;fir1(88,[0.5 0.8])/10]';

Вычислите среднюю частоту сигнала между 0.3π рад/выборка и 0.9π рад/выборка. Постройте PSD и аннотируйте среднюю частоту каждого канала и интервала измерения.

meanfreq(d,[],[0.3 0.9]*pi);

Выведите среднюю частоту каждого канала. Разделитесь на π.

mnf = meanfreq(d,[],[0.3 0.9]*pi)/pi
mnf = 1×2

    0.3730    0.6500

Входные параметры

свернуть все

Входной сигнал в виде вектора или матрицы. Если x вектор, он обработан как один канал. Если x матрица, затем meanfreq вычисляет среднюю частоту каждого столбца x независимо. x должно быть с конечным знаком.

Пример: cos(pi/4*(0:159))+randn(1,160) одноканальный сигнал вектора-строки.

Пример: cos(pi./[4;2]*(0:159))'+randn(160,2) двухканальный сигнал.

Типы данных: single | double

Частота дискретизации в виде положительного действительного скаляра. Частота дискретизации является количеством выборок в единицу времени. Если время измеряется в секундах, то частота дискретизации находится в герц.

Типы данных: single | double

Степень спектральная плотность (PSD) в виде вектора или матрицы. Если pxx матрица, затем meanfreq вычисляет среднюю частоту каждого столбца pxx независимо.

Степень спектральная плотность должна быть описана в линейных модулях, не децибелах. Использование db2pow преобразовывать значения децибела, чтобы привести в действие значения.

Пример: [pxx,f] = periodogram(cos(pi./[4;2]*(0:159))'+randn(160,2)) задает периодограмму оценка PSD шумной двухканальной синусоиды, произведенной в 2π Гц и частоты, на которых это вычисляется.

Типы данных: single | double

Частоты в виде вектора.

Типы данных: single | double

Оценка спектра мощности в виде вектора или матрицы. Если sxx матрица, затем meanfreq вычисляет среднюю частоту каждого столбца sxx независимо.

Спектр мощности должен быть описан в линейных модулях, не децибелах. Использование db2pow преобразовывать значения децибела, чтобы привести в действие значения.

Пример: [sxx,w] = periodogram(cos(pi./[4;2]*(0:159))'+randn(160,2),'power') задает оценку спектра мощности периодограммы двухканальной синусоиды, встроенной в белый Гауссов шум и нормированные частоты, на которых это вычисляется.

Типы данных: single | double

Пропускная способность разрешения в виде положительной скалярной величины. Пропускная способность разрешения является продуктом двух значений: разрешение частоты дискретного преобразования Фурье и эквивалентная шумовая полоса окна использовались для расчета PSD.

Типы данных: single | double

Частотный диапазон в виде двухэлементного вектора из действительных значений. Если вы не задаете freqrange, затем meanfreq использует целую пропускную способность входного сигнала.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Средняя частота в виде скаляра или вектора.

  • Если вы задаете частоту дискретизации, то freq имеет те же модули как fs.

  • Если вы не задаете частоту дискретизации, то freq имеет модули рад/выборки.

Мощность полосы, возвращенная как скаляр или вектор.

Ссылки

[1] Phinyomark, Angkoon, Sirinee Thongpanja, Хуошэн Ху, Pornchai Phukpattaranont и Chusak Limsakul. "Полноценность Среднего значения и Медианных частот в Анализе Электромиографии". В Вычислительном Интеллекте в Анализе Электромиографии – Взгляд на Текущие Приложения и будущие проблемы, отредактированные Ганешой Р. Нэйком. InTech, 2012. https://doi.org/10.5772/50639.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

| | | |

Представленный в R2015a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте