Псевдоспектр с помощью метода собственного вектора
[
реализует собственный вектор спектральный метод оценки и возвращает S
,wo
] = peig(x
,p
)S
, оценка псевдоспектра входного сигнала x
, и векторный wo
из нормированных частот (в рад/выборке), в котором оценен псевдоспектр. Псевдоспектр вычисляется с помощью оценок собственных векторов корреляционной матрицы, сопоставленной с входными данными x
. Можно задать размерность подпространства сигнала с помощью входного параметра p
.
peig(___)
без выходных аргументов строит псевдоспектр в окне текущей фигуры.
Метод собственного вектора оценивает псевдоспектр от сигнала или корреляционной матрицы с помощью взвешенной версии алгоритма MUSIC, выведенного из eigenspace [1]
[2] метода анализа Шмидта. Алгоритм выполняет eigenspace анализ корреляционной матрицы сигнала, чтобы оценить содержимое частоты сигнала. Если вы не предоставляете корреляционную матрицу, собственные значения и собственные вектора корреляционной матрицы сигнала оцениваются с помощью svd
. Этот алгоритм особенно подходит для сигналов, которые являются суммой синусоид с аддитивным белым Гауссовым шумом.
Метод собственного вектора производит оценку псевдоспектра, данную
где N является размерностью собственных векторов, и vk является k th собственный вектор корреляционной матрицы входного сигнала. Целочисленный p является размерностью подпространства сигнала, таким образом, собственные вектора vk, используемый в сумме, соответствуют самым маленьким собственным значениям λk корреляционной матрицы. Собственные вектора использовали, охватывают шумовое подпространство. Векторный e (f) состоит из комплексных экпонент, таким образом, скалярное произведение vkH e (f) составляет преобразование Фурье. Это используется для расчета псевдоспектра. БПФ вычисляется для каждого vk, и затем величины в квадрате суммируются и масштабируются.
[1] Марпл, С. Лоуренс. Цифровой Спектральный анализ. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1987, стр 373–378.
[2] Шмидт, R. O. “Несколько Эмиттерное Местоположение и Оценка Параметра Сигнала”. IEEE® Transactions на Антеннах и Распространении. Издание AP-34, март 1986, стр 276–280.
[3] Stoica, Петр и Рэндольф Л. Моисей. Спектральный анализ сигналов. Верхний Сэддл-Ривер, NJ: Prentice Hall, 2005.