Вычислите оценку спектра мощности входного сигнала временного интервала с помощью блока Spectrum Estimator. Блок использует один из следующих методов, чтобы вычислить оценку спектра мощности:
Метод валлийцев усредненных модифицированных периодограмм
Метод набора фильтров
Этот пример использует метод валлийцев усредненных модифицированных периодограмм. Для примера, который использует основанный на наборе фильтров метод оценки спектра, смотрите Спектральный анализ Высокого разрешения. Тот же пример также показывает сравнение между средством оценки набора фильтров и валлийским спектральным средством оценки. Обычно основанная на наборе фильтров оценка спектра дает к лучшему разрешению с меньшим количеством спектральной утечки, более точному peaks и более точному уровню шума.
Для получения дополнительной информации об алгоритме этих двух методов смотрите раздел 'Algorithms' в блоке Spectrum Estimator.
Блок Spectrum Estimator полезен, если вы нуждаетесь в прямом доступе к предполагаемому спектру (а не только визуализируете его). Спектр выходной мощности может использоваться в качестве входа с другими блоками в вашей модели или может регистрироваться к рабочей области для последующей обработки. Чтобы визуализировать спектры, используйте блок Spectrum Analyzer scope.
В валлийском методе входные данные временного интервала разделены в сегменты данных на основе выбранной длины окна и процента перекрытия. Этот этап реализован с помощью блока Buffer. Окно применяется к каждому сегменту, и затем усредненная периодограмма вычисляется на основе оконных последовательностей. Этот этап реализован с помощью dsp.SpectrumEstimator Система object™. Длина сегментов данных и выбор окна определяют пропускную способность разрешения оценки (RBW), который является наименьшей положительной частотой, которая может быть разрешена в степени спектральная оценка.
dspstreamingwelch модель, показанная ниже использования валлийский блок Spectrum Estimator, чтобы оценить спектр шумного сигнала щебета, произведенного на уровне 44 100 Гц. Оценка спектра мощности отображена с помощью осциллографа Графика Массивов. Пиковое значение спектра, а также частота, на которой происходит пик, обнаружено и отображено на осциллографе. RBW оценки также отображен. Кроме того, блок Spectrum Analyzer scope включен в целях валидации и сравнении.
Метод разрешения частоты блока установлен в Window length. Длина окна установлена в 1 024. Длина БПФ, NFFT, равна длине окна. Данные являются оконным использованием Окна Чебышева с затуханием бокового лепестка 60 дБ. Частотный диапазон является односторонним. В этом случае длина оценки спектра
и вычисляется на интервале [0 Гц, 22 050 Гц]. Демонстрационное инкрементное свойство осциллографа Графика Массивов соответственно установлено в
, где шаг разделен на 1 000, чтобы масштабировать единицы частоты к kHz. Можно получить доступ к Демонстрационному инкрементному свойству осциллографа путем открытия его окна свойств Configuration.
Пропускной способностью разрешения дают:
где N является длиной окна, EnBW является функцией, которая вычисляет эквивалентную шумовую полосу окна, SL является затуханием бокового лепестка выбранного Окна Чебышева, и Фс является частотой дискретизации. В этом случае RBW равен 65,38 Гц.
Когда вы симулируете модель, можно проверить, что отображенное значение RBW равно один показанный на более низкой панели Спектра осциллограф Анализатора. Кроме того, два блока дают те же пиковые измерения.
Модель в предыдущем разделе имела нулевое перекрытие. В dspstreamingwelch_overlap модель, мы используем валлийский блок Estimation с перекрытием 50%. Поскольку другие параметры модели идентичны предыдущему разделу, RBW неизменен и равен 65,38 Гц. С длиной окна 1 024 и процентом перекрытия 50%, 512 входных выборок требуются, чтобы формировать новый сегмент данных. Начиная с входных данных имеет длину 1024, каждая новая система координат данных дает к двум новым периодограммам и запускам выходного порта блока на уровне дважды с такой скоростью, как входной порт.
Обратите внимание на то, что валлийский оценочный блок не имеет нулевой задержки в этом случае. Первый оценочный выход спектра основан на начальном условии буфера, которое равно eps. Для того, чтобы совпадать со спектром и измерениями Спектра осциллограф Анализатора, мы поэтому вставляем блок задержки во входе Спектра Анализатор.
Результаты Спектра Анализатор и валлийский оценочный блок могут быть подтверждены путем симуляции модели.
В dspstreamingwelch_rbw модель, параметр Метода Разрешения Частоты устанавливается на RBW. Источник RBW является Автоматическим. В этом режиме, похожем на блок Spectrum Analyzer scope, пропускная способность разрешения выбрана таким образом, что существует 1024 интервала RBW по заданному Промежутку Частоты. Поскольку промежуток в этом случае составляет 22 050 Гц, RBW составляет 21,53 Гц.
Длина окна, используемая, чтобы буферизовать данные, итеративно вычисляется, чтобы дать к желаемому RBW. Длина окна в этом случае равна 3 073. Чтобы проверить это значение, мы можем вычислить RBW, который следует из этой длины окна:
Обратите внимание на то, что окно Hann используется в этой модели. В этом случае длина БПФ, NFFT, является нечетной и равной 3 073 (длина окна). Поскольку частотный диапазон является односторонним, оценка спектра имеет длину (NFFT + 1)/2 и вычисляется на интервале [0,44100/2). Демонстрационное инкрементное свойство осциллографа Графика Массивов установлено в
кГц.
Снова, результаты Спектра Анализатор и валлийский оценочный блок могут быть подтверждены путем симуляции модели.
[1] Hayes, Монсон Х. Статистическая цифровая обработка сигналов и моделирование Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, 1996.
