exponenta event banner

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. Использовать peig или pmusic вместо этого.

Псевдоспектр - индикатор наличия в сигнале синусоидальных компонентов.

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data) использует данные псевдоспектра, содержащиеся в Data, которая может быть в виде вектора или матрицы, где каждый столбец является отдельным набором данных. Значения по умолчанию для других свойств объекта:

Собственность

Значение по умолчанию

Описание

Имя

'Pseudospectrum'

Вектор символов только для чтения

Frequencies

[]

напечатать double

Вектор частот, на которых оценивается спектральная плотность мощности. Диапазон этого вектора зависит от SpectrumRange значение. Для половины диапазон по умолчанию равен [0, δ) или [0, Fs/ 2) для нечетной длины и [0, δ] или [0 ,Fs/ 2] для четной длины, еслиFs указывается. Для целого оно равно [0, ) или [0, Fs).

Если не указать Frequenciesсоздается вектор по умолчанию. Если выбрана половина диапазона Найквиста, то целое количество точек БПФ (nБПФ) для этого вектора предполагается четным.

Если half выбран диапазон Nyquist и указан Frequencies, последняя частотная точка сравнивается со следующей-последней точкой и с δ (или Fs/ 2, еслиFs указывается). Если последняя точка ближе к δ (или Fs/ 2), чем до предыдущей точки, nБПФ считается четным. Если он ближе к предыдущей точке, то nБПФ считается нечетным.

Длина Frequencies вектор должен соответствовать длине столбцов Data.

Fs

'Normalized'

Частота выборки, которая 'Normalized' если NormalizedFrequency является true. Если NormalizedFrequency является false Fs по умолчанию: 1.

SpectrumRange

'Half'

Интервал Nyquist, по которому вычисляется псевдоспектр. Допустимые значения: 'Half' и 'Whole'. См. раздел half и whole методы в dspdata для получения сведений об изменении этого свойства.

Интервал для Half равно [0 δ) или [0 δ] в зависимости от количества точек БПФ и для Whole интервал равен [0 ).

NormalizedFrequency

true

Нормализована ли частота (true) или нет (false). Это свойство устанавливается автоматически во время конструирования на основе Fs. Если Fs указывается, NormalizedFrequency имеет значение false. См. раздел normalizefreq метод в dspdata для получения сведений об изменении этого свойства.

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data,Frequencies) использует данные оценки псевдоспектра, содержащиеся в Data и Frequencies векторы.

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

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'SpectrumRange',SpectrumRange) использует SpectrumRange для указания интервала, за который вычислялся псевдоспектр. Для данных, которые находятся в диапазоне от [0 δ) или [0 δ], установите значение SpectrumRange кому half; для данных, которые находятся в диапазоне от [0 ), установите значение SpectrumRange кому whole.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'CenterDC',flag) использует значение flag для указания, является ли компонент с нулевой частотой (DC) центрированным. Если flag является true, это указывает на то, что компонент постоянного тока находится в центре всего спектра диапазона Найквиста. Установите flag кому false если компонент постоянного тока находится на левом краю спектра.

Методы

Методы обеспечивают способы выполнения функций непосредственно на вашем dspdata объект. Метод можно применить непосредственно к переменной, назначенной dspdata.pseudospectrum объект. Можно использовать следующие методы с dspdata.pseudospectrum объект.

  • centerdc

  • halfrange

  • normalizefreq

  • plot

  • wholerange

Например, для нормализации частоты и установки NormalizedFrequency значение true, используйте

Hps = normalizefreq(Hps)

Для получения подробной информации об использовании методов и построении псевдоспектра см. dspdata справочная страница.

Примеры

свернуть все

Используйте собственный анализ для оценки псевдоспектра 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);

Создать pseudospectrum объект данных для хранения результатов. Постройте график псевдоспектра.

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

plot(hps)

Figure contains an axes. The axes contains an object of type line.

См. также

|

Представлен до R2006a