Визуализация интерференционного узкополосного сигнала, встроенного в широкополосный сигнал.
Генерируют чирп, отобранный при частоте 1 кГц, в течение 500 секунд. Частота чирпа увеличивается от 180 Гц до 220 Гц во время измерения.
fs = 1000; t = (0:1/fs:500)'; x = chirp(t,180,t(end),220) + 0.15*randn(size(t));
Сигнал также содержит синусоиду 210 Гц. Синусоида имеет амплитуду 0,05 и присутствует только в течение 1/6 общей длительности сигнала.
idx = floor(length(x)/6); x(1:idx) = x(1:idx) + 0.05*cos(2*pi*t(1:idx)*210);
Сохраните сигнал в расписании MATLAB ®.
S = timetable(seconds(t),x);
Откройте Signal Analyzer и перетащите расписание из браузера рабочей области на дисплей. Нажмите кнопку Time-Frequency, чтобы добавить вид спектрограммы. На вкладке Спектрограмма (Spectrogram) в разделе Разрешение по времени (Time Resolution) выберите Указать (Specify) и введите разрешение по времени, равное 1 секунде. Установите для параметра Frequency Limits значения 100 Гц и 290 Гц. Оба компонента сигнала видны.
Вернитесь на вкладку «Отображение». Нажмите кнопку «Время», чтобы удалить представление времени, и кнопку «Спектр», чтобы добавить представление спектра мощности. Диапазон частот по-прежнему составляет от 100 Гц до 290 Гц. Слабая синусоида затемнена чирпом.
Нажмите кнопку Spectrum ▼, чтобы изменить Spectrum представление в Persistence Spectrum посмотреть. На вкладке Спектр стойкости (Persistence Spectrum) в разделе Разрешение по времени (Time Resolution) выберите Указать (Specify) и введите разрешение по времени, равное 1 секунде. Задайте нулевое перекрытие между соседними сегментами. Установите предельные значения мощности - 50 дБ и 0 дБ, а предельные значения плотности - 0,1 и 4. Теперь хорошо видны обе составляющие сигнала.
На вкладке «Отображение» в разделе «Общий доступ» щелкните «Создать сценарий» ▼ а затем выберите Persistence Spectrum Script. Сценарий появится в редакторе MATLAB.
% Compute persistence spectrum % Generated by MATLAB(R) 9.7 and Signal Processing Toolbox 8.2. % Generated on: 26-Dec-2018 16:07:45 % Parameters timeLimits = seconds([0 500]); % seconds frequencyLimits = [100 290]; % Hz timeResolution = 1; % seconds overlapPercent = 0; %% % Index into signal time region of interest S_x_ROI = S(:,'x'); S_x_ROI = S_x_ROI(timerange(timeLimits(1),timeLimits(2),'closed'),1); % Compute spectral estimate % Run the function call below without output arguments to plot the results [P,F,PWR] = pspectrum(S_x_ROI, ... 'persistence', ... 'FrequencyLimits',frequencyLimits, ... 'TimeResolution',timeResolution, ... 'OverlapPercent',overlapPercent);