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 является показателем наличия синусоидальных компонентов в сигнале.

Hps = dspdata.pseudospectrum(Data) использует псевдоспектр данных, содержащийся в Data, который может быть в форме вектора или матрицы, где каждый столбец является отдельным набором данных. Значения по умолчанию для других свойств объекта:

Свойство

Значение по умолчанию

Описание

Имя

'Pseudospectrum'

Вектор символов только для чтения

Frequencies

[]

тип double

Вектор частот, на которых оценивается спектральная плотность степени. Область значений этого вектора зависит от SpectrumRange значение. Для половины области значений по умолчанию является [0, π) или [0, Fs/ 2) для нечетной длины и [0, π] или [0, Fs/ 2] для четной длины, если Fs задан. Для всего это [0, 2 π) или [0, Fs).

Если вы не задаете Frequencies, создается вектор по умолчанию. Если выбрана половина области значений Nyquist, то все количество точек БПФ (nFFT) для этого вектора принято четным.

Если half выбирается область значений Nyquist, и вы задаете Frequenciesпоследняя частотная точка сравнивается с следующей до последней точкой и с π (или Fs/ 2, если Fs задан). Если последняя точка ближе к π (или Fs/ 2) чем до предыдущей точки, nFFT принято четным. Если он ближе к предыдущей точке, nFFT принимается нечетным.

Длина Frequencies вектор должен совпадать с длиной столбцов Data.

Fs

'Normalized'

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

SpectrumRange

'Half'

Nyquist интервал, на котором вычисляется псевдоспектр. Допустимые значения 'Half' и 'Whole'. Смотрите half и whole методы в dspdata для получения информации об изменении этого свойства.

Интервал для Half [0 π) или [0 π] в зависимости от количества точек БПФ, и для Whole интервал - [ 0 2 π ).

NormalizedFrequency

true

Нормирована ли частота (true) или нет (false). Это свойство устанавливается автоматически во время конструкции на основе Fs. Если Fs задан, NormalizedFrequency установлено в false. Смотрите normalizefreq метод в dspdata для получения информации 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 дискретизации Fs. Определение Fs использует набор линейных частот по умолчанию (в Hz) на основе Fs и устанавливает NormalizedFrequency на false.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'SpectrumRange',SpectrumRange) использует SpectrumRange аргумент для определения интервала, через который был вычислен псевдоспектр. Для данных, которые варьируются от [0 π) или [0 π], установите SpectrumRange на half; для данных, которые варьируются от [ 0 2 π), установите SpectrumRange на whole.

Hps = dspdata.pseudospectrum(...,'CenterDC',flag) использует значение flag чтобы указать, является ли компонент с нулевой частотой (DC) центрированным. Если flag является true, это указывает, что компонент DC находится в центре всего спектра Nyquist области значений. Установите flag на false если компонент постоянного тока находится на левом крае спектра.

Методы

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

  • centerdc

  • halfrange

  • normalizefreq

  • plot

  • wholerange

Например, чтобы нормализовать частоту и задать NormalizedFrequency параметр true, использование

Hps = normalizefreq(Hps)

Для получения подробной информации об использовании методов и графическом изображении псевдоспектра, смотрите dspdata страница с описанием.

Примеры

свернуть все

Используйте собственный анализ, чтобы оценить псевдоспектр 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);

Создайте pseudospectrum объект данных для хранения результатов. Постройте псевдоспектр.

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

plot(hps)

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

См. также

|

Представлено до R2006a