Exponenta Banner
exponenta event banner

spectrum.eigenvector

Спектр собственного вектора

Синтаксис

Hs = spectrum.eigenvector
Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids)
Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength)
Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent)
Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent,WindowName)
Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent,WindowName,SubspaceThreshold)
Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent,WindowName,SubspaceThreshold,InputType)

Описание

Примечание

Использование spectrum.eigenvector не рекомендуется. Использование peig вместо этого.

Hs = spectrum.eigenvector возвращает объект спектра собственного вектора по умолчанию, Hs, это задает параметры для eigenanalysis спектрального метода оценки. Этот объект использует следующие значения по умолчанию:

Значения по умолчанию

PropertyName Значение по умолчаниюОписание

NSinusoids

2

Количество комплексных синусоид

SegmentLength

4

Длина каждого из основанных на времени сегментов, на которые разделен входной сигнал.

OverlapPercent

50

Перекрытие процента между сегментами

WindowName

'Rectangular'

Имя окна или 'User Defined' (см. window для допустимых имен окна). Для получения дополнительной информации о каждом окне обратитесь к его странице с описанием.

Этот аргумент может также быть массивом ячеек, содержащим имя окна или 'User Defined' и, если используется для конкретного окна, дополнительного значения параметров. Синтаксисом является {wname,wparam}.

Можно использовать set изменить значение дополнительного параметра или задать MATLAB® выражение и параметры для пользовательского окна (см. spectrum для получения информации об использовании set).

SubspaceThreshold

0

Порог является сокращением для и шумового разделения сигнала. Порог умножается на λmin, самое маленькое предполагаемое собственное значение корреляционной матрицы сигнала. Собственные значения ниже порога (λmin*threshold) присвоены шумовому подпространству.

InputType

'Vector'

Тип входа, который будет использоваться с этим объектом спектра. Допустимыми значениями является 'Vector', 'DataMatrix' и 'CorrelationMatrix'.

Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids) возвращает объект спектра, Hs, с конкретным количеством синусоид и значений по умолчанию для всех других свойств. Обратитесь к приведенной выше таблице для значений по умолчанию.

Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength) возвращает объект спектра, Hs, с заданной длиной сегмента.

Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent) возвращает объект спектра, Hs, с заданным перекрытием между сегментами.

Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent,WindowName) возвращает объект спектра, Hs, с заданным окном.

Примечание

Имена окна должны быть заключены в одинарные кавычки, такие как spectrum.eigenvector(3,32,50,'chebyshev') или spectrum.eigenvector(3,32,50,{'chebyshev',60}).

Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent,WindowName,SubspaceThreshold) возвращает объект спектра, Hs, с заданным порогом подпространства.

Hs = spectrum.eigenvector(NSinusoids,SegmentLength,... OverlapPercent,WindowName,SubspaceThreshold,InputType) возвращает объект спектра, Hs, с заданным входным типом.

Примечание

Смотрите peig для получения дополнительной информации о eigenanalysis алгоритме.

Примеры

Задайте комплексный сигнал с тремя синусоидами, добавьте шум и просмотрите его псевдоспектр с помощью eigenanalysis. Установите длину БПФ на 128.

n=0:99;
s=exp(i*pi/2*n)+2*exp(i*pi/4*n)+exp(i*pi/3*n)+randn(1,100);
Hs=spectrum.eigenvector(3,32,95,'rectangular',5);
pseudospectrum(Hs,s,'NFFT',128)

Ссылки

[1] Харрис, F. J. “На использовании Windows для гармонического анализа с дискретным преобразованием Фурье”. Продолжения IEEE®. Издание 66 (январь 1978).

Смотрите также

|

Представлено до R2006a

Документация Signal Processing Toolbox

Поддержка