exponenta event banner

spectrum.welch

Валлийский спектр

Синтаксис

Hs = spectrum.welch
Hs = spectrum.welch(WindowName)
Hs = spectrum.welch(WindowName,SegmentLength)
Hs = spectrum.welch(WindowName,SegmentLength,OverlapPercent)

Описание

Примечание

Использование spectrum.welch не рекомендуется. Использование pwelch вместо этого.

Hs = spectrum.welch возвращает валлийский объект спектра по умолчанию, Hs, это задает параметры для усредненной, модифицированной периодограммы валлийцев спектральный метод оценки. Объект использует эти значения по умолчанию.

PropertyName Значение по умолчаниюОписание

{WindowName,winparam}

Массив ячеек, содержащий WindowName и дополнительный параметр окна

'Hamming',

SamplingFlag: symmetric

Массив ячеек, содержащий имя окна или 'User Defined' и, если используется для конкретного окна, дополнительного значения параметров. (См. window для допустимых имен окна и для получения дополнительной информации о каждом окне, обратитесь к его странице с описанием.)

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

WindowName

'Hamming',

SamplingFlag: symmetric

Допустимый windowname опции:

'Bartlett'
'Bartlett-Hann'
'Blackman'
'Blackman-Harris'
'Bohman'
'Chebyshev'
'Flat Top'
'Gaussian'
'Hamming'
'Hann'
'Kaiser'
'Nuttall'
'Parzen'
'Rectangular'
'Triangular'
'Tukey'
'User Defined'

Имена окна должны быть заключены в одинарные кавычки, такие как spectrum.welch('tukey') or spectrum.welch({'tukey',0.7}).

Смотрите window и соответствующая страница функции окна для получения информации о параметре окна. Можно использовать set изменить значение дополнительного параметра окна или задать выражение MATLAB и параметры для пользовательского окна (см. spectrum для получения информации об использовании set).

SegmentLength

64

Длина каждого из основанных на времени сегментов, на которые разделен входной сигнал. Модифицированная периодограмма вычисляется на каждом сегменте, и среднее значение периодограмм составляет спектральное мнение. Выбор длины сегмента является компромиссом между оценочной надежностью (более короткие сегменты) и разрешением частоты (более длинные сегменты). Долгая длина сегмента производит лучшее разрешение, в то время как короткая длина сегмента производит больше средних значений, и поэтому уменьшение в отклонении.

OverlapPercent

50%

Перекрытие процента между сегментами

Hs = spectrum.welch(WindowName) возвращает объект спектра, Hs, использование метода валлийцев с заданным окном и значениями по умолчанию для всех других параметров. Чтобы задать параметры для окна, используйте массив ячеек, отформатированный в качестве spectrum.welch({WindowName,winparam}).

Hs = spectrum.welch(WindowName,SegmentLength) возвращает объект спектра, Hs с заданной длиной сегмента.

Hs = spectrum.welch(WindowName,SegmentLength,OverlapPercent) возвращает объект спектра, Hs с заданным процентом перекрываются между сегментами.

Примечание

Смотрите pwelch для получения дополнительной информации о валлийском алгоритме.

Примеры

свернуть все

Задайте косинус 200 Гц, встроенных в белый шум.

Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:.3;
x = cos(2*pi*t*200)+randn(size(t));

Просмотрите спектральное содержимое сигнала с помощью валлийского алгоритма.

Hs = spectrum.welch;
psd(Hs,x,'Fs',Fs)

Figure contains an axes object. The axes object with title Welch Power Spectral Density Estimate contains an object of type line.

Задайте косинус 200 Гц, встроенных в белый шум.

Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:0.3;
x = cos(2*pi*t*200)+randn(size(t));

Вычислите оценку спектральной плотности мощности методом Уелча сигнала с помощью окна Hann.

window = 33;
noverlap = 32;
nfft = 4097;

h = spectrum.welch('Hann',window,100*noverlap/window);
hpsd = psd(h,x,'NFFT',nfft,'Fs',Fs);

Визуализируйте спектральную плотность мощности, описанную в децибелах.

Pw = hpsd.Data; 
Fw = hpsd.Frequencies;
plot(Fw,pow2db(Pw))
xlabel('Hz')
ylabel('dB')

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

Ссылки

[1] harris, fredric. j. “На Использовании Windows для Гармонического Анализа с Дискретным преобразованием Фурье”. Продолжения IEEE®. Издание 66 (январь 1978).

Смотрите также

| |

Представлено до R2006a