[医]扁桃体
频域和时频域中的信号的分析。
库::`工程师`
语法
函数调用
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[参数:p],[参数:f],[参数:t_out]=pspectrum(___,[参数:类型])-定义函数执行的光谱分析类型。 设置参数[参数：类型]意义"权力","频谱图"或"坚持". 此语法可以包括来自前面选项的输入参数的任何组合。
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[参数:p],[参数:f],[参数:t_out]=pspectrum(___,Name,Value)-使用名称-值参数设置其他参数。 此类自变量的值包括频率分辨率带和相邻段之间的重叠百分比。
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[参数:p],[参数:f],[参数:t_out]=pspectrum(___，"频谱图"）-还返回与用于计算短期功率谱的估计的窗口段的中心相对应的时间点的向量。
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pspectrum（___;<参数:out>=:情节)-在当前图窗口中构建频谱估计图。 要构建图形，函数将转换[参数:p]在dB中使用 .
争论
输入参数
# x — 输入信号
+
向量资料 | 矩阵
Details
指定为矢量或矩阵的输入信号。
如果 x 具有不均匀的采样，则函数 pspectrum 将信号插值到均匀网格上以计算频谱估计值。 该函数使用线性插值，并假设采样周期等于相邻时间点之间差异的中位数。 要支持采样不均匀的信号，中值和平均时间间隔必须满足条件
| 数据类型 |
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#
财政司司长 —
抽样调查
费率+
2π （默认情况下）| 正数标量
Details
的采样率，设置为正数标量。
名称-值输入参数
将可选参数对指定为 名称，值，在哪里 姓名 -参数的名称，以及 价值 -适当的值。 名称-值参数应该放在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。
使用逗号分隔名称和值，以及 姓名 把它放在引号里。
# 频率限制 — 频率范围的边界
+
[0fs/2] （默认情况下）| 双元素数值向量
Details
频率范围的边界，定义为用逗号分隔的一对，由 "FrequencyLimits" 和一个双元素数值向量:
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如果输入数据包含时间信息，那么频率范围以Hz表示。
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如果输入数据不包含时间信息，那么频率范围以rad/count的归一化单位表示。
默认函数为 pspectrum 计算整个奈奎斯特范围内的频谱:
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如果指定的频率范围包含超出奈奎斯特范围的区域,
pspectrum切断这个范围。 -
如果指定的频率范围完全在奈奎斯特范围之外,
pspectrum返回错误。
有关奈奎斯特范围的更多信息，请参阅计算频谱。
如果 [参数:x] 具有不均匀的采样，则函数 pspectrum 将信号线性插值到均匀网格上，并确定等于相邻时间点之间差异的逆中值的有效采样率。 特快专递 "FrequencyLimits" 过有效采样率。
# 漏 — 光谱泄漏
+
0.5 （默认情况下）| 一个真正的数字标量
Details
光谱泄漏，定义为逗号分隔的对，由 "漏" 和一个真正的数字标量从 0 以前 1. 论点 "漏" 控制Kaiser窗口的旁瓣相对于主瓣宽度的衰减，在提高的分辨率和减少的泄漏之间取得平衡:
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高泄漏值使得能够区分紧密间隔的音调，但掩盖邻近的弱音调。
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较小的泄漏值允许您检测较强音调附近的弱音调，但模糊了附近的频率。
# MinThreshold — 非零值的下限
+
-Inf （默认情况下）| 真正的标量
# NumPowerBins — 光惯性谱的功率间隔数
+
256 （默认情况下）| 一个整数
Details
光惯性谱的功率间隔数，指定为逗号分隔的对，包括 "NumPowerBins" 和一个整数从 20 以前 1024.
# 重新分配 — 重新分配参数
+
错误 （默认情况下）| 真的
Details
指定为逗号分隔对的重新分配参数，包括 "重新分配" 和逻辑值。 如果此参数设置为 真的，功能 pspectrum 通过执行时间和频率重新分配来提高频谱估计定位的准确性。 重新分配方法允许您获得更容易阅读和解释的周期图和频谱图。 该方法将每个频谱估计重新分配到其bin能量的中心而不是几何bin中心。 该方法提供FM信号和脉冲的精确定位。
# 双侧 — 双向频谱估计
+
错误 | 真的
Details
双向频谱估计，定义为用逗号分隔的一对，由 "TwoSided" 和一个逻辑值:
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如果此参数设置为
真的，该函数计算范围内的中心双向频谱估计 . 如果输入数据包含时间信息，则估计值的计算范围为 ，在哪里 -有效采样率。 -
如果此参数设置为
错误，该函数计算奈奎斯特范围内的单侧光谱估计 . 如果输入数据包含时间信息，则估计值的计算范围为 ，在哪里 -有效采样率。 为了保持全功率，该函数将功率乘以2在除0和奈奎斯特频率。 此值仅适用于真实信号。
除非另有说明，否则自变量 "TwoSided" 默认情况下，它采用该值 错误 对于真实的输入信号和值 真的 于复杂的输入信号。
输出参数
# p — 频谱
+
向量资料 | 矩阵
Details
作为向量或矩阵返回的频谱。 频谱的类型和大小取决于参数的值 [参数：类型]:
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"权力"—p包含每个信号信道的功率谱的估计[参数:x]. 在这种情况下p它有一个尺寸 ，在哪里 -长度[参数:f]，而 -信号通道数[参数:x]. 功能pspectrum以这样一种方式缩放频谱，即如果信号的频率组成恰好落在该间隔内，则其在此间隔内的幅度等于真正的平均信号功率。 例如，正弦波的平均功率等于正弦波振幅平方的一半。 -
"频谱图"—p包含短期、时间局部化功率谱的估计值[参数:x]. 在这种情况下p它有一个尺寸 ，在哪里 -长度[参数:f]，而 -长度[参数:t_in]. -
"坚持"—p它包含信号在给定时间和频率上包含给定功率电平的分量的概率的百分比。 在这种情况下p它有一个尺寸 ，在哪里 -长度[参数:pwr]，而 -长度[参数:f].
# f — 频谱的频率
+
向量资料
Details
作为矢量返回的频谱的频率。 如果输入信号包含时间信息，则 f 包含以Hz表示的频率。 如果输入信号不包含时间信息，那么频率以rad/count的归一化单位表示。
# t — 频谱图的时间值
+
向量资料 | 日期时间数组
Details
频谱图的时间值，以秒为单位的时间值向量返回。 如果输入数据不包含时间信息，则 t 包含计数的数字。 论点 t 它包含对应于用于计算短期功率谱的估计的数据段的中心的时间值。
如果函数的输入数据为 pspectrum 是在由数值数组或数组指定的指定时间点采样的数值向量 日期时间 然后 t 它具有与输入时间值相同的类型和格式。
此外
计算频谱
Details
为了计算信号频谱，函数 pspectrum 它在整个信号长度上实现的频谱分辨率与计算大型Fft时出现的性能限制之间找到了折衷方案。:
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如果可能，该函数使用Kaiser窗口计算整个信号的一个修改周期图。
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如果无法在合理的时间内计算一个修改的周期图，该函数将计算韦尔奇周期图。：它将信号分成重叠的段，使用Kaiser窗口将每个段分成窗口，并对段的周期图进行平均。
光谱窗口处理
任何物理信号只能在有限的时间内测量。 这一事实在傅立叶分析中引入了显着的影响，傅立叶分析假设信号是周期性的或无限长的。 对不同信号样本分配不同权重的频谱窗口处理系统地考虑了有限大小的影响。
窗口分析信号的最简单方法是假设它在测量间隔之外是相同的零，并且所有样本都具有相同的显着性。 这种"矩形窗口"在两端具有间歇性跳跃，导致频谱振铃。 所有其他频谱窗口在两端变窄，以通过为信号边界附近的样本分配较低的权重来减少这种影响。
窗口化过程总是涉及相互冲突的目标之间的折衷：提高分辨率和减少泄漏。:
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分辨率是准确知道信号能量在频率空间中的分布情况的能力。 具有完美分辨率的频谱分析仪可以区分信号中存在的两种不同音调（纯正弦），而不管它们的频率如何。 定量地，这种能力与主窗变换瓣的宽度有关。
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问题在于，在最终信号中，每个频率分量在整个频率范围上投射能量强度。 频谱中的泄漏量可以通过在存在相邻强音的情况下将弱音与噪声隔离的能力来测量。 定量地，这种能力与窗口频率转换的旁瓣的水平有关。
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频谱被归一化的方式是，在这个带宽中的纯音，如果完全居中，具有正确的振幅。
分辨率越高，泄漏越高，反之亦然。 在该范围的一端，矩形窗口具有尽可能窄的主瓣和尽可能高的旁瓣。 如果能量强度相同，这样的窗口可以区分紧密间隔的音调，但如果能量强度不同，则无法检测到较弱的音调。 在范围的另一端，具有高旁瓣抑制的窗口具有宽的主瓣，其中近频被涂抹。
功能 pspectrum 使用Kaiser窗户进行窗户分离。 在Kaiser窗口中，主瓣捕获的信号能量的比例主要取决于可配置的_form因子_ . 功能 pspectrum 使用形式因素，包括 ，其对应于矩形窗口，最多 ，其中宽主瓣捕获几乎整个光谱能量，其以双精度表示。 中间值 它非常接近汉纳窗口。 对于管理 使用名称-值参数 "[参数：泄漏]". 如果设置为参数 "[参数：泄漏]" 意义 然后 和 按比例相关 . 有关详细信息，请参阅功能说明。 凯撒.
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参数和算法的选择
为了计算信号谱，函数 pspectrum 最初，它定义了一个分辨率带，它测量两个音调可以放置多近，以便可以区分它们。 分辨率带的理论值为
哪里
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记录的长度 —这是所选信号区域在时域中的持续时间;
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-频谱窗口的等效噪声波段。
使用名称-值参数
"[参数：泄漏]"来控制ENBW。 参数的最小值对应于具有 . 最大值对应于具有 .
然而，在实践中，功能 pspectrum 它可能会降低分辨率。 降低分辨率允许您在合理的时间内计算光谱，并以有限数量的像素显示它。 由于这些实际原因，可以使用的最小带宽是 pspectrum，等于
哪里 -使用参数指定的带宽 "<参数：频率限制>>". 如果 "<参数：频率限制>>" 未指定，功能 pspectrum 使用采样率为 . 它不能改变。
为了计算信号频谱，函数选择两个值中较大的一个，称为_目标分辨率带_:
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如果分辨率波段匹配 ，则函数
pspectrum为整个信号计算一个_modified periodogram_。 该函数使用带有由名称-值参数定义的形状因子的Kaiser窗口"[参数：泄漏]". 有关详细信息，请参阅功能说明。周期图. -
如果分辨率带是 ，则函数
pspectrum计算信号的Welch周期图。 功能:-
将信号分成重叠的段。
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使用具有指定形状因子的Kaiser窗口分别分割每个分段。
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平均所有段的周期图。
Welch程序旨在通过对从重叠区域接收的信号的不同"实现"进行平均并使用窗口来删除冗余数据来减少频谱估计的方差。
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每个段（或者，等价地，窗口）的长度是使用
哪里 -奈奎斯特的频率。 （在没有频谱重叠的情况下，奈奎斯特频率等于有效采样频率的一半，定义为相邻时间点之间差异的中值的倒数。 奈奎斯特频率范围为 对于真实信号和 为复数信号。)
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步长通过调整初始估计值来确定
使得第一个窗口恰好在第一个段的第一个计数处开始，并且最后一个窗口恰好在最后一个段的最后一个计数处结束。
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频谱图的计算
Details
为了计算一个时间相关的非稳态信号的频谱，该函数 pspectrum 将信号分成重叠的段，在每个段上叠加Kaiser窗口，计算短期傅里叶变换，然后将这些变换组合成矩阵。
非稳态信号是频谱随时间变化的信号。 非稳态信号的频谱图是对其频谱的时间演变的估计。 为了构建非稳态信号的频谱图，函数 pspectrum 执行以下步骤:
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将信号分成相同长度的段。 分段应该足够短，以便信号的频谱在分段内不会明显变化。 段可以重叠也可以不重叠。
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将每个段选择到一个窗口中并计算其频谱以获得_短期傅立叶变换。
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使用段谱构建频谱图:
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如果使用输出参数调用该函数，则它将光谱组合成一个矩阵。
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如果在没有输出参数的情况下调用函数，它将逐段以分贝为单位显示每个频谱的功率。 将振幅彼此相邻地显示为具有与振幅相关的颜色图的图像。
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该函数只能计算单通道信号的频谱图.
将信号分成段
要构建频谱图，首先将信号分成可能重叠的段。 功能 pspectrum 允许您使用名称-值参数控制段的长度和相邻段之间的重叠程度 "<参数：时间进化>>" 和 "<参数:重叠>>". 如果未指定长度和重叠，则函数根据信号的总持续时间和公式给出的重叠百分比选择长度
哪里 -频谱窗口的等效噪声波段。
指定的时间分辨率
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如果信号不包含时间信息，请在样本中指定时间分辨率（段长度）。 时间分辨率必须是大于或等于的整数
1且小于或等于信号的持续时间。如果信号包含时间信息，请指定以秒为单位的时间分辨率。 该函数将结果转换为样本数，并将其舍入到小于或等于此数的最接近的整数，但不小于
1. 时间分辨率必须小于或等于信号的持续时间。 -
将重叠指定为段长度的百分比。 该函数将结果转换为样本数，并将其舍入到小于或等于指定数字的最接近的整数。
默认时间分辨率
如果未指定时间分辨率，则函数 pspectrum 使用整个信号的长度来选择段的长度。 该函数将时间分辨率设置为 计数，其中符号是 表示上舍入函数, -信号的长度，以及 -取决于的除数 :
| 信号长度( ) | 分隔符（ ) | 段长 |
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您仍然可以指定相邻段之间的重叠。 指定重叠会更改段数。 延伸超过信号终点的段用零填充。
考虑一个七计数信号 [s0s1s2s3s4s5s6]. 因为 该函数在没有重叠时将信号分成长度为四的两段。 段数随着重叠增加而改变。
| 重叠计数的数目 | 产生的片段 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
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功能 pspectrum 如果最后一段超出信号的终点，则用零补充信号。 函数返回 [参数：t_out] 是对应于线段中心的时间点的向量。
段的窗口和光谱的计算
功能后 pspectrum 将信号分成重叠的段，所述函数在每个段上复盖一个信号窗口。 外形尺寸 因此，可以使用名称-值参数配置windows和泄漏 "[参数：泄漏]". 然后，该函数计算每个段的频谱，并组合频谱以形成频谱图矩阵。 计算段谱 pspectrum 遵循计算频谱中描述的过程，不同之处在于分辨率带的下限为
频谱功率显示
在没有输出参数的情况下调用时，该函数使用默认的Engee色标以分贝为单位显示短期傅立叶变换的功率。 色标复盖频谱图的整个功率范围。
光惯性光谱的计算
Details
光惯性谱是一个时频表示，它显示了给定频率在信号中存在的时间百分比。 光惯性谱是功率和频率空间中的直方图。 随着信号的发展，特定频率存在于信号中的时间越长，其时间百分比就越高，因此显示器上的颜色就越亮或"热"。 使用光惯性的光谱来识别隐藏在其他信号中的信号。
为了计算稳定性谱，函数 pspectrum 执行以下步骤:
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使用泄漏、时间分辨率和重叠的指定值计算频谱图。 有关详细信息，请参阅频谱图的计算。
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将功率和频率值拆分为二维间隔。 （使用名称-值参数
"<参数：NumPowerBins>>"来指定功率间隔的数目。) -
计算每个时间值的功率谱的对数的二维直方图。 对于在该时刻存在信号能量的每个工频间隔，通过增加矩阵的相应元素
1. 汇总所有时间值的直方图。 -
使用与以标准化百分比表示的直方图值的对数成比例的颜色，根据功率和频率构建累积值的直方图。 它使用尽可能小的幅度的一半来表示零值。