cspect
двусторонняя кросс-спектральная оценка между 2 дискретными во времени сигналами, используя метод корреляции.
Синтаксис
sm = cspect(nlags, npoints, wtype, x) sm = cspect(nlags, npoints, wtype, x, y) sm = cspect(nlags, npoints, wtype, nx) sm = cspect(nlags, npoints, wtype, nx, ny) [sm, cwp] = cspect(.., wpar)
Аргументы
- x
вектор, данные первого сигнала.
- y
вектор, данные второго сигнала сигнала. Если
y
пропущен, то он предполагается равнымx
(автокорреляция). Если он имеется в наличии, то он должен иметь то же количество элементов, что иx
.- nx
скаляр: количество точек в сигнале
x
. В этом случае сегменты сигналаx
загружены пользовательской функцией с именемgetx
(см. ниже).- ny
скаляр: количество точек в сигнале
y
. В этом случае сегменты сигналаy
загружены пользовательской функцией с именемgety
(см. ниже). Если указан, тоny
должен быть равенnx
.- nlags
количество сдвигов корреляции (положительное целое число)
- npoints
количество точек преобразования (положительное целое число)
- wtype
Тип окна
're'
: прямоугольное'tr'
: треугольное'hm'
: Хэмминга'hn'
: Хана'kr'
: Кайзера, в этом случае должен быть указан аргументwpar
'ch'
: Чебышева, в этом случае должен быть указан аргументwpar
- wpar
необязательный параметр для окон Кайзера и Чебышева:
'kr':
wpar
должен быть строго положительным числом'ch':
wpar
должен быть двухэлементным вектором[main_lobe_width, side_lobe_height]
где0<main_lobe_width<.5
иside_lobe_height>0
- sm
Спектральная оценка мощности в интервале
[0,1]
нормированных частот. Это вектор-строка размеромnpoints
. Массив является вещественным в случае автокорреляции и комплексным - в случае кросс-корреляции.- cwp
неопределённый параметр окна Чебышева в случае Чебышевской оконной обработки, либо пустая матрица.
Описание
Вычисляет кросс-спектральную оценку двух сигналов x
и y
если указаны оба, и автоспектральную оценку
для x
в противном случае. Спектральная оценка,
получена с помощью метода корреляции.
Кросс-спектр двух сигналов x
и y
определяется как
Метод корреляции вычисляет спектральную оценку как преобразование Фурье модифицированной оценки функции авто/кросс-корреляции. Эта модифицированная оценка авто/кросс-корреляции состоит из повторно вычисляемых оценок функции автокорреляции из перекрытия под-сегментов данных, а затем усредняет эти оценки для получения результатов.
Количество точек окна равно 2*nlags-1
.
Для пакетной обработки данные x
и y
могут быть прочитаны сегмент за сегментом с помощью функций
getx
и gety
, определённых пользователем.
Эти функции имеют следующий синтаксис:
xk = getx(ns,offset)
и
yk = gety(ns,offset)
где ns
- это
размер сегмента, и offset
- это индекс первого элемента
сегмента в полном сигнале.
Предупреждение
Для версии Scilab до 5.0.2 возвращаемое значение было модулем текущего значения.
Сcылка
Oppenheim, A.V., and R.W. Schafer. Discrete-Time Signal Processing, Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1999
Примеры
rand('normal'); rand('seed',0); x = rand(1:1024-33+1); // делаем фильтр нижних частот с помощью eqfir [nf, bedge, des, wate] = (33, [0 .1;.125 .5], [1 0], [1 1]); h = eqfir(nf, bedge, des, wate); // фильтруем белые данные для получения цветных данных h1 = [h 0*ones(1:max(size(x))-1)]; x1 = [x 0*ones(1:max(size(h))-1)]; hf = fft(h1,-1); xf = fft(x1,-1); yf = hf .* xf; y = real(fft(yf,1)); sm = cspect(100, 200, 'tr', y); smsize = max(size(sm)); fr = (1:smsize)/smsize; plot(fr, log(sm))
Смотрите также
Report an issue | ||
<< cepstrum | spectral_estimation | czt >> |