スペクトル解析

• coherence(vx, vy, n, r, [w]) - ベクトル vx と vy のコヒーレンスを返します。信号ベクトルは重なりの比率 r で重なり合う n 個の区間に分割されます。各データセグメントの逓減度は w です。

coherence 関数は信号間の線形依存を測定し、2 つの信号のクロススペクトルの大きさの二乗を両方のパワースペクトルで割った値を返し、その値の範囲は 0 から 1 です。コヒーレンス関数の値 1 は、その周波数帯域で両方の信号にノイズがない強い成分が含まれていることを示し、値 0 はその周波数帯域内のほとんどがノイズであることを示す傾向にあります。

• cspectrum(vx, vy, n, r, [w]) - ベクトル vx と vy のクロススペクトルを返します。信号ベクトルは重なりの比率 r で重なり合う n 個の区間に分割されます。各データセグメントの逓減度は w です。

• pspectrum(v, n, r, [w]) - v のパワースペクトルを返します。v を重なりの比率 r で重なり合う n 個のセグメントに分割して求めます。各データセグメントの逓減度は w です。

• snr(vx, vy, n, r, [w]) - vx と vy の SN 比を返します。信号ベクトルは重なりの比率 r で重なり合う n 個のセグメントに分割されます。各データセグメントの逓減度は w です。

引数

• v、vy、vy は複素信号ベクトルです。

• n は、入力信号のセグメントを表す 1 から length(vx) の整数です。

• r はセグメントの重なりの比率であり、0 ≤ r < 1 です。

• w (オプション) は、ウィンドウ関数の番号を表す整数です。w がゼロか指定されていない場合、矩形のウィンドウが使用されます。

次の表に、w の値とそれに対応するウィンドウを示します。

w の値	ウィンドウ
0	現在のデフォルトのウィンドウ
1	矩形 (デフォルト)
2	逓減された矩形
3	三角
4	Hanning
5	Hamming
6	Blackman
7	Nuttall

追加情報

• 上記の関数によって返されるベクトルの長さは、元のベクトルの長さと、必要なセグメントの数、およびセグメントの重なりによって決まります。

• 上記の関数は、データの重要な部分を選択する方法としてウェルチの平均ピリオドグラム法を実装しており、小さい領域だけに内容がある長時間連続するサンプルには FFT よりも適しています。

• このタイプのスペクトル解析は、測定された信号の多くが必要な値の間のランダムノイズである、音声解析やレーダー信号解析で一般的に使用されています (たとえば、話し言葉では単語や音節の間に間合いが入ります)。