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Spektralanalyse
coherence(vx, vy, n, r, [w]) – Übergibt die Kohärenz der Vektoren vx und vy. Die Signalvektoren werden mit dem Überlappungsbruchteil r in n überlappende Intervalle geteilt. Jedes Datensegment wird in einem Fenster mit der Konik w dargestellt.
Die Funktion coherence misst die lineare Abhängigkeit eines Signals von einem anderen und ist gleich der Stärke im Quadrat des Kreuzspektrums zweier Signale dividiert durch beide Potenzspektren. Sie bewegt sich im Bereich von 0 bis 1. Werte von 1 für die Funktion coherence geben an, dass beide Signale starke rauschfreie Anteile in dem betreffenden Frequenzband enthalten, während Werte von 0 angeben, dass das Frequenzband überwiegend Rauschen enthält.
cspectrum(vx, vy, n, r, [w]) – Gibt das Kreuzspektrum der Vektoren vx und vy zurück. Die Signalvektoren werden mit dem Überlappungsbruchteil r in n überlappende Intervalle geteilt. Jedes Datensegment wird in einem Fenster mit der Konik w dargestellt.
pspectrum(v, n, r, [w]) – Übergibt das Potenzspektrum von Vektor v, der berechnet wird, indem v mit dem Überlappungsbruchteil r in n überlappende Segmente geteilt wird. Jedes Datensegment wird in einem Fenster mit der Konik w dargestellt.
snr(vx, vy, n, r, [w]) – Übergibt das Signal-Rausch-Verhältnis für vx und vy. Die Signalvektoren werden mit dem Überlappungsbruchteil r in n überlappende Intervalle geteilt. Jedes Datensegment wird in einem Fenster mit der Konik w dargestellt.
Argumente
v, vy und vy sind komplexwertige Signalvektoren.
n ist eine Ganzzahl zwischen 1 und length(vx) und stellt die Subdivisionen der Eingangssignale dar.
r ist das Überlappungsbruchteil zwischen Subdivisionen und wird als Zahl 0 ≤ r < 1 ausgedrückt.
w (optional) ist eine Ganzzahl, die den Index einer Fensterdarstellungsfunktion darstellt. Ein rechteckiges Fenster wird verwendet, wenn w gleich 0 ist oder nicht angegeben wird.
Die folgende Tabelle enthält Werte für w und die entsprechenden Fenster:
Wert von w
Fenster
0
aktuelles Standardfenster
1
rechteckig (Standard)
2
verjüngt rechteckig
3
triangular
4
Hanning
5
Hamming
6
Blackman
7
Nuttall
Zusätzliche Informationen
Die oben genannten Funktionen übergeben einen Vektor, dessen Länge von der Länge des ursprünglichen Vektors, der Anzahl der gewünschten Subdivisionen und der Überlappung zwischen der Subdivision abhängt.
Die oben genannten Funktionen implementieren das gemittelte Welch-Periodogramm-Verfahren, um "wichtige" Teile der Daten auszuwählen, und sind geeigneter als FFT für langfristige Stichprobenfolgen mit kurzen Inhaltsbereichen.
Diese Art der Spektralanalyse ist bei Musik- und Sprachanalysen sowie bei Radarsignalanalysen sehr verbreitet. Hier besteht das gemessene Signal größtenteils aus Zufallsgeräuschen zwischen den interessanten Werten (z.B. Sprache und die Pausen zwischen Wörtern und Silben).