Analisi spettrale
• coherence(vx, vy, n, r, [w]) - Restituisce la coerenza dei vettori vx e vy. I vettori di segnale sono suddivisi in n intervalli sovrapposti, con frazione di sovrapposizione r. Ogni segmento di dati è contenuto in una finestra w.
La funzione coherence misura la dipendenza lineare di un segnale da un altro ed è uguale al quadrato della grandezza dello spettro incrociato dei sue segnali diviso per gli spettri di potenza di entrambi. Restituisce valori da 0 a 1. Se la funzione di coerenza ha valore 1, significa in genere che entrambi i segnali presentano componenti forti privi di rumore nella banda di frequenza in questione, mentre il valore 0 indica che in tale banda è presente soprattutto rumore.
• cspectrum(vx, vy, n, r, [w]) - Restituisce lo spettro incrociato dei vettori vx e vy. I vettori di segnale sono suddivisi in n intervalli sovrapposti, con frazione di sovrapposizione r. Ogni segmento di dati è contenuto in una finestra w.
• pspectrum(v, n, r, [w]) - Restituisce lo spettro di potenza di v, calcolato suddividendo v in n segmenti sovrapposti con frazione di sovrapposizione r. Ogni segmento di dati è contenuto in una finestra w.
• snr(vx, vy, n, r, [w]) - Restituisce il rapporto segnale-rumore per vx e vy. I vettori di segnale sono suddivisi in n segmenti sovrapposti con frazione di sovrapposizione r. Ogni segmento di dati è contenuto in una finestra w.
Argomenti
• v, vy e vy sono vettori di segnale con valori complessi.
• n è un numero intero compreso tra 1 e length(vx) che rappresenta le suddivisioni dei segnali di input.
• r è la sovrapposizione frazionaria tra le suddivisioni, espressa da un numero tale che 0 ≤ r < 1.
• w (facoltativo) è un numero intero che rappresenta l'indice di una funzione di finestra. Se il valore di w è 0 o non è specificato, viene utilizzata una finestra rettangolare.
Nella tabella riportata di seguito sono indicati i valori di w e le finestre a cui corrispondono.
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Valore di w
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Finestra
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0
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finestra di default corrente
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1
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rettangolare (default)
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2
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rettangolare rastremata
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3
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triangolare
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4
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Hanning
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5
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Hamming
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6
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Blackman
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7
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Nuttall
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Ulteriori informazioni
• Le funzioni precedenti restituiscono un vettore la cui lunghezza dipende da quella del vettore originale, dal numero di suddivisioni desiderato e dalla sovrapposizione tra le suddivisioni.
• Le funzioni precedenti implementano il metodo del periodogramma mediato di Welch per selezionare le parti più "importanti" dei dati e sono più appropriate della trasformata rapida di Fourier (FFT) per le sequenze di campioni di lunga durata con brevi regioni di contenuto.
• Questo tipo di analisi spettrale è comune nell'analisi della musica, del parlato e dei segnali radar, in cui la maggior parte del segnale misurato è costituita dal rumore casuale che separa due valori successivi di dati significativi. Nel parlato, ad esempio, tale rumore è presente nelle pause tra parole e sillabe.