Спектральный анализ
• Функция coherence(vx, vy, n, r, [w]) возвращает когерентность векторов vx и vy. Сигнальные векторы разбиты на n перекрывающихся отрезков с коэффициентом перекрытия r. Каждый сегмент данных взвешен с функцией тайпера w.
Функция coherence измеряет линейную зависимость одного сигнала от другого и равна квадрату взаимной спектральной плотности двух сигналов, деленному на оба спектра мощности. Значение находится в диапазоне от 0 до 1. Значение 1 функции когерентности указывает на то, что оба сигнала имеют в этом диапазоне частот устойчивые, свободные от шума компоненты. Значение 0 означает, что в этом диапазоне частот в основном наблюдается шум.
• cspectrum(vx, vy, n, r, [w]) - возвращает взаимную спектральную плотность векторов vx и vy. Сигнальные векторы разбиты на n перекрывающихся отрезков с коэффициентом перекрытия r. Каждый сегмент данных взвешен с функцией тайпера w.
• Функция pspectrum(v, n, r, [w]) возвращает спектр мощности вектора v, рассчитанный путем разбиения v на n перекрывающихся отрезков с коэффициентом перекрытия r. Каждый сегмент данных взвешен с функцией тайпера w.
• Функция snr(vx, vy, n, r, [w]) возвращает отношение сигнал-шум для vx и vy. Сигнальные векторы разбиты на n перекрывающихся отрезков с коэффициентом перекрытия r. Каждый сегмент данных взвешен с функцией тайпера w.
Аргументы
• v, vy и vy — сигнальные векторы, принимающие комплексные значения.
• n — целое число в интервале от 1 до length(vx) — число отрезков, на которые разбиты входные сигналы.
• r — величина частичного перекрытия отрезков, число в интервале 0 ≤ r < 1.
• Параметр w (необязательный) — целое число, представляющее индекс функции кадрирования. Если параметр w имеет значение 0 или не указан, используется прямоугольное окно.
В следующей таблице отображены значения аргумента w и соответствующие окна.
|
Значение w
|
Окно
|
|
0
|
текущее окно по умолчанию
|
|
1
|
прямоугольное (по умолчанию)
|
|
2
|
трапециевидное
|
|
3
|
triangular
|
|
4
|
окно Хенинга
|
|
5
|
окно Хэмминга
|
|
6
|
окно Блэкмена
|
|
7
|
Окно Нуттела
|
Дополнительная информация
• Описанные функции возвращают вектор, длина которого зависит от длины исходного вектора, числа требуемых отрезков и величины перекрытия в отрезках.
• В описанных функциях реализован метод усредненной периодограммы Уэлча для выбора "важных" частей данных. Они лучше, чем БПФ, подходят для обработки продолжительных по времени выборок данных, имеющих короткие области с содержимым.
• Такой спектральный анализ обычно применяется в обработке музыки и речи, а также при анализе сигналов радара, где большая часть измеренного сигнала представляет собой случайный шум, заполняющий промежутки между важными данными, (например, паузы между словами и слогами в речи).