스펙트럼 추정

주기도, Welch, Lomb-Scargle PSD, 코히어런스, 전달 함수, 주파수 재할당

periodogram, pwelch 또는 plomb를 사용하여 균일하게 샘플링되었거나 불균일하게 샘플링된 신호의 스펙트럼 성분을 분석합니다. 재할당을 사용하여 주기도 추정값을 매끄럽게 만듭니다. 신호 간의 주파수 영역 코히어런스를 확인합니다. 입력 측정값과 출력 측정값을 기반으로 전달 함수를 추정합니다. 주파수 영역에서 MIMO 시스템을 조사합니다.

앱

신호 분석기

여러 개의 신호와 스펙트럼을 시각화하여 비교

함수

모두 확장

추정량

`cpsd`	상호 파워 스펙트럼 밀도
`findpeaks`	국소 최댓값 구하기
`mscohere`	크기 제곱 코히어런스
`periodogram`	주기도 파워 스펙트럼 밀도 추정값
`plomb`	Lomb-Scargle 주기도
`pmtm`	멀티테이퍼 파워 스펙트럼 밀도 추정값
`poctave`	Generate octave spectrum
`pspectrum`	주파수 영역과 시간-주파수 영역의 신호 분석
`pwelch`	Welch의 파워 스펙트럼 밀도 추정값
`refinepeaks`	Refine peak value and location estimates (R2024b 이후)
`spectralEntropy`	Spectral entropy for signals and spectrograms
`tfestimate`	전달 함수 추정값

dB 변환

`db`	에너지 측정값이나 전력 측정값을 데시벨로 변환
`db2mag`	데시벨을 크기로 변환
`db2pow`	데시벨을 전력으로 변환하기
`mag2db`	크기를 데시벨로 변환
`pow2db`	전력을 데시벨로 변환

데이터 관리

`resize`	Resize data by adding or removing elements (R2023b 이후)
`paddata`	Pad data by adding elements (R2023b 이후)
`trimdata`	Trim data by removing elements (R2023b 이후)

도움말 항목

Nonparametric Methods
Learn about the periodogram, modified periodogram, Welch, and multitaper methods of nonparametric spectral estimation.
Detect a Distorted Signal in Noise
Use frequency analysis to characterize a signal embedded in noise.
신호의 전력 측정하기
대부분의 신호 전력을 포함하는 주파수 대역의 폭을 추정합니다. 왜곡된 신호의 경우, 기본파와 고조파에 저장된 전력을 확인합니다.
진폭 추정 및 0 채우기
0 채우기를 사용하여 정현파 신호의 정확한 진폭 추정값을 구합니다.
Bias and Variability in the Periodogram
Reduce bias and variability in the periodogram using windows and averaging.
두 신호의 주파수 성분 비교하기
주파수 영역에서 신호 간의 유사성을 식별합니다.
주파수 분석을 사용하여 주기성 찾기
스펙트럼 분석은 데이터에서 진동 동작의 특징을 파악하고 서로 다른 주기를 측정하는 데 도움이 됩니다.
Significance Testing for Periodic Component
Assess the significance of a sinusoidal component in white noise using Fisher's g-statistic.
상호 스펙트럼과 크기 제곱 코히어런스
정현파 성분 사이의 위상 지연을 구하고 시계열에서 주파수 영역 상관관계를 식별합니다.
Price Weather Derivatives (Financial Instruments Toolbox)
This example demonstrates a workflow for pricing weather derivatives based on historically observed temperature data.