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스펙트럼 분석

전력 스펙트럼, 일관성, 윈도우

Signal Processing Toolbox™는 신호의 주파수 성분을 특성화할 수 있는 스펙트럼 분석 함수와 앱 모음을 제공합니다. FFT 기반 비모수적 방법(예: 웰치(Welch) 방법 또는 주기도)은 입력 데이터와 관련하여 어떠한 가정도 하지 않으므로 모든 종류의 신호에 사용할 수 있습니다. 모수적 방법과 부분공간 방법(예: 버그(Burg), 공분산, MUSIC)은 신호에 대한 사전 지식을 통합하므로 더 정확한 스펙트럼 추정값을 생성할 수 있습니다.

롬-스카글(Lomb-Scargle) 방법을 사용하여 불균일하게 샘플링된 신호 또는 누락된 샘플을 가지는 신호에 대한 전력 스펙트럼을 계산합니다. 스펙트럼 일관성을 추정하여 주파수 영역에서 신호 유사성을 측정합니다. 해밍, 카이저, 가우스 및 기타 데이터 윈도우를 설계하고 분석합니다.

  • 스펙트럼 추정
    주기도, 웰치(Welch), 롬-스카글(Lomb-Scargle) PSD, 일관성(Coherence), 전달 함수, 주파수 재할당
  • 모수적 스펙트럼 추정
    버그(Burg) 방법, 율-워커(Yule-Walker) 방법, 공분산 방법 및 수정 공분산 방법
  • 부분공간 방법
    주파수와 의사스펙트럼(Pseudospectrum) 추정값, MUSIC(다중 신호 분류), Root-MUSIC
  • 윈도우
    해밍, 블랙맨, 바틀렛, 체비쇼프, 테일러, 카이저
  • 스펙트럼 측정값
    채널 전력, 대역폭, 평균 주파수, 중앙 주파수, 고조파 왜곡

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