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평균 주파수, 전력, 대역폭 측정하기

1024kHz로 샘플링된 1024개의 처프 샘플을 생성합니다. 처프는 초기 주파수가 50kHz이며 샘플링 끝에서 100kHz에 도달합니다. 신호 대 잡음비가 40dB이 되도록 백색 가우스 잡음을 추가합니다.

nSamp = 1024;
Fs = 1024e3;
SNR = 40;

t = (0:nSamp-1)'/Fs;

x = chirp(t,50e3,nSamp/Fs,100e3);
x = x+randn(size(x))*std(x)/db2mag(SNR);

신호의 99% 점유 대역폭을 추정하고 파워 스펙트럼 밀도(PSD) 플롯에서 이 대역폭에 주석을 표시합니다.

obw(x,Fs);

Figure contains an axes. The axes with title 99% Occupied Bandwidth: 55.377 kHz contains 4 objects of type line, patch.

해당 대역에서의 전력을 계산하고 그 결과가 전체의 99%에 해당하는지 확인합니다.

[bw,flo,fhi,powr] = obw(x,Fs);

pcent = powr/bandpower(x)*100
pcent = 99.0000

또 다른 처프를 생성합니다. 초기 주파수는 200kHz로, 최종 주파수는 300kHz로, 진폭은 첫 번째 신호의 두 배가 되도록 지정합니다. 백색 가우스 잡음을 추가합니다.

x2 = 2*chirp(t,200e3,nSamp/Fs,300e3);
x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);

두 처프를 합해 하나의 새로운 신호를 생성합니다. 신호의 PSD를 플로팅하고 중앙 주파수에 주석을 표시합니다.

medfreq([x+x2],Fs);

Figure contains an axes. The axes with title Median Frequency Estimate: 237.563 kHz contains 2 objects of type line.

PSD를 플로팅하고 평균 주파수에 주석을 표시합니다.

meanfreq([x+x2],Fs);

Figure contains an axes. The axes with title Mean Frequency Estimate: 214.962 kHz contains 2 objects of type line.

이제 개별 채널을 나타내는 각 처프를 살펴보겠습니다. 각 채널의 평균 주파수를 추정합니다. PSD 플롯에서 평균 주파수에 주석을 표시합니다.

meanfreq([x x2],Fs)

Figure contains an axes. The axes with title Mean Frequency Estimate contains 4 objects of type line.

ans = 1×2
105 ×

    0.7503    2.4999

각 채널의 반전력 대역폭을 추정합니다. PSD 플롯에서 3dB 대역폭에 주석을 표시합니다.

powerbw([x x2],Fs)

Figure contains an axes. The axes with title 3 dB Bandwidth contains 8 objects of type line, patch.

ans = 1×2
104 ×

    4.4386    9.2208

참고 항목

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