matlab 功率谱密度 汉宁窗_【转】功率谱密度相关方法的MATLAB实现
1.基本方法
周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。它的Fourier变换和功率谱密度估计存在下面的关系:
式中,N为随机信号序列x(n)的长度。在离散的频率点f=kΔf,有:
其中,FFT[x(n)]为对序列x(n)的Fourier变换,由于FFT[x(n)]的周期为N,求得的功率谱估计以N为周期,因此这种方法称为周期图法。下面用例子说明如何采用这种方法进行功率谱
用有限长样本序列的Fourier变换来表示随机序列的功率谱,只是一种估计或近似,不可避免存在误差。为了减少误差,使功率谱估计更加平滑,可采用分段平均周期图法(Bartlett法)、加窗平均周期图法(Welch法)等方法加以改进。
2.分段平均周期图法(Bartlett法)
将信号序列x(n),n=0,1,…,N-1,分成互不重叠的P个小段,每小段由m个采样值,则P*m=N。对每个小段信号序列进行功率谱估计,然后再取平均作为整个序列x(n)的功率谱估计。
平均周期图法还可以对信号x(n)进行重叠分段,如按2:1重叠分段,即前一段信号和后一段信号有一半是重叠的。对每一小段信号序列进行功率谱估计,然后再取平均值作为整个序列x(n)的功率谱估计。这两种方法都称为平均周期图法,一般后者比前者好。程序运行结果为图9-5,上图采用不重叠分段法的功率谱估计,下图为2:1重叠分段的功率谱估计,可见后者估计曲线较为平滑。与上例比较
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