Analisi spettrale parametrico e non parametrico metodi

[seifer]

Ciao a tutti ima principiante in matlab e ho bisogno di un po 'di aiuto
Voglio confrontare parametrici e non parametrici metodi
Ho bisogno del codice di un segnale e quindi il codice come prendere il psd di questo segnale con parametrico o non parametrico metodo .. e vedere quale metodo è meglio ... Ho solo bisogno di un esempio .. ho fatto io spero chiaro
ringrazio tutti in anticipo!

 

[asjohnas]

In Matlab è possibile utilizzare la funzione spectrum.music o psd.
È necessario digitare matlab
doc spectrum.music
o
doc psd

 

[seifer]

yea Ho trovato questo toolbox ... ma come ho detto in ima principiante matlab ... e sembrano un po 'complessa understant .. thats il motivo per cui ho bisogno di qualcuno che mi guida ..
Ho bisogno di un segnale che i ... ogni volta che può facilmente cambiare il N (campioni) e la frequenza e poi con la casella degli strumenti per visualizzare il psd ... Ho bisogno di un esempio come quello!
thx per la risposta!

 

[asjohnas]

Ad esempio è possibile effettuare alcune semplici come questa:
len = 1000;
fd = 10;
t = 0:1 / fd: len/fd-1/fd;
s = sin (t * 3 * 2 * pi) randn (1, len);
psd (s, len, fd)

 

[seifer]

u può dare un esempio con salp stessi strumenti ... ho dato il pronto codici:
[y, t] = sg_cissoid (beta, f, Dim, <OSF>, <SNR>)
%
% Parametri: - beta: Vector con ampiezze complesse
% - F: Vector con valori di frequenza (-0,5 <f <0,5)
% - Dim: Numero di campioni
% - OSF: fattore di sovracampionamento (default: OSF = 1)
% - SNR: Rapporto segnale
/ rumore in [dB] (default: SNR = inf)
%
% Uscita: - y: Vector segnale con campioni
% - T: Tempo asse
%
% Esempio: sg_cissoid ([1 0,3 0,5 0,7], [0,1 0,2 0,25 0,48], 100, 5, 30);

e le opportune psd
Call: [PSD, f] = psd_welch (y, <Win>, <N_Overlap>, <N_FFT>, <fs>)
%
% Parametri: - y: Vector segnale con campioni
% - Win: Il segnale viene diviso in sovrapposizione K_seg
% Segmenti di lunghezza pari alla lunghezza del
% La finestra e le finestre di ogni segmento
% (Default: 8 segmenti di Hamming con finestra)
% - N_Overlap: Numero di campioni provenienti da una sovrapposizione di segmento
% Segmento (default: 50%
di sovrapposizione)
% - N_FFT: Numero di punti FFT (default: N_FFT = 256)
% - Fs: frequenza di campionamento in Hz (default: fs = 1 Hz)
%
% Uscita: - PSD: densità spettrale di potenza
% - F: Frequenza asse
%
% Esempio: y = sg_cissoid ([1 0,5 0,25], [0.2 0.3 0.4], 100, 1, 10);
Psd_welch% (y, Hann (50), 49, 1024);