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Periodogram

ピリオドグラム法を使用したパワー スペクトル密度または平均二乗スペクトルの推定

• ライブラリ:

• DSP System Toolbox / Estimation / Power Spectrum Estimation

• 

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説明

Periodogram ブロックは、入力のパワー スペクトル密度 (PSD) または平均二乗スペクトル (MSS) を推定します。ブロックでは、ピリオドグラム法、およびウェルチの平均修正ピリオドグラム法が使用されます。ブロックは、入力のウィンドウ セクションに対して計算された FFT 関数の二乗振幅を平均化します。その後、ウィンドウ サンプルの和の二乗を使ってスペクトル平均を正規化します。詳細は、ピリオドグラムとウェルチ法を参照してください。

端子

入力

Port_1 — 入力信号

ベクトル | 行列

ベクトルまたは行列として指定される入力信号。

ブロックは、M 行 N 列の行列入力を N 個の独立チャネルからの M 個の逐次時間サンプルとして扱います。

データ型: single | double
複素数のサポート: あり

出力

Port_1 — 出力信号

ベクトル | 行列

出力信号。ベクトルまたは行列として返されます。

出力行列の各列には、N_fft が等間隔に配置された周波数点で、対応する入力列のパワー スペクトル密度の推定が含まれています。周波数点は [0,F_s) の範囲内にあり、F_s は信号のサンプリング周波数です。

ブロックは N 個の独立チャネルのそれぞれに対して個別の推定を計算し、N_fft 行 N 列の行列出力を生成します。

データ型: single | double

パラメーター

Measurement — 測定タイプ

Power spectral density (既定値) | Mean-square spectrum

ブロックが実行する測定のタイプを指定します。[Power spectral density] または [Mean-square spectrum] があります。

調整可能: No

Window — Window type

Hamming (既定値) | Bartlett | Blackman | Boxcar | Chebyshev | Hann | Hanning | Kaiser | Triang

適用するウィンドウのタイプを選択します。

詳細は、Window Function ブロックのリファレンス ページを参照してください。

調整可能: Yes

ベータ — ベータ

5 (既定値) | スカラー

カイザー ウィンドウの β パラメーターを入力します。[Beta] を増大すると、表示される周波数振幅応答でメインローブが広くなり、サイドローブの振幅が減少します。

詳細については、Window Function ブロックのリファレンス ページを参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターは、Window パラメーターで [Kaiser] を選択した場合に表示されます。

Window sampling — ウィンドウのサンプリング

Symmetric (既定値) | Periodic

リストから [Symmetric] または [Periodic] を選択します。

詳細については、Window Function ブロックのリファレンス ページを参照してください。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターは、Window パラメーターを [Blackman]、[Hamming]、[Hann] または [Hanning] のいずれかに設定した場合にのみ表示されます。

FFT implementation — FFT 実装

Auto (既定値) | Radix-2 | FFTW

このパラメーターを [FFTW] に設定して、任意の長さの入力信号をサポートします。ブロックは、FFTW Implementation で生成されたコードを MATLAB^® のホスト コンピューターのみに制限します。

ビット反転した処理、固定小数点データまたは浮動小数点データ、または Simulink^® Coder™ を使った移植可能な C コード生成では、このパラメーターを [Radix-2] に設定します。入力行列の最初の次元 M は 2 のべき乗でなければなりません。他の入力サイズで操作するには、Pad ブロックを使ってこれらの次元を 2 のべき乗にパディングまたは切り捨てをするか、可能な場合は FFTW Implementation を選択します。

このパラメーターを [Auto] に設定して、ブロックが FFT Implementation を選択できるようにします。2 のべき乗でない変換の長さの場合、ブロックは生成したコードを MATLAB のホスト コンピューターに制限します。

調整可能: No

Stopband attenuation in dB — 阻止帯域の減衰量 (dB 単位)

50 (既定値) | スカラー

チェビシェフ ウィンドウの阻止帯域の減衰量 R_s のレベル (dB 単位) を入力します。

調整可能: Yes

依存関係

このパラメーターは、Window パラメーターで [Chebyshev] を選択した場合に表示されます。

Inherit FFT length from input dimensions — FFT 長を継承

off (既定値) | on

このチェック ボックスをオンにすると、ブロックは入力フレーム サイズを FFT の実行対象のデータ点数 N_fft として使用します。FFT の実行対象の点数を指定するには、[Inherit FFT length from input dimensions] チェック ボックスをオフにします。その後、FFT length, FFT lengthFFT lengthFFT lengthパラメーターを使用して 2 のべき乗の FFT 長を指定できるようになります。

調整可能: No

FFT length — データ点数

256 (既定値) | スカラー

FFT の実行対象であるデータ点数 N_fft を入力します。N_fft が入力フレーム サイズより大きい場合、ブロックは必要に応じて各フレームをゼロ パディングします。N_fft が入力フレーム サイズより小さい場合、ブロックは必要に応じて各フレームをラップします。

FFT implementation パラメーターを [Radix-2] に設定する場合、この値は 2 のべき乗でなければなりません。

調整可能: No

依存関係

このパラメーターは、Inherit FFT length from input dimensions, Inherit FFT length from input dimensionsInherit FFT length from input dimensionsInherit FFT length from input dimensions チェック ボックスがオフの場合にのみ表示されます。

Number of spectral averages — スペクトル平均の数

4 (既定値) | スカラー

平均するスペクトルの数を指定します。この値を 1 に設定すると、ブロックは入力のピリオドグラムを計算します。この値を 1 より大きい値に設定すると、ブロックはウェルチ法を実装して、変更された入力のピリオドグラムを計算します。

調整可能: No

Inherit sample time from input — 入力からサンプル時間を継承

on (既定値) | off

[Inherit sample time from input] チェック ボックスをオンにすると、ブロックは入力信号のサンプル周期から周波数データを計算します。ブロックで有効な出力を生成するには、次の条件が満たされなければなりません。

• ブロックへの入力は元の信号で、サンプルの追加も削除も行われていない (例: ゼロの挿入)。

• シミュレーションの時間領域信号のサンプル周期が、オリジナルの時系列のサンプル周期と等しい。

これらの条件が満たされない場合、[Inherit sample time from input] チェック ボックスをオフにします。その後、Sample time of original time series パラメーターを使用してサンプル時間を指定できるようになります。

依存関係

このパラメーターは、Measurement パラメーターを [Power spectral density] に設定した場合にのみ表示されます。

Sample time of original time series — オリジナルの時系列のサンプル時間

1 (既定値) | スカラー

オリジナルの時間領域信号のサンプル時間を指定します。

調整可能: No

依存関係

このパラメーターは、Inherit sample time from input チェック ボックスがオフの場合にのみ表示されます。

ブロックの特性

データ型	double | single
多次元信号	いいえ
可変サイズの信号	いいえ

参照

[1] FFTW ( http://www.fftw.org )

[2] Frigo, M. and S. G. Johnson, “FFTW: An Adaptive Software Architecture for the FFT,” Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing , Vol. 3, 1998, pp. 1381-1384.

[3] Oppenheim, A. V. and R. W. Schafer. Discrete-Time Signal Processing . Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1989.

[4] Orfanidis, S. J. Introduction to Signal Processing . Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1995.

[5] Proakis, J. and D. Manolakis. Digital Signal Processing. 3rd ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1996.

拡張機能

C/C++ コード生成

Simulink® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

• 生成されたコードは特定の条件下で関数 memcpy または関数 memset (string.h) に依存します。

• 次の条件に該当する場合、このブロックから生成される実行可能ファイルは、MATLAB に付属のプリビルドされたダイナミック ライブラリ ファイル (.dll ファイル) に依存します。

  • [FFT implementation] が [FFTW] に設定されている。

  • [Inherit FFT length from input dimensions] がオフで、[FFT length] が 2 のべき乗でない値に設定されている。

  このブロックから生成されたコードとすべての関連ファイルを zip 圧縮ファイルにパッケージ化するには、関数 packNGo を使用します。この zip ファイルを使用して、MATLAB がインストールされていない他の開発環境にプロジェクトを移動して解凍し、リビルドすることができます。詳細は、How To Run a Generated Executable Outside MATLABを参照してください。

• FFT 長が 2 のべき乗の場合は、このブロックからスタンドアロンの C コードおよび C++ コードを生成できます。

参考

ブロック

• Burg Method | Inverse Short-Time FFT | Magnitude FFT | Short-Time FFT | Spectrum Analyzer | Window Function | Yule-Walker Method

トピック

• Spectral Analysis
• Welch’s Algorithm of Averaging Modified Periodograms

R2006a より前に導入