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変換とスペクトル解析

FFT、DCT、スペクトル解析、線形予測

信号の周波数領域表現では、重要な、時間領域では解析困難な信号特性が示されます。スペクトル解析によって、信号の周波数成分を特徴付けることができます。DSP System Toolbox™ の FFT および IFFT の System object とブロックを使用して、時間領域のストリーミング信号を周波数領域へ、またはその逆方向の変換を行うことができます。信号のスペクトル推定を計算するには、MATLAB®dsp.SpectrumEstimator System object™ と Simulink®Spectrum Estimator ブロックを使用します。スペクトル推定は、スペクトル アナライザーの System object とブロックを使って可視化できます。

DSP System Toolbox のスペクトル アナライザーでは、ウェルチの平均修正ピリオドグラム法とフィルター バンク法を使用します。これらの手法は共に入力データについての仮定を一切行わない FFT ベースのスペクトル推定法であり、あらゆる種類の信号に使用できます。スペクトル アナライザーが使用するアルゴリズムの詳細については、Spectral Analysisを参照してください。MATLAB でのストリーミング信号のパワー スペクトル密度の推定方法の詳細については、Estimate the Power Spectrum in MATLABを参照してください。

  • 変換
    DCT、FFT、HDL FFT、HDL IFFT、IDCT、IFFT
  • 線形予測
    線形予測係数 (LPC) とケプストラム係数、LSF、LSP および RC 間の変換
  • スペクトル解析
    パラメトリクス手法とノンパラメトリクス手法

注目の例