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^® の dsp.SpectrumEstimator System object™ と Simulink^® の 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オブジェクト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、MATLAB でのパワースペクトルの推定を参照してください。

主要なトピック

注目の例

Spectrum Analyzer による測定

この例では、高調波歪み測定 (THD、SNR、SINAD、SFDR など)、3 次相互変調 (TOI) 歪み測定、および隣接チャネル電力比 (ACPR) 測定に Spectrum Analyzer ブロックを使用する方法を示します。また、この例では、スペクトログラムと自動ピーク検出を使用して時変スペクトルを表示する方法も説明します。この例には 5 つのアンプモデルが含まれており、各モデルはいずれかの測定を実行するための一般的な設定を表しています。

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ズーム FFT

この例では、ズーム FFT を紹介します。ズーム FFT は、スペクトルの高分解能な解析に使用される信号処理手法です。DSP System Toolbox™ は、MATLAB® では dsp.ZoomFFT System object™ を介して、Simulink® では DSP System Toolbox ライブラリの Zoom FFT ブロックを介してこの機能を提供します。

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Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering

Use the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network to classify audio signals.

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Detect Anomalies in ECG Data Using Wavelet Scattering and LSTM Autoencoder in Simulink

Use wavelet scattering and deep learning network to detect anomalies in ECG signals.