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unwrap

位相角を修正し、滑らかな位相プロットを生成

構文

Q = unwrap(P)
Q = unwrap(P,tol)
Q = unwrap(P,[],dim)
Q = unwrap(P,tol,dim)


説明

Q = unwrap(P) は、P の連続する要素間の絶対ジャンプ量が π ラジアンの既定のジャンプ許容誤差以上であるとき、±2π の倍数を加算して、ベクトル P のラジアン位相角を修正します。P が行列の場合、unwrap は列方向に演算します。P が多次元配列の場合、unwrap は、最初の大きさが 1 でない次元について演算します。

Q = unwrap(P,tol) は、既定値 π の代わりに、ジャンプ許容誤差 tol を使用します。

Q = unwrap(P,[],dim) は既定の許容誤差を使用して dim に沿ってアンラップします。

Q = unwrap(P,tol,dim) は tol のジャンプ許容誤差を使用します。

メモ:

π より小さいジャンプ許容誤差は、π の許容誤差と同じ効果をもっています。π より小さい許容誤差に対して、ジャンプが許容誤差より大きく、π より小さい場合、±2π を加えると、既存のものより大きなジャンプとなります。そのため、関数 unwrap は、現在の点を選択します。π より小さいジャンプを取り除きたい場合は、領域内で細かいグリッドを使用するようにしてください。

例

例 1

次の位相データは、3 次の伝達関数の周波数応答から発生したものです。位相曲線は、w = 3.0 と w = 3.5 の間で、-1.8621 から 1.7252 までの 3.5873 ラジアンをジャンプします。

w = [0:.2:3,3.5:1:10]; 
p = [    0
     -1.5728
     -1.5747
     -1.5772
     -1.5790
     -1.5816
     -1.5852
     -1.5877
     -1.5922
     -1.5976
     -1.6044
     -1.6129
     -1.6269
     -1.6512
     -1.6998
     -1.8621
      1.7252
      1.6124
      1.5930
      1.5916
      1.5708
      1.5708
      1.5708 ];
semilogx(w,p,'b*-'), hold 

unwrap を使って、位相角を修正します。結果のジャンプは、2.6959 です。これは、既定のジャンプ許容誤差 π よりも小さいです。次の図は、新しい曲線を元の曲線に重ねてプロットしたものです。

semilogx(w,unwrap(p),'r*-')

例 2

配列 P は、要素 (3,1) と (1,2) での不連続点を除いて、位相角はスムーズに増加しています。

P = [      0    7.0686    1.5708    2.3562
      0.1963    0.9817    1.7671    2.5525
      6.6759    1.1781    1.9635    2.7489
      0.5890    1.3744    2.1598    2.9452 ]

関数 Q = unwrap(P) は、これらの不連続点を取り除きます。

Q =
           0    7.0686    1.5708    2.3562
      0.1963    7.2649    1.7671    2.5525
      0.3927    7.4613    1.9635    2.7489
      0.5890    7.6576    2.1598    2.9452

拡張機能

C/C++ コード生成

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

使用上の注意事項および制限事項:

• 行ベクトルの入力は、最初の 2 つの入力がベクトルで非スカラーの場合にのみサポートされています。

• 出力クラスで演算を実行します。そのため、異なる丸め誤差により、結果が MATLAB^® と一致しない場合があります。

GPU 配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。

この関数は GPU 配列を完全にサポートしています。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

分散配列

Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。

この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。

参考

abs | angle

R2006a より前に導入