peak2rms

ピーク振幅と RMS の比

構文

y = peak2rms(x)

y = peak2rms(x,dim)

説明

y = peak2rms(x) は、x の平方根平均二乗 (RMS) 値に対する x 内の最大絶対値の比を返します。

y = peak2rms(x,dim) は、次元 dim に沿って x のピーク振幅と RMS の比を計算します。

例

正弦波のピーク振幅と RMS の比

1 kHz でサンプリングされた 100 Hz の正弦波のピーク振幅と RMS の比を計算します。

t = 0:0.001:1-0.001;
x = cos(2*pi*100*t);

y = peak2rms(x)

y = 
1.4142

複素指数のピーク振幅と RMS の比

$$\pi /4$$ ラジアン/サンプルの周波数で複素指数を作成します。ピーク振幅と RMS の比を求めます。

n = 0:99;
x = exp(1j*pi/4*n);

y = peak2rms(x)

y = 
1

2 次元行列のピーク振幅と RMS の比

各列が、1 kHz でサンプリングされた異なる振幅をもつ 100 Hz の正弦波である行列を作成します。振幅は列のインデックスと等しくなります。

列におけるピーク振幅と RMS の比を計算します。

t = 0:0.001:1-0.001;
x = cos(2*pi*100*t)'*(1:4);

y = peak2rms(x)

y = 1×4

    1.4142    1.4142    1.4142    1.4142

指定次元に沿った 2 次元行列のピーク振幅と RMS の比

各行が、1 kHz でサンプリングされた異なる振幅をもつ 100 Hz の正弦波である行列を作成します。振幅は行のインデックスと等しくなります。

dim 引数で次元を 2 に指定して、行の RMS レベルを計算します。

t = 0:0.001:1-0.001;
x = (1:4)'*cos(2*pi*100*t);

y = peak2rms(x,2)

y = 4×1

    1.4142
    1.4142
    1.4142
    1.4142

入力引数

x — 入力配列

ベクトル | 行列 | N 次元配列

入力信号。ベクトル、行列、または N 次元配列として指定します。

データ型: double | single
複素数のサポート: あり

dim — 動作する対象の次元

正の整数スカラー

動作する対象の次元。正の整数スカラーとして指定します。既定の設定では、peak2rms はサイズが 1 より大きい x の最初の配列次元に沿って動作します。たとえば、x が行ベクトルまたは列ベクトルの場合、y は実数値スカラーです。x が N 行 M 列 (N > 1) の行列の場合、y は、y の列のピーク振幅の RMS に対するレベルを含む 1 行 M 列の行ベクトルです。

データ型: double | single

出力引数

y — ピーク振幅と RMS の比

スカラー | 行列 | N 次元配列

ピーク振幅と RMS の比。実数値のスカラー、行列、または N 次元配列として指定します。

詳細

ピーク振幅と RMS の比

ピーク振幅と RMS の比は次のとおりです。

$$\frac{{\Vert X\Vert }_{\infty }}{\sqrt{\frac{1}{N}{\displaystyle \sum _{n=1}^N{\left|X_n\right|}^2}}},$$

ここで、無限大ノルムと RMS の値は指定した次元に沿って計算されます。

参照

[1] IEEE^® Standard on Transitions, Pulses, and Related Waveforms, IEEE Standard 181, 2003.

拡張機能

tall 配列

メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。

peak2rms 関数は、tall 配列を完全にサポートします。詳細については、tall 配列を参照してください。

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。

スレッドベースの環境

MATLAB® の backgroundPool を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool を使用してコードを高速化します。

この関数は、スレッドベースの環境を完全にサポートします。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。

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。

バージョン履歴

R2012a で導入

参考

min | max | mean | peak2peak | rms | rssq