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固有ベクトル法を使用した疑似スペクトル
構文
説明
例
入力引数
出力引数
アルゴリズム
固有ベクトル法では、シュミットの固有空間解析法 (参考文献、[2]) から導出される MUSIC アルゴリズムの重み付きバージョンを使用して、信号または相関行列から疑似スペクトルを推定します。このアルゴリズムでは、信号の周波数成分を推定するために、信号の相関行列の固有空間解析が行われます。相関行列が与えられていない場合、信号の相関行列の固有値と固有ベクトルは、svd
を使用して推定されます。このアルゴリズムは、正弦波に加法性ホワイト ガウス ノイズを加算した信号に対して、特に適しています。
固有ベクトル法では、次の式で与えられる疑似スペクトルが生成されます。
ここで N は固有ベクトルの次元、vk は入力信号の相関行列の k 番目の固有ベクトルです。整数 p は信号部分空間の次元です。このため、和で使用される固有ベクトル vk は、相関行列の最小の固有値 λk に対応します。使用される固有ベクトルは、ノイズサブ空間に広がります。ベクトル e(f) は、複素指数で構成されるため、内積 vkHe(f) は、フーリエ変換になります。これは、PSD の計算で使用されます。各 vk に対して FFT が計算され、次に振幅の 2 乗の和が計算され、スケーリングされます。
参照
[1] Marple, S. Lawrence. Digital Spectral Analysis. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1987, pp. 373–378.
[2] Schmidt, R. O. “Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation.” IEEE® Transactions on Antennas and Propagation. Vol. AP-34, March, 1986, pp. 276–280.
[3] Stoica, Petre, and Randolph L. Moses. Spectral Analysis of Signals. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2005.
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バージョン履歴
R2006a より前に導入