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スペクトル解析

パワー スペクトル、コヒーレンス、ウィンドウ

Signal Processing Toolbox™ には、信号の周波数成分の特徴を明らかにするスペクトル解析用の関数およびアプリ ファミリが用意されています。ウェルチ法やピリオドグラムなどの FFT ベースのノンパラメトリック法は、入力データに関する仮定を行わないため、あらゆる種類の信号に使用できます。バーグ法、共分散、MUSIC などのパラメトリック法や部分空間法では、信号の予備情報が組み込まれるため、より正確なスペクトル推定を算出できます。

Lomb-Scargle 法を使用して、一様にサンプリングされていない信号またはサンプルに欠損のある信号のパワー スペクトルを計算します。スペクトル コヒーレンスを推定することによって、周波数領域の信号の類似度を測定します。ハミング、カイザー、ガウスおよびその他のデータ ウィンドウを設計し、解析します。

  • スペクトル推定
    ピリオドグラム、ウェルチおよび Lomb-Scargle PSD、コヒーレンス、伝達関数、周波数の再割り当て
  • パラメトリック スペクトル推定
    バーグ、ユール・ウォーカー、共分散および修正共分散法
  • 部分空間法
    周波数および疑似スペクトル推定、多重信号分類 (MUSIC)、Root-MUSIC
  • ウィンドウ
    ハミング、ブラックマン、バートレット、チェビシェフ、テイラー、カイザー
  • スペクトル測定
    チャネル パワー、帯域幅、周波数平均値、周波数中央値、高調波歪み

注目の例