двусторонняя кросс-спектральная оценка между 2 дискретными во времени сигналами, используя метод корреляции.
sm = cspect(nlags, npoints, wtype, x) sm = cspect(nlags, npoints, wtype, x, y) sm = cspect(nlags, npoints, wtype, nx) sm = cspect(nlags, npoints, wtype, nx, ny) [sm, cwp] = cspect(.., wpar)
вектор, данные первого сигнала.
вектор, данные второго сигнала сигнала. Если
y
пропущен, то он предполагается равным
x
(автокорреляция). Если он имеется в наличии, то он
должен иметь то же количество элементов, что и x
.
скаляр: количество точек в сигнале x
.
В этом случае сегменты сигнала x
загружены
пользовательской функцией с именем getx
(см. ниже).
скаляр: количество точек в сигнале y
.
В этом случае сегменты сигнала y
загружены
пользовательской функцией с именем gety
(см. ниже).
Если указан, то ny
должен быть равен
nx
.
количество сдвигов корреляции (положительное целое число)
количество точек преобразования (положительное целое число)
Тип окна
're'
: прямоугольное
'tr'
: треугольное
'hm'
: Хэмминга
'hn'
: Хана
'kr'
: Кайзера, в этом случае должен
быть указан аргумент wpar
'ch'
: Чебышева, в этом случае должен
быть указан аргумент wpar
необязательный параметр для окон Кайзера и Чебышева:
'kr': wpar
должен быть строго положительным числом
'ch': wpar
должен быть двухэлементным вектором
[main_lobe_width, side_lobe_height]
где
0<main_lobe_width<.5
и
side_lobe_height>0
Спектральная оценка мощности в интервале [0,1]
нормированных частот. Это вектор-строка размером
npoints
. Массив является вещественным в случае
автокорреляции и комплексным - в случае кросс-корреляции.
неопределённый параметр окна Чебышева в случае Чебышевской оконной обработки, либо пустая матрица.
Вычисляет кросс-спектральную оценку двух сигналов x
и y
если указаны оба, и автоспектральную оценку
для x
в противном случае. Спектральная оценка,
получена с помощью метода корреляции.
Кросс-спектр двух сигналов x
и y
определяется как
Метод корреляции вычисляет спектральную оценку как преобразование Фурье модифицированной оценки функции авто/кросс-корреляции. Эта модифицированная оценка авто/кросс-корреляции состоит из повторно вычисляемых оценок функции автокорреляции из перекрытия под-сегментов данных, а затем усредняет эти оценки для получения результатов.
Количество точек окна равно 2*nlags-1
.
Для пакетной обработки данные x
и y
могут быть прочитаны сегмент за сегментом с помощью функций
getx
и gety
, определённых пользователем.
Эти функции имеют следующий синтаксис:
xk = getx(ns,offset)
и
yk = gety(ns,offset)
где ns
- это
размер сегмента, и offset
- это индекс первого элемента
сегмента в полном сигнале.
Для версии Scilab до 5.0.2 возвращаемое значение было модулем текущего значения.
Oppenheim, A.V., and R.W. Schafer. Discrete-Time Signal Processing, Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1999
rand('normal'); rand('seed',0); x = rand(1:1024-33+1); // делаем фильтр нижних частот с помощью eqfir [nf, bedge, des, wate] = (33, [0 .1;.125 .5], [1 0], [1 1]); h = eqfir(nf, bedge, des, wate); // фильтруем белые данные для получения цветных данных h1 = [h 0*ones(1:max(size(x))-1)]; x1 = [x 0*ones(1:max(size(h))-1)]; hf = fft(h1,-1); xf = fft(x1,-1); yf = hf .* xf; y = real(fft(yf,1)); sm = cspect(100, 200, 'tr', y); smsize = max(size(sm)); fr = (1:smsize)/smsize; plot(fr, log(sm)) | ![]() | ![]() |