Transformationen und Spektralanalyse
Die Frequenzdomänen-Darstellung eines Signals deckt wichtige Signalmerkmale auf, die in der Zeitdomäne schwierig zu analysieren sind. Mit der Spektralanalyse können Sie den Frequenzinhalt eines Signals charakterisieren. Die System objects und Blöcke FFT und IFFT der DSP System Toolbox™ ermöglichen es Ihnen, ein Streamingsignal in der Zeitdomäne in die Frequenzdomäne zu konvertieren und umgekehrt. Um die spektrale Schätzung eines Signals zu berechnen, verwenden Sie das dsp.SpectrumEstimator System object™ in MATLAB® und den Spectrum Estimator-Block in Simulink®. Sie können die spektrale Schätzung mithilfe des Spectrum Analyzer-Objekts und -Blocks visualisieren.
Der Spectrum Analyzer in DSP System Toolbox verwendet die Welch-Methode des gemittelten modifizierten Periodogramms und die Filterbank-Methode. Bei beiden Methoden handelt es sich um FFT-basierte spektrale Schätzungsmethoden, bei denen keine Annahmen zu den Eingangsdaten getroffen werden; sie eignen sich für beliebige Signaltypen. Weitere Informationen über den Algorithmus des Spectrum Analyzer finden Sie unter Spectral Analysis. Weitere Informationen zur Schätzung der spektralen Leistungsdichte eines Streamingsignals in MATLAB finden Sie unter Estimate the Power Spectrum in MATLAB.
Kategorien
- Transformationen
Fourier-Transformationen, Cosinus- und Wavelet-Transformationen, Wavelet-Scattering
- Lineare Prognose
Konvertieren linearer prädiktiver Koeffizienten (LPC) in Cepstrum-Koeffizienten, LSF, LSP, RC und umgekehrt
- Spektralanalyse
Parametrische und nicht parametrische Methoden
Verwandte Informationen
Enthaltene Beispiele
Spectrum Analyzer Measurements
Use the Spectrum Analyzer block for harmonic distortion measurements (such as THD, SNR, SINAD, and SFDR), third-order intermodulation (TOI) distortion measurements, and adjacent channel power ratio (ACPR) measurements. The example also shows you how to view time-varying spectra by using a spectrogram and automatic peak detection. The example includes five amplifier models, with each model representing a typical setup to perform one of the measurements.
Zoom FFT
Showcases zoom FFT, which is a signal processing technique used to analyze a portion of a spectrum at a high resolution. DSP System Toolbox™ offers this functionality in MATLAB® through the dsp.ZoomFFT System object™, and in Simulink® through the Zoom FFT block in the DSP System Toolbox library.
Detect Air Compressor Sounds in Simulink Using Wavelet Scattering
Use the Wavelet Scattering block and a pretrained deep learning network to classify audio signals.
Detect Anomalies in ECG Data Using Wavelet Scattering and LSTM Autoencoder in Simulink
Use wavelet scattering and deep learning network to detect anomalies in ECG signals.
