Will używa okna w metodzie Welcha wprowadzi sztuczny szczyt w szacowanym PSD?

1. Jakie są główne zalety korzystania z metody Welcha zamiast tradycyjnego periodogramu?
2. Jakie są czynniki, od których zależy gęstość spektralna mocy danych cyfrowych?
3. Jakie są trudności w metodach szacowania spektralnego opartego na FFT?
4. Jak znaleźć PSD sygnału w MATLAB?

Jakie są główne zalety korzystania z metody Welcha zamiast tradycyjnego periodogramu?

Metoda Welcha jest ulepszeniem standardowej metody szacowania widma periodogramu i metody Bartletta, ponieważ zmniejsza hałas w szacowanych widmach mocy w zamian za zmniejszenie rozdzielczości częstotliwości.

Jakie są czynniki, od których zależy gęstość spektralna mocy danych cyfrowych?

Oszacowanie PSD metodą Welcha zależy od trzech parametrów, 1) długość okna - wygrana, 2) Procent nakładania się okna - Noverlap i 3) liczba punktów FFT - N.

Jakie są trudności w metodach szacowania spektralnego opartego na FFT?

Powszechnym problemem tych dwóch metod jest to, że wariancja oszacowania nie jest dobra, a szacowana wartość wzdłuż osi częstotliwości fluktuacji jest poważniejsza; Im dłużej dane, tym poważniejsze zjawisko.

Jak znaleźć PSD sygnału w MATLAB?

Rozdzielaj komponenty sygnału

Oszacuj jednostronną gęstość widmową mocy hałaśliwego sygnału sinusoidalnego z dwoma składnikami częstotliwości. FS = 32E3; t = 0: 1/fs: 2.96; x = cos (2*pi*t*1.24e3)+ cos (2*pi*t*10e3)+ randn (rozmiar (t)); nfft = 2^NextPow2 (długość (x)); Pxx = ABS (FFT (x, nfft)).