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% MATLAB 7 輔助信號處理技術與應用
% 經典功率譜估計 293
% 6.2.1 相關函數估計 293
% 6.2.2 基于直接法的功率譜估計 299
% 6.2.3 基于間接法的功率譜估計 302
% 6.2.4 基于改進直接法的功率譜估計 303
% 6.2.5 基于多窗口法的功率譜估計 309
% 6.3 基于參數建模的功率譜估計 311
% 6.3.1 基于AR模型的功率譜估計 312
% 6.3.2 基于MA模型的功率譜估計 329
% 6.3.3 基于ARMA模型的功率譜估計 331
% 6.3.4 基于最小方差的功率譜估計 334
% 6.4 基于非參數建模的功率譜估計 337
% 6.4.1 相關矩陣的特征分解 337
% 6.4.2 基于MUSIC算法的功率譜估計 339
% 6.4.3 基于特征向量的功率譜估計 342
% 6.4.4 信號與噪聲子空間維數估計 344
Fs = 1000;
t = 0:1/Fs:1;
nfft = 1024;
index=1:round(nfft/2)+1;
hz=length(t)/(nfft*1);
frequency=index*hz;
xn = sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t)+randn(size(t));
Pxx = abs(fft(xn,nfft).^2/1001);
plot(frequency, Pxx);
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