【MATLAB库函数系列】MATLAB库函数pwelch之功率谱估计的详解及实现
功率谱估计
由于实际信号通常是非定常的,我们只能假设其在10ms的时间段内是定常的,并在此基础上对短的定常信号求PSD或者能谱。
窗函数的作用就是将原始的信号分割成一段段可以计算PSD和能谱的短信号,并且保证了周期结构的连续性、避免了频谱泄漏。不同的窗函数具有不同的特性,应用时根据实际情况需要取舍。
采用了窗函数后,窗口两侧位置的信息就会减少(因为窗函数两端为零值),这就需要滑动窗口的位置来解决,也就是说窗口重叠(overlapping)的作用就是使得对分割后信号的分析更可靠。
一般来说,Noverlapping取33%~50%。窗口之间重叠得越多,图像越平滑(blurred);反之则更粗糙(blocky)。
welch功率谱
Welch功率谱密度估计是一种基于信号分段平均的频谱估计方法,它可以对时域信号进行频谱分析,得到信号在不同频率上的能量分布。Welch功率谱密度估计在信号处理、通信、声学等领域得到广泛应用,相比于传统的频谱估计方法,它具有更好的计算效率和估计精度。 Welch功率谱密度估计的步骤如下:
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给定一个长度为N的时域信号x(n)。
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将信号分成L个段,每段长度为M,相邻两段有M/2个样本重叠。
-
对每个段进行加窗、FFT等预处理操作,得到每个段的频域表示。
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对每个段的频域表示进行幅度平方运算,得到每个段的功率谱密度估计值。
对所有段的功率谱密度估计值进行平均操作,得到信号的平均功率谱密度估计值。
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