生成以 1024 kHz 采样的 chirp 信号的 1024 个采样点.
chirp 信号的初始频率为 50 kHz, 采样结束时达到 100 kHz. 添加高斯白噪声, 使信噪比为 40 dB.
- nSamp = 1024;
- Fs = 1024e3;
- SNR = 40;
- t = (0:nSamp-1)'/Fs;
- x = chirp(t,50e3,nSamp/Fs,100e3);
- x = x+randn(size(x))*std(x)/db2mag(SNR); # 添加高斯白噪声, 使信噪比为 40 dB
估计信号的 99% 占用带宽, 并在功率频谱密度 (PSD) 图上进行标注.
obw(x,Fs);
计算频带中的功率, 并验证它是否占总数的 99%.
- [bw,flo,fhi,powr] = obw(x,Fs);
- pcent = powr/bandpower(x)*100
- OUTPUT: pcent = 99
生成另一个 chirp 信号. 指定其初始频率为 200 kHz, 最终频率为 300 kHz, 幅值为第一个信号的两倍. 添加高斯白噪声.
- x2 = 2*chirp(t,200e3,nSamp/Fs,300e3);
- x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);
将两个 chirp 信号相加以形成一个新信号. 绘制信号的 PSD, 并标注其中值频率.
medfreq([x+x2],Fs); # 绘制 PSD 并标注其中值频率.
绘制 PSD 并标注其均值频率.
meanfreq([x+x2],Fs); # 绘制 PSD 并标注其均值频率.
现在假设每个 chirp 信号代表一个单独的通道. 估计每个通道的均值频率. 在 PSD 图上标注其均值频率.
meanfreq([x x2],Fs) # 估计每个通道的均值频率
- ans = 1*2
- 105 *
- 0.7503 2.4999
估计每个通道的半功率带宽. 在 PSD 图上标注 3-dB 带宽.
powerbw([x x2],Fs)
- ans = 1*2
- 104 *
- 4.4386 9.2208
- Reference
- 1. MathWorks
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3655184.html