tfestimate

R2026b

传递函数估计

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语法

txy = tfestimate(x,y)

txy = tfestimate(x,y,window)

txy = tfestimate(x,y,window,nOverlap)

txy = tfestimate(x,y,window,nOverlap,nfft)

txy = tfestimate(___,"mimo")

[txy,w] = tfestimate(___)

[txy,f] = tfestimate(___,Fs)

[txy,w] = tfestimate(x,y,window,nOverlap,w)

[txy,f] = tfestimate(x,y,window,nOverlap,f,Fs)

[___] = tfestimate(x,y,___,freqRange)

[___] = tfestimate(___,Name=Value)

tfestimate(___)

描述

txy = tfestimate(x,y) 求在一组频率上计算的输入信号 x 和输出信号 y 之间的传递函数估计。

如果 x 和 y 都是向量，则它们的长度必须相同。
如果其中一个信号是矩阵而另一个是向量，则向量的长度必须等于矩阵的行数。该函数会对该向量进行扩展，并返回由逐列传递函数估计组成的矩阵。
如果 x 和 y 是具有相同行数但不同列数的矩阵，则 txy 是组合所有输入和输出信号的多输入/多输出 (MIMO) 传递函数。txy 是三维数组。如果 x 有 m 列，y 有 n 列，则 txy 有 n 列和 m 页。有关详细信息，请参阅传递函数。
如果 x 和 y 是大小相等的矩阵，则 tfestimate 按列运算：txy(:,n) = tfestimate(x(:,n),y(:,n))。要获得 MIMO 估计，请将 "mimo" 追加到参量列表。

txy = tfestimate(x,y,window) 使用 window 将 x 和 y 划分为若干段并执行加窗。

示例

txy = tfestimate(x,y,window,nOverlap) 在相邻段之间使用 nOverlap 个采样的重叠。

txy = tfestimate(x,y,window,nOverlap,nfft) 使用 nfft 个采样来计算离散傅里叶变换。

txy = tfestimate(___,"mimo") 为矩阵输入计算 MIMO 传递函数。此语法可以包括上述语法中输入参量的任意组合。

[txy,w] = tfestimate(___) 返回归一化频率向量 w，在这些频率处估计传递函数。

[txy,f] = tfestimate(___,Fs) 返回频率向量 f，以采样率 Fs 表示，在这些频率处估计传递函数。Fs 必须为 tfestimate 的第六个数值输入。要输入采样率并仍使用前面可选参量的默认值，请将这些参量指定为空，即 []。

示例

[txy,w] = tfestimate(x,y,window,nOverlap,w) 返回在 w 中指定的归一化频率处的传递函数估计。

[txy,f] = tfestimate(x,y,window,nOverlap,f,Fs) 返回在 f 中指定的频率处的传递函数估计。

示例

[___] = tfestimate(x,y,___,freqRange) 返回在 freqRange 指定的频率范围内的传递函数估计。freqRange 的有效选项是 "onesided"、"twosided" 和 "centered"。

[___] = tfestimate(___,Name=Value) 使用名称-值参量指定附加选项。选项包括传递函数估计器和用于绘制传递函数估计的目标父容器。您可以将这些参量添加到任何先前的输入语法中。

示例

不带输出参量的 tfestimate(___) 在当前图窗窗口中绘制传递函数估计。

示例

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两个序列之间的传递函数

打开实时脚本

计算并绘制两个序列 x 和 y 之间的传递函数估计。序列 x 由高斯白噪声组成。y 是通过使用归一化截止频率为 $0.2 π$ 弧度/采样点的 30 阶低通滤波器对 x 进行滤波而得到的。使用矩形窗设计该滤波器。为传递函数估计指定 500 Hz 的采样率和长度为 1024 的汉明窗。

h = fir1(30,0.2,rectwin(31));
x = randn(16384,1);
y = filter(h,1,x);

fs = 500;
tfestimate(x,y,1024,[],[],fs)

Figure contains an axes object. The axes object with title Transfer Function Estimate Using Welch Periodogram, xlabel Frequency (Hz), ylabel Magnitude (dB) contains an object of type line.

验证传递函数逼近滤波器的频率响应。

freqz(h,1,[],fs)

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Phase, xlabel Frequency (Hz), ylabel Phase (degrees) contains an object of type line. Axes object 2 with title Magnitude, xlabel Frequency (Hz), ylabel Magnitude (dB) contains an object of type line.

通过在变量中返回传递函数估计并以 dB 为单位绘制其绝对值，可获得相同结果。

[Txy,f] = tfestimate(x,y,1024,[],[],fs);

plot(f,mag2db(abs(Txy)))

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

SISO 传递函数

打开实时脚本

估计简单单输入/单输出系统的传递函数，并将其与定义进行比较。

一维离散时间振荡系统由单位质点 $m$ （以千克为单位）通过一根单位弹性常量弹簧连接到墙壁构成。传感器以 $a$ Hz 对质量的加速度 $F_{s} = 1$ 取样。阻尼器通过向质量施加与速度成正比的力来阻碍质量的运动，阻尼常量为 $b = 0.01$ kg/s。

Mass-spring-damper system, with a mass of 1 kilogram, a spring with elastic constant k=1 Newton per meter, and a damper with damping constant b=0.01 kilograms per second. The displacement of the mass is r (in meters).

生成 2000 个时间采样。定义采样间隔 $Δ t = 1 / F_{s}$ 。

Fs = 1;
dt = 1/Fs;
N = 2000;
t = dt*(0:N-1);
b = 0.01;

该系统可由状态空间模型描述

$\begin{array}{c} x (k + 1) = A x (k) + B u (k), \\ y (k) = C x (k) + D u (k), \end{array}$

其中 $x = {[\begin{array}{cc} r & v \end{array}]}^{T}$ 是状态向量， $r$ 和 $v$ 分别是质量的位置和速度， $u$ 是驱动力， $y = a$ 是测量输出。状态空间矩阵为

$A = \exp (A_{c} Δ t), B = A_{c}^{- 1} (A - I) B_{c}, C = [\begin{array}{c} - 1 & - b \end{array}], D = 1,$

$I$ 是 $2 \times 2$ 单位矩阵，连续时间状态空间矩阵为

$A_{c} = [\begin{array}{c} 0 & 1 \\ - 1 & - b \end{array}], B_{c} = [\begin{array}{c} 0 \\ 1 \end{array}] .$

Ac = [0 1;-1 -b];
A = expm(Ac*dt);

Bc = [0;1];
B = Ac\(A-eye(size(A)))*Bc;

C = [-1 -b];
D = 1;

质量在测量间隔的一半时间内由随机输入驱动。使用该状态空间模型计算系统从全零初始状态开始的时间演进。以时间函数形式绘制质量的加速度。

rng("default")

u = zeros(1,N);
u(1:N/2) = randn(1,N/2);

y = 0;
x = [0;0];
for k = 1:N
    y(k) = C*x + D*u(k);
    x = A*x + B*u(k);
end

plot(t,y)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

估计系统传递函数以频率的函数形式的变化。使用 2048 个 DFT 点，并指定形状因子为 15 的凯塞窗。使用相邻段之间重叠的默认值。

nfs = 2048;
wind = kaiser(N,15);

[txy,ft] = tfestimate(u,y,wind,[],nfs,Fs);

离散时间系统的频率响应函数可以表示为系统时域传递函数的 Z 变换，并在单位圆上计算。验证由 tfestimate 计算的估计与此定义一致。

[b,a] = ss2tf(A,B,C,D);

fz = 0:1/nfs:1/2-1/nfs;
z = exp(2j*pi*fz);
frf = polyval(b,z)./polyval(a,z);

plot(ft,mag2db(abs(txy)))
hold on
plot(fz,mag2db(abs(frf)))
hold off
grid
ylim([-60 40])

Figure contains an axes object. The axes object contains 2 objects of type line.

使用 tfestimate 的内置功能绘制估计。

tfestimate(u,y,wind,[],nfs,Fs)

Figure contains an axes object. The axes object with title Transfer Function Estimate Using Welch Periodogram, xlabel Frequency (mHz), ylabel Magnitude (dB) contains an object of type line.

MIMO 系统的传递函数估计

打开实时脚本

估计一个多输入/多输出 (MIMO) 系统的传递函数。

两个质量连接到一个弹簧，两侧各有一个阻尼器，形成理想的一维离散时间振荡系统。系统输入数组 u 由施加给质量的随机驱动力组成。系统输出数组 y 包含观测到的质量相对于其初始参考位置的位移。系统以 Fs 为 40 Hz 的速率采样。

加载包含 MIMO 系统输入、系统输出和采样率的数据文件。示例 Frequency-Response Analysis of MIMO System分析生成此示例所用数据的系统。

load MIMOdata Fs u y

使用系统数据和函数 tfestimate 估计并绘制系统的频域传递函数。将信号划分成长度为 5000 个采样的段，相邻段之间叠加 50%。对每个段应用一个汉宁窗，并使用 8192 个频率点计算信号段的离散傅里叶变换。选择 "mimo" 选项以生成所有四个传递函数。

g = hann(5000);
nfft = 8192;
ol = 2500;

[tXY,ft] = tfestimate(u,y,g,ol,nfft,Fs,"mimo");

tiledlayout flow
for jk = 1:2
    for kj = 1:2
        nexttile
        plot(ft,mag2db(abs(tXY(:,jk,kj))))
        grid on
        ylim([-120 0])
        title("Input "+jk+", Output "+kj)
        xlabel("Frequency (Hz)")
        ylabel("Magnitude (dB)")
    end
end

创建一个 UI 图窗窗口，并添加坐标区和面板容器。

uif = uifigure(Position=[100 100 720 540]);
ax = uiaxes(uif,Position=[5 280 450 240]);
p = uipanel(uif,Position=[180 5 520 270], ...
    Title="Transfer-Function Estimate in Panel Container", ...
    BackgroundColor="white");

在坐标区中绘制系统的四个传递函数估计，并在面板容器中绘制系统的每个输入-输出对。（自 R2026a 开始提供）

tfestimate(u,y,g,ol,nfft,Fs,"mimo",Parent=ax)
legend(ax,"Input "+[1 2]+", Output "+[1 2]',Location="best")

tfestimate(u,y,g,ol,nfft,Fs,Parent=p)

输入参数

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`x` — 输入信号
向量 | 矩阵

输入信号，指定为向量或矩阵。

示例: cos(pi/4*(0:159))+randn(1,160) 用于指定嵌入高斯白噪声中的正弦波。

数据类型: single | double
复数支持: 是

`y` — 输出信号
向量 | 矩阵

输出信号，指定为向量或矩阵。

数据类型: single | double
复数支持: 是

`window` — 窗
整数 | 向量 | `[]`

窗，指定为整数或者行向量或列向量。使用 window 将信号分成段。

如果 window 是整数，则 tfestimate 将 x 和 y 分成长度为 window 的段，并使用该长度的汉明窗对每个段加窗。
如果 window 是向量，则 tfestimate 将 x 和 y 分成与该向量长度相同的段，并使用 window 对每个段加窗。

如果 x 和 y 的长度无法整除为具有 nOverlap 个重叠采样的整数段，则信号会相应地被截断。

如果您将 window 指定为空，则 tfestimate 使用汉明窗，使得 x 和 y 分成八个段，段之间具有 nOverlap 个重叠采样。

有关可用窗的列表，请参阅加窗法。

示例: hann(N+1) 和 (1-cos(2*pi*(0:N)'/N))/2 都指定长度为 N + 1 的汉宁窗。

数据类型: single | double

`nOverlap` — 重叠采样的数量
正整数 | `[]`

重叠采样的数量，指定为正整数。

如果 window 是标量，则 nOverlap 必须小于 window。
如果 window 是向量，则 nOverlap 必须小于 window 的长度。

如果您将 nOverlap 指定为空，则 tfestimate 使用在段之间生成 50% 重叠的数字。

数据类型: double | single

`nfft` — DFT 点数
正整数 | `[]`

DFT 点数，指定为正整数。如果将 nfft 指定为空，则 tfestimate 将此参量设置为 max(256,2^p)，其中对于长度为 N 的输入信号，p = ⌈log₂ N⌉，并且 ⌈ ⌉ 符号表示向上取整函数。

数据类型: single | double

`Fs` — 采样率
正标量

采样率，指定为正标量。采样率是单位时间内的采样数。如果时间单位是秒，则采样率的单位是赫兹。

如果将 Fs 指定为空数组 []，则 tfestimate 假定输入信号 x 的采样率为 1 Hz。
如果未指定 Fs，则 tfestimate 假定输入信号 x 的采样率为 2π 弧度/采样点。

`w` — 归一化频率
向量

归一化频率，指定为包含至少两个元素的行向量或列向量。归一化频率的单位为弧度/采样点。

示例: w = [pi/4 pi/2]

数据类型: double | single

`f` — 频率
向量

频率，指定为包含至少两个元素的行向量或列向量。频率的单位为每单位时间的周期数。单位时间由采样率 fs 指定。如果 fs 的单位是采样/秒，则 f 的单位是 Hz。

示例: fs = 1000; f = [100 200]

数据类型: double | single

`freqRange` — 传递函数估计的频率范围
`"onesided"` | `"twosided"` | `"centered"`

传递函数估计的频率范围，指定为 "onesided"、"twosided" 或 "centered" 之一。对于实数值信号，默认值为 "onesided"；对于复数值信号，默认值为 "twosided"。

"onesided" - 返回两个实数值输入信号 x 和 y 之间传递函数的单边估计。如果 nfft 是偶数，则 txy 有 nfft/2 + 1 行，并在区间 [0,π] 弧度/采样点上计算。如果 nfft 是奇数，则 txy 有 (nfft + 1)/2 行，区间为 [0,π) 弧度/采样点。如果指定 Fs，则对于偶数 nfft，对应区间为 [0,Fs/2] 周期/单位时间；对于奇数 nfft，对应区间为 [0,Fs/2) 周期/单位时间。
"twosided" - 返回两个实数值或复数值输入信号 x 和 y 之间传递函数的双边估计。在这种情况下，txy 具有 nfft 行，并在区间 [0,2π) 弧度/采样点上计算。如果您指定 Fs，则区间为 [0, Fs) 周期/单位时间。
"centered" - 返回两个实数值或复数值输入信号 x 和 y 之间传递函数的居中双边估计。在这种情况下，txy 具有 nfft 行，对于偶数 nfft，在区间 (–π,π] 弧度/采样点上计算；对于奇数 nfft，在 (–π,π) 弧度/采样点上计算。如果指定 Fs，则对于偶数 nfft，对应区间为 (–Fs/2, Fs/2] 周期/单位时间；对于奇数 nfft，对应区间为 (–Fs/2, Fs/2) 周期/单位时间。

如果您指定频率向量 w 或 f 以及 freqRange 作为输入，则 tfestimate 会忽略 freqRange。

名称-值参数

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将可选参量对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN，其中 Name 是参量名称，Value 是对应的值。名称-值参量必须出现在其他参量之后，但对各个参量对组的顺序没有要求。

示例: txy = tfestimate(x,y,Estimator="H1",Parent=h) 计算具有输入 x 和输出信号 y 的系统的传递函数估计，使用 "H1" 估计器，并将结果绘制到目标父容器 h 上

`Estimator` — 传递函数估计器
`"H1"` (默认) | `"H2"`

传递函数估计器，指定为 "H1" 或 "H2"。

当噪声与输入信号不相关时，使用 "H1"。
当噪声与输出信号不相关时，使用 "H2"。在这种情况下，输入信号的数量必须等于输出信号的数量。

有关详细信息，请参阅传递函数。

`Parent` — 目标父容器
`[]` (默认) | `Axes` 对象 | `UIAxes` 对象 | `Panel` 对象

自 R2026a 起

目标父容器，指定为 Axes 对象、UIAxes 对象或 Panel 对象。

如果指定 Parent，则无论您是否带输出参量调用 tfestimate 函数，该函数都会在指定的目标父容器上绘制传递函数估计。

有关 MATLAB^® 图形中目标容器和父子关系的详细信息，请参阅图形对象层次结构。有关在 UIAxes 和 Panel 对象中使用 Parent 设计 App 的详细信息，请参阅Plot Spectral Representations of Signal in App Designer。

输出参量

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`txy` — 传递函数估计
向量 | 矩阵 | 三维数组

传递函数估计，以向量、矩阵或三维数组形式返回。

`w` — 归一化频率
向量

归一化频率，以实数值列向量形式返回。

`f` — 周期性频率
向量

周期性频率，以实数值列向量形式返回。

详细信息

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传递函数

输入 x 和输出 y 之间的关系由线性时不变传递函数 txy 建模。在频域中，Y(f) = H(f)X(f)。

对于单输入/单输出系统，传递函数的 H₁ 估计由下式给出

$H_{1} (f) = \frac{P_{y x} (f)}{P_{x x} (f)},$
其中 P_yx 是 x 和 y 的交叉功率谱密度，P_xx 是 x 的功率谱密度。此估计假设噪声与系统输入不相关。
对于多输入/多输出 (MIMO) 系统，H₁ 估计器变为

$H_{1} (f) = P_{Y X} (f) P_{X X}^{- 1} (f) = [\begin{matrix} P_{y_{1} x_{1}} (f) & P_{y_{1} x_{2}} (f) & \dots & P_{y_{1} x_{m}} (f) \\ P_{y_{2} x_{1}} (f) & P_{y_{2} x_{2}} (f) & \dots & P_{y_{2} x_{m}} (f) \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ P_{y_{n} x_{1}} (f) & P_{y_{n} x_{2}} (f) & \dots & P_{y_{n} x_{m}} (f) \end{matrix}] {[\begin{matrix} P_{x_{1} x_{1}} (f) & P_{x_{1} x_{2}} (f) & \dots & P_{x_{1} x_{m}} (f) \\ P_{x_{2} x_{1}} (f) & P_{x_{2} x_{2}} (f) & \dots & P_{x_{2} x_{m}} (f) \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ P_{x_{m} x_{1}} (f) & P_{x_{m} x_{2}} (f) & \dots & P_{x_{m} x_{m}} (f) \end{matrix}]}^{- 1}$
（适用于 m 个输入和 n 个输出），其中：
- P_{y_ix_k} 是第 k 个输入和第 i 个输出的交叉功率谱密度。
- P_{x_ix_k} 是第 k 个和第 i 个输入的交叉功率谱密度。
对于两个输入和两个输出，估计器是矩阵

$H_{1} (f) = \frac{[\begin{matrix} P_{y_{1} x_{1}} (f) P_{x_{2} x_{2}} (f) - P_{y_{1} x_{2}} (f) P_{x_{2} x_{1}} (f) & P_{y_{1} x_{2}} (f) P_{x_{1} x_{1}} (f) - P_{y_{1} x_{1}} (f) P_{x_{1} x_{2}} (f) \\ P_{y_{2} x_{1}} (f) P_{x_{2} x_{2}} (f) - P_{y_{2} x_{2}} (f) P_{x_{2} x_{1}} (f) & P_{y_{2} x_{2}} (f) P_{x_{1} x_{1}} (f) - P_{y_{2} x_{1}} (f) P_{x_{1} x_{2}} (f) \end{matrix}]}{P_{x_{1} x_{1}} (f) P_{x_{2} x_{2}} (f) - P_{x_{1} x_{2}} (f) P_{x_{2} x_{1}} (f)} .$
对于单输入/单输出系统，传递函数的 H₂ 估计由下式给出

$H_{2} (f) = \frac{P_{y y} (f)}{P_{x y} (f)},$
其中 P_yy 是 y 的功率谱密度，P_xy = P^*_yx 是 x 和 y 的交叉功率谱密度的复共轭。此估计假设噪声与系统输出不相关。
对于 MIMO 系统，H₂ 估计器仅对输入和输出数目相等的情况有良好定义：n = m。估计器变为

$H_{2} (f) = P_{Y Y} (f) P_{X Y}^{- 1} (f) = [\begin{matrix} P_{y_{1} y_{1}} (f) & P_{y_{1} y_{2}} (f) & \dots & P_{y_{1} y_{n}} (f) \\ P_{y_{2} y_{1}} (f) & P_{y_{2} y_{2}} (f) & \dots & P_{y_{2} y_{n}} (f) \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ P_{y_{n} y_{1}} (f) & P_{y_{n} y_{2}} (f) & \dots & P_{y_{n} y_{n}} (f) \end{matrix}] {[\begin{matrix} P_{x_{1} y_{1}} (f) & P_{x_{1} y_{2}} (f) & \dots & P_{x_{1} y_{n}} (f) \\ P_{x_{2} y_{1}} (f) & P_{x_{2} y_{2}} (f) & \dots & P_{x_{2} y_{n}} (f) \\ ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ P_{x_{n} y_{1}} (f) & P_{x_{n} y_{2}} (f) & \dots & P_{x_{n} y_{n}} (f) \end{matrix}]}^{- 1},$
其中：
- P_{y_iy_k} 是第 k 个和第 i 个输出的交叉功率谱密度。
- P_{x_iy_k} 是第 i 个输入和第 k 个输出的交叉功率谱密度的复共轭。

算法

tfestimate 使用韦尔奇平均周期图方法。有关详细信息，请参阅 pwelch。

参考

[1] Vold, Håvard, John Crowley, and G. Thomas Rocklin. “New Ways of Estimating Frequency Response Functions.” Sound and Vibration. Vol. 18, November 1984, pp. 34–38.

扩展功能

全部展开

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

用法说明和限制：

名称-值参量必须为编译时常量。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

请参阅“C/C++ 代码生成”部分中的用法说明和限制。同样的用法说明和限制也适用于 GPU 代码生成。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

tfestimate 函数支持基于线程的环境，但存在以下用法说明和限制：

不支持不带输出参量的语法。

有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

此函数完全支持 GPU 数组。有关详细信息，请参阅在 GPU 上运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

全部展开

R2026b: 使用基于线程的环境

您可以在基于线程的环境中使用 tfestimate。有关详细信息，请参阅在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数。

R2026a: 在指定的父级目标中可视化函数输出

tfestimate 函数支持在使用 Parent 输入参量指定的父坐标区或面板容器中绘图输出。

R2024a: 单精度可变大小窗输入的代码生成支持

tfestimate 函数支持单精度可变大小窗输入的代码生成。

R2023b: 使用单精度数据和 `gpuArray` 对象

tfestimate 函数支持单精度输入和 gpuArray 对象。您必须具有 Parallel Computing Toolbox™ 才能使用 gpuArray 对象。

tfestimate

语法

描述

示例

两个序列之间的传递函数

SISO 传递函数

MIMO 系统的传递函数估计

输入参数

x — 输入信号 向量 | 矩阵

y — 输出信号 向量 | 矩阵

window — 窗 整数 | 向量 | []

nOverlap — 重叠采样的数量 正整数 | []

nfft — DFT 点数 正整数 | []

Fs — 采样率 正标量

w — 归一化频率 向量

f — 频率 向量

freqRange — 传递函数估计的频率范围 "onesided" | "twosided" | "centered"

名称-值参数

Estimator — 传递函数估计器 "H1" (默认) | "H2"

Parent — 目标父容器 [] (默认) | Axes 对象 | UIAxes 对象 | Panel 对象

输出参量

txy — 传递函数估计 向量 | 矩阵 | 三维数组

w — 归一化频率 向量

f — 周期性频率 向量

详细信息

传递函数

算法

参考

扩展功能

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成 使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

版本历史记录

R2026b: 使用基于线程的环境

R2026a: 在指定的父级目标中可视化函数输出

R2024a: 单精度可变大小窗输入的代码生成支持

R2023b: 使用单精度数据和 gpuArray 对象

另请参阅

函数

主题

`x` — 输入信号
向量 | 矩阵

`y` — 输出信号
向量 | 矩阵

`window` — 窗
整数 | 向量 | `[]`

`nOverlap` — 重叠采样的数量
正整数 | `[]`

`nfft` — DFT 点数
正整数 | `[]`

`Fs` — 采样率
正标量

`w` — 归一化频率
向量

`f` — 频率
向量

`freqRange` — 传递函数估计的频率范围
`"onesided"` | `"twosided"` | `"centered"`

`Estimator` — 传递函数估计器
`"H1"` (默认) | `"H2"`

`Parent` — 目标父容器
`[]` (默认) | `Axes` 对象 | `UIAxes` 对象 | `Panel` 对象

`txy` — 传递函数估计
向量 | 矩阵 | 三维数组

`w` — 归一化频率
向量

`f` — 周期性频率
向量

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

GPU 代码生成
使用 GPU Coder™ 为 NVIDIA® GPU 生成 CUDA® 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

R2023b: 使用单精度数据和 `gpuArray` 对象