频谱分析
功率谱、相干性、窗口
Signal Processing Toolbox™ 提供一系列频谱分析函数和 App，用于表征信号的频率成分。基于 FFT 的非参数化方法，如韦尔奇的方法或周期图，对输入数据不做任何假设，可用于任何类型的信号。参数化方法和子空间方法，如伯格法、协方差法和 MUSIC 法，结合信号的先验知识，可以产生更准确的频谱估计。
使用隆布-斯卡格尔方法计算非均匀采样信号或具有缺失采样的信号的功率谱。通过估计信号的频谱相干性来测量频域中的信号相似性。设计和分析汉明、凯塞、高斯和其他数据窗。
类别
相关信息
精选示例
Welch Spectrum Estimates
Compute the Welch PSD estimate and the maximum-hold and minimum-hold spectra of a signal.
测量均值频率、功率、带宽
估计信号的占用带宽、中值频率和均值频率，以及给定频带中包含的功率。
Graph Signal Processing and Brain Signal Analysis
Perform graph signal processing to analyze brain activity by decomposing brain signals into aligned and liberal components.
从鲸鱼音频中提取感兴趣的区域
在信号分析器中提取感兴趣的信号区域。
You can also select a web site from the following list:
Americas
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)