matlab 怎么编程计算有功功率
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matlab实现经典功率谱估计
fft做出来是频谱,psd做出来是功率谱;功率谱丢失了频谱的相位信息;频谱不同的信号其功率谱是可能相同的;功率谱是幅度取模后平方,结果是个实数
matlab中自功率谱密度直接用psd函数就可以求,按照matlab的说法,psd能实现Welch法估计,即相当于用改进的慧肆平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计。psd求出的结果应该更光滑吧。
1、直接法:
直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),或孝然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计。
Matlab代码示例:
clear;
Fs=1000; %采前团轿样频率
n=0:1/Fs:1;
%产生含有噪声的序列
xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));
window=boxcar(length(xn)); %矩形窗
nfft=1024;
[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法
plot(f,10*log10(Pxx));
fft做出来是频谱,psd做出来是功率谱;功率谱丢失了频谱的相位信息;频谱不同的信号其功率谱是可能相同的;功率谱是幅度取模后平方,结果是个实数
matlab中自功率谱密度直接用psd函数就可以求,按照matlab的说法,psd能实现Welch法估计,即相当于用改进的慧肆平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计。psd求出的结果应该更光滑吧。
1、直接法:
直接法又称周期图法,它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列,直接计算x(n)的离散傅立叶变换,得X(k),或孝然后再取其幅值的平方,并除以N,作为序列x(n)真实功率谱的估计。
Matlab代码示例:
clear;
Fs=1000; %采前团轿样频率
n=0:1/Fs:1;
%产生含有噪声的序列
xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));
window=boxcar(length(xn)); %矩形窗
nfft=1024;
[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法
plot(f,10*log10(Pxx));
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