[pInner, fpInner] = pspectrum(xInner, fsInner); pInner = 10*log10(pInner); plot(fpInner, pInner) xlabel('Frequency (Hz)') ylabel('Power Spectrum (dB)') title('Raw Signal: Inner Race Fault') legend('Power Spectrum') 放大低频范围内原始信号的功率谱,仔细观察BPFI的频率响应及其前几个谐...
ylabel('Phase/rad'); title('double Phase spectrum'); figure;%功率谱 double_power_spec_W=abs(gauss_spec).^2; %双边功率谱,单位W; double_power_spec_mW=double_power_spec_W*1e+3; %双边功率谱,单位mW; double_power_spec_dBm=10*log10(do...
目前已推出7.x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity,也即我们通常所定义的自功率
登录后复制f=(0:n-1)*(fs/n)/10;%frequency vector power=abs(y).^2/n;%power spectrum figure plot(f(1:floor(n/2)),power(1:floor(n/2))) xlabel('Frequency') ylabel('Power')
Compute power spectrum,一个计算包络频谱的脚本 要创建集成分析脚本,请将预处理函数和绘图脚本放在一个文件中,保持不变。(或者,您可以将函数保存在单独的文件中。) 如果您将脚本和函数保存在单个 MATLAB® 脚本中,请记住函数必须出现在末尾。 您必须end在每个函数的末尾添加关键字。
绘制信号的功率谱。绘图指示,鸣声包含约 17 Hz 的基本频率和一系列谐波(其中强调了第二个谐波)。 f=(0:n-1)*(fs/n)/10;%frequency vector power=abs(y).^2/n;%power spectrum figure plot(f(1:floor(n/2)),power(1:floor(n/2))) xlabel('Frequency') ylabel('Power')...
xlabel('Frequency (Hz';ylabel('Power Spectrum (dB'; title('Burg f2/fs=250,Nfft=256, Oder=14'; grid N=1024; Nfft=512; %修改数据长度512 Fs=1000; n=0:N-1; t=n/Fs; x1=sin(2*pi*200*t; x2=sin(2*pi*300*t; %0.3 xn=x1+awgn(x1,10+x2+awgn(x2,10; [Pxx1,f]=pburg(xn...
title('Power Spectrum Estimation') 在这个示例中,我们首先生成了一个包含两个正弦波成分的信号。然后,我们使用pwelch函数计算了信号的功率谱,并将结果绘制成了图形。 通过改变信号的参数和尝试不同的功率谱估计方法,我们可以更深入地理解功率谱估计的原理和应用。我们还可以使用MATLAB的其他功能和工具来进一步分析和可视...
%运用信号不重叠分段估计功率谱 Nsec=256;n=0:sigLength-1;t=n/Fs; %数据点数,分段间隔,时间序列 pxx1=abs(fft(y(1:256),Nsec).^2)/Nsec; %第一段功率谱 pxx2=abs(fft(y(257:512),Nsec).^2)/Nsec; %第二段功率谱 pxx3=abs(fft(y(515:768),Nsec).^2)/Nsec; %第三段功率谱 ...
首先,我们来看整个实现的流程: ```mermaid erDiagram POWER_SPECTRUM { "准备数据", "计算傅立叶变换", "计算功率谱", "可视化" } ``` ### 准备数据 傅立叶变换 python 数据 原创 mob64ca12f062df 10月前 7阅读 计算功率谱java功率谱计算方法...