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Analisi spettrale

Metodi parametrici e non parametrici

La rappresentazione nel dominio della frequenza di un segnale rivela importanti caratteristiche del segnale che sono difficili da analizzare nel dominio del tempo. L'analisi spettrale consente di caratterizzare il contenuto in frequenza di un segnale. Eseguire l'analisi spettrale in tempo reale di un segnale dinamico utilizzando l'oggetto spectrumAnalyzer in MATLAB® e il blocco Spectrum Analyzer in Simulink®. Per calcolare i dati spettrali, Spectrum Analyzer utilizza il metodo del banco di filtri o il metodo di Welch per la media del periodogramma modificato. Entrambi questi metodi sono metodi di stima spettrale basati su FFT che non formulano alcuna ipotesi sui dati di input e possono essere utilizzati con qualsiasi tipo di segnale. Per ulteriori informazioni sull'algoritmo utilizzato da Spectrum Analyzer, vedere Spectral Analysis. Oltre alla visualizzazione dello spettro, è possibile visualizzare lo spettrogramma del segnale in Spectrum Analyzer. Per un esempio, vedere View the Spectrogram Using Spectrum Analyzer.

Se si desidera acquisire questi dati per la post-elaborazione in MATLAB, richiamare le funzioni degli oggetti isNewDataReady e getSpectrumData sull'oggetto Spectrum Analyzer. Richiamando queste funzioni nel loop di streaming, è possibile acquisire tutti i dati spettrali. Per acquisire i dati spettrali in Simulink, creare un oggetto SpectrumAnalyzerBlockConfiguration ed eseguire la funzione getSpectrumData su questo oggetto. Si noti che in Simulink è possibile acquisire solo l'ultimo fotogramma dei dati spettrali visualizzati su Spectrum Analyzer.

In alternativa, è possibile utilizzare dsp.SpectrumEstimator System object™ e il blocco Spectrum Estimator per calcolare lo spettro di potenza e acquisire i dati spettrali per ulteriori elaborazioni. Per visualizzare i dati spettrali calcolati dallo stimatore di spettro, utilizzare un grafico ad array. Per gli esempi, vedere Estimate the Power Spectrum in MATLAB e Estimate the Power Spectrum in Simulink.

Oggetti

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spectrumAnalyzerDisplay frequency spectrum of time-domain signals (Da R2022a)
dsp.SpectrumEstimatorEstimate power spectrum or power density spectrum
dsp.CrossSpectrumEstimatorEstimate cross-spectral density
dsp.TransferFunctionEstimatorEstimate transfer function

Blocchi

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Burg MethodPower spectral density estimate using Burg method
Covariance MethodPower spectral density estimate using covariance method
Cross-Spectrum EstimatorEstimate cross-power spectrum density
Discrete Transfer Function EstimatorCompute estimate of frequency-domain transfer function of system
Magnitude FFTCompute nonparametric estimate of spectrum using periodogram method
Modified Covariance MethodPower spectral density estimate using modified covariance method
PeriodogramPower spectral density or mean-square spectrum estimate using periodogram method
Short-Time FFTNonparametric estimate of spectrum using short-time fast Fourier transform (STFT) method
Spectrum AnalyzerDisplay frequency spectrum
Spectrum EstimatorEstimate power spectrum or power-density spectrum
Yule-Walker MethodPower spectral density estimate using Yule-Walker method
Burg AR EstimatorCompute estimate of autoregressive (AR) model parameters using Burg method
Covariance AR EstimatorCompute estimate of autoregressive (AR) model parameters using covariance method
Modified Covariance AR EstimatorCompute estimate of autoregressive (AR) model parameters using modified covariance method
Yule-Walker AR EstimatorCompute estimate of autoregressive (AR) model parameters using Yule-Walker method

Argomenti

Informazioni complementari

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