mscohere
Coherencia de magnitud cuadrada
Sintaxis
Descripción
encuentra la estimación de la coherencia de magnitud cuadrada, cxy
= mscohere(x
,y
)cxy
, de las señales de entrada, x
e y
.
Si
x
ey
son ambos vectores, deben tener la misma longitud.Si una de las señales es una matriz y la otra es un vector, la longitud del vector debe ser igual al número de filas de la matriz. La función expande el vector y devuelve una matriz de estimaciones de coherencia de magnitud cuadrada columna por columna.
Si
x
ey
son matrices con el mismo número de filas, pero con diferente número de columnas,mscohere
devuelve una matriz de coherencia múltiple. La columna m decxy
contiene una estimación del grado de correlación entre todas las señales de entrada y la señal de salida m. Para obtener más información, consulte Coherencia de magnitud cuadrada.Si
x
ey
son matrices del mismo tamaño,mscohere
opera por columnas:cxy(:,n) = mscohere(x(:,n),y(:,n))
. Para obtener una matriz de coherencia múltiple, añada'mimo'
a la lista de argumentos.
utiliza cxy
= mscohere(x
,y
,window
)window
para dividir x
e y
en segmentos y aplicar ventanas. Debe usar al menos dos segmentos. En caso contrario, la coherencia de magnitud cuadrada es 1 en todas las frecuencias. En el caso MIMO, el número de segmentos debe ser mayor que el número de canales de entrada.
[
devuelve un vector de frecuencias, cxy
,f
] = mscohere(___,fs
)f
, expresado en términos de la tasa de muestreo, fs
, a la que se estima la coherencia de magnitud cuadrada. fs
debe ser la sexta entrada numérica a mscohere
. Para introducir una tasa de muestreo y seguir utilizando los valores predeterminados de los argumentos opcionales anteriores, especifique estos argumentos como vacíos, []
.
mscohere(___)
sin argumentos de salida representa la estimación de la coherencia de magnitud cuadrada en la ventana de figura actual.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Más acerca de
Algoritmos
mscohere
estima la función de coherencia de magnitud cuadrada [2] utilizando el método del periodograma superpuesto de Welch [3], [5].
Referencias
[1] Gómez González, A., J. Rodríguez, X. Sagartzazu, A. Schumacher, and I. Isasa. “Multiple Coherence Method in Time Domain for the Analysis of the Transmission Paths of Noise and Vibrations with Non-Stationary Signals.” Proceedings of the 2010 International Conference of Noise and Vibration Engineering, ISMA2010-USD2010. pp. 3927–3941.
[2] Kay, Steven M. Modern Spectral Estimation. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1988.
[3] Rabiner, Lawrence R., and Bernard Gold. Theory and Application of Digital Signal Processing. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1975.
[4] Stoica, Petre, and Randolph Moses. Spectral Analysis of Signals. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2005.
[5] Welch, Peter D. “The Use of Fast Fourier Transform for the Estimation of Power Spectra: A Method Based on Time Averaging Over Short, Modified Periodograms.” IEEE® Transactions on Audio and Electroacoustics. Vol. AU-15, 1967, pp. 70–73.
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a