HarmonicEstimation (FPScript)

07.02.2018
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HarmonicEstimation (FPScript)

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HarmonicEstimation (FPScript)

Schätzt die Harmonischen nach der Methode kleinster Quadrate.

Syntax

HarmonicEstimation(Signal, [ Result = HARMONIC_COMPONENTS ], [ Algorithm = HARMONIC_AUTO ], [ Components = 60 dB ], [ Order ] [ , Model = HARMONIC_SINE ])

 

Die Syntax der HarmonicEstimation-Funktion besteht aus folgenden Teilen:

Teil

Beschreibung

Signal

Die zu analysierenden Daten.

Erlaubte Datenstrukturen sind Datenreihe und Signal. Es sind alle reellen Datentypen erlaubt.

Ist das Argument eine Liste, dann wird die Funktion für jedes Element der Liste ausgeführt und das Ergebnis ist ebenfalls eine Liste.

Result

Die zu berechnende Information über die Harmonischen.

Das Argument Result kann folgende Werte haben:

Konstante

Bedeutung

HARMONIC_COMPONENTS

Amplitude und Frequenz der Komponenten

HARMONIC_DISTORTIONPERC

Spektrum der harmonischen Verzerrung in %. Stellt die durch das Verhältnis der Oberwellen zur Grundwelle gegebene Verzerrung kumulativ dar.

HARMONIC_DISTORTIONDB

Harmonische Verzerrung in dB. Entspricht der Auswahl HARMONIC_DISTORTIONPERC, jedoch mit der Formel 10,0 * log10(Verhältnis) in Dezibel umgerechnet.

HARMONIC_THD

Der Klirrfaktor (THD = Total Harmonic Distortion) in % ist das Verhältnis der Wurzel der Summe aller Leistungen bzw. quadrierten Amplituden der Oberwellen zur Amplitude der Grundwelle.

HARMONIC_SNR

Das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) in dB ist das in Dezibel umgerechnete Verhältnis der Summe der Leistungen aller Signalkomponenten (Grundwelle plus Oberwellen) zur Leistung des Rauschens.

HARMONIC_SINAD

SINAD dB ist ein skalarer Wert mit dem in Dezibels umgerechneten Verhältnis der Leistung des Signals und des Rauschens, was der Leistung des Datensatzes entspricht, zur Leistung aller Oberwellen und des Rauschens.

HARMONIC_RECONSTRUCT

Rekonstruiert das Signal anhand der isolierten Spektralkomponenten und eliminiert somit das Rauschen.

HARMONIC_STATISTICS

Die Frequenz, Amplitude, Phase und, im Fall eines gedämpft-sinusförmigen Modells, die Dämpfungskonstanten aller Spektralkomponenten als eine Datenmatrix mit drei oder vier Spalten. Bitte beachten Sie, dass die ausgegebenen Phasen Sinus-basiert sind und daher von den Kosinus-basierten Phasen der Fourier-Routinen abweichen.

Ist das Argument eine Liste, dann wird deren erstes Element entnommen. Ist dies wieder eine Liste, dann wird der Vorgang wiederholt.

Wenn das Argument nicht angegeben wird, wird es auf den Vorgabewert HARMONIC_COMPONENTS gesetzt.

Algorithm

Der Algorithmus zur Ermittlung der Frequenzen.

Das Argument Algorithm kann folgende Werte haben:

Konstante

Bedeutung

HARMONIC_AUTO

Automatisch den besten Algorithmus verwenden

HARMONIC_FOURIER

Fourier-Spektrum

HARMONIC_FOURIERUNEVEN1X

Fourier-Spektrum, nicht äquid. 1x Nyquist

HARMONIC_FOURIERUNEVEN2X

Fourier-Spektrum, nicht äquid. 2x Nyquist

HARMONIC_FOURIERUNEVEN4X

Fourier-Spektrum, nicht äquid. 4x Nyquist

HARMONIC_AR_DATASVDFB

Hauptkomponenten-AutoRegressive

HARMONIC_EIGEN_MUSIC

Root MUSIC Eigenwertanalyse

HARMONIC_PRONY

Prony komplex-exponentielle Modellierung

HARMONIC_LINEARMODELING

Keine automatische Schätzung der Frequenzen. Stattdessen wird ein lineares Modell für eine gegebene Liste von Frequenzen approximiert, um die Amplituden und Phasen zu bestimmen.

Ist das Argument eine Liste, dann wird deren erstes Element entnommen. Ist dies wieder eine Liste, dann wird der Vorgang wiederholt.

Wenn das Argument nicht angegeben wird, wird es auf den Vorgabewert HARMONIC_AUTO gesetzt.

Components

Bestimmt die Anzahl der auszugebenden Komponenten bzw. deren Frequenzen. Die Komponenten können als Anzahl - eine positive Zahl zwischen 1 und 100 - als dB Schwelle - eine negative Zahl zwischen -0,01 und -300 - oder als Datenreihe mit vorgegebenen Frequenzen bestimmt werden. Wenn Sie eine Datenreihe mit Frequenzen angeben, dann muss das Argument Algorithm auf den Wert HARMONIC_LINEARMODELING gesetzt werden.

Erlaubte Datenstrukturen sind Einzelwert und Datenreihe. Es sind alle reellen Datentypen erlaubt.

Ist das Argument eine Liste, dann wird deren erstes Element entnommen. Ist dies wieder eine Liste, dann wird der Vorgang wiederholt.

Wenn das Argument nicht angegeben wird, wird es auf den Vorgabewert 60 dB gesetzt.

Order

Die Ordnung des AutoRegressive- bzw. Eigenwertanalyse-Modells. Der gültige Bereich liegt zwischen 1 und dem Minimum von 100 und 1/2 der Datenlänge - 1. Das Argument ist optional, der Vorgabewert ist das Minimum von 50 und 1/2 der Datenlänge - 1.

Erlaubte Datenstrukturen sind Einzelwert. Es sind alle ganzzahligen Datentypen erlaubt.

Ist das Argument eine Liste, dann wird deren erstes Element entnommen. Ist dies wieder eine Liste, dann wird der Vorgang wiederholt.

Model

Das zu verwendende Modell.

Das Argument Model kann folgende Werte haben:

Konstante

Bedeutung

HARMONIC_SINE

Sinusförmig: Y=Ampl*sin(2*PI*Freq*X+Phase)

HARMONIC_SINEDECAY

Gedämpft sinusförmig: Y=Ampl*exp(-k*X)*sin(2*PI*Freq*X+Phase)

Ist das Argument eine Liste, dann wird deren erstes Element entnommen. Ist dies wieder eine Liste, dann wird der Vorgang wiederholt.

Wenn das Argument nicht angegeben wird, wird es auf den Vorgabewert HARMONIC_SINE gesetzt.

Anmerkungen

Die HarmonicEstimation-Funktion erstellt ein parametrisches Modell (sinusförmig oder gedämpft-sinusförmig) des Signals. Der Algorithmus zur Harmonischen Modellierung hat zwei Schritte. Im optionalen ersten Schritt wird ein AR-, Prony-, Eigenwertanalyse-, oder Fourier-Algorithmus verwendet, um die Anzahl der Spektralkomponenten und deren Frequenzen zu bestimmen. Alternativ können Sie diese Frequenzen als eine Datenreihe vorgeben. Im zweiten Schritt wird eine lineare Approximation berechnet, um die Amplituden und Phasen zu ermitteln.

Verfügbarkeit

Option Spektralanalyse

Beispiele

HarmonicEstimation(Signal, HARMONIC_COMPONENTS, HARMONIC_FOURIER, 10, 40, HARMONIC_SINE)

Schätzt die Harmonischen des Signals 'Signal'. Dabei wird als Algorithmus Fourier und als Modell Sinusförmig gewählt. Dies ist ein Beispiel aus dem Tutorial Harmonische Analyse.

Siehe auch

Option Spektralanalyse

Analyseobjekt Harmonische Analyse

Harmonic Modeling

AR-Algorithmus

Eigenwertanalyse-Algorithmus

Prony-Algorithmus

Fourier-Spektralanalyse

Tutorial Harmonische Analyse

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