Calcula el estimador espectral del análisis de valores propios.
Sintaxis
EigenSpectrum(Signal, [ SpectrumType = SPECTRUM_EIGEN_DB ], [ Algorithm = ALGORITHM_EIGEN_MUSIC ], [ Order ], [ SignalSpace ], [ FrequencyCount ], [ StartingFrequency = 0 ] [ , EndingFrequency = 0.5 ])
La sintaxis de la función EigenSpectrum consta de los siguientes elementos:
Parte |
Descripción |
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Signal |
Los datos que se van a analizar. Los datos deben tener una frecuencia de muestreo constante y no deben contener valores inválidos. Las estructuras de datos permitidas son Serie de datos, Matriz de datos, Señal y Serie de señales. Se permiten todos los tipos de datos numéricos. No se permiten valores inválidos en este argumento. Se aplican restricciones adicionales al componente X. Los valores deben tener un espaciado positivo constante. No se permiten valores inválidos en este argumento. Si el argumento es una lista, la función se ejecuta para cada elemento de la lista y el resultado también es una lista. |
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SpectrumType |
La ventana fija o ajustable que se va a aplicar. El argumento SpectrumType puede tener los siguientes valores:
Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. Se establece el valor predeterminado SPECTRUM_EIGEN_DB si no se especifica el argumento. |
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Algorithm |
El algoritmo de análisis de valores propios que se va a utilizar. El argumento Algorithm puede tener los siguientes valores:
Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. Se establece el valor predeterminado ALGORITHM_EIGEN_MUSIC si no se especifica el argumento. |
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Order |
El orden del modelo de matriz de datos FB. El intervalo válido está comprendido entre 2 y el mínimo de 200 y 2/3 de la longitud de los datos. El valor predeterminado es el mínimo de 50 y 2/3 de la longitud de los datos. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos enteros. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
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SignalSpace |
El número de componentes principales en el algoritmo SVD. El intervalo válido está comprendido entre 1 y el orden del modelo de análisis de valores propios. El valor predeterminado es el mínimo de 6 y el orden del modelo. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos enteros. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
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FrequencyCount |
El número de frecuencias que se va a calcular. El intervalo válido está comprendido entre 257 y 65537 para un espectro de longitud fija. El valor 0 calcula un espectro adaptativo. El valor predeterminado es 8193 para una serie de señales o una matriz de datos y, en caso contrario, adaptativo. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos enteros. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. |
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StartingFrequency |
La frecuencia de inicio normalizada para el espectro. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos reales. El valor debe ser mayor o igual que 0 y menor o igual que 0,5. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. Se establece el valor predeterminado 0 si no se especifica el argumento. |
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EndingFrequency |
La frecuencia final normalizada para el espectro. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar. Se permiten todos los tipos de datos reales. El valor debe ser mayor o igual que 0 y menor o igual que 0,5. Si el argumento es una lista, se toma su primer elemento. Si se trata de nuevo de una lista, se repite el proceso. Se establece el valor predeterminado 0,5 si no se especifica el argumento. |
Notas
El resultado tiene la estructura de datos señal o serie de señales. Si el argumento Signal es una serie de datos o una matriz de datos, el componente X del resultado contiene las frecuencias normalizadas de Nyquist.
Disponibilidad
Opción Análisis espectral
Ejemplos
EigenSpectrum(Signal, SPECTRUM_EIGEN_DB, ALGORITHM_EIGEN_MUSIC, 40, 6, 0, 0, 0)
Calcula el espectro del análisis de valores propios de la señal 'Signal'. Este método es especialmente adecuado para la estimación de frecuencias de conjuntos de datos pequeños. Se selecciona el tipo de espectro dB, el algoritmo MUSIC y el orden 40. El subespacio de señal se fija en el valor 6 y el incremento se fija en adaptativo. Este es un ejemplo del tutorial Estimadores espectrales.
Véase también
Objeto de análisis Estimador espectral