Estima los armónicos mediante el método de mínimos cuadrados.
Sintaxis
HarmonicEstimation(Signal, [ Result = HARMONIC_COMPONENTS ], [ Algorithm = HARMONIC_AUTO ], [ Components = 60 dB ], [ Order ] [ , Model = HARMONIC_SINE ])
La sintaxis de la función HarmonicEstimation consta de los siguientes elementos:
Parte |
Descripción |
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Signal |
Los datos que se van a analizar. Las estructuras de datos permitidas son Serie de datos y Señal. Se permiten todos los tipos de datos reales. 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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Result |
La información que debe calcularse sobre los armónicos. El argumento Result 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 HARMONIC_COMPONENTS si no se especifica el argumento. |
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Algorithm |
El algoritmo para determinar las frecuencias. 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 HARMONIC_AUTO si no se especifica el argumento. |
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Components |
Determina el número de componentes a emitir o sus frecuencias. Los componentes pueden determinarse como un número - un número positivo entre 1 y 100 - como un umbral dB - un número negativo entre -0,01 y -300 - o como una serie de datos con frecuencias especificadas. Si especifica una serie de datos con frecuencias, el argumento Algorithm debe establecerse en el valor HARMONIC_LINEARMODELING. Las estructuras de datos permitidas son Valor escalar y Serie de datos. Se permiten todos los tipos de datos reales. 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 60 dB si no se especifica el argumento. |
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Order |
El orden del modelo autorregresivo o de análisis de valores propios. El intervalo válido está comprendido entre 1 y el mínimo de 100 y 1/2 de la longitud de los datos - 1. El argumento es opcional, el valor por defecto es el mínimo de 50 y 1/2 de la longitud de los datos - 1. 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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Model |
El modelo a utilizar. El argumento Model 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 HARMONIC_SINE si no se especifica el argumento. |
Notas
La función HarmonicEstimation crea un modelo paramétrico (senoidal o senoidal amortiguado) de la señal. El algoritmo de modelización armónica consta de dos pasos. En el primer paso opcional, se utiliza un algoritmo AR, Prony, Análisis de valores propios o Fourier para determinar el número de componentes espectrales y sus frecuencias. Alternativamente, puede especificar estas frecuencias como una serie de datos. En el segundo paso, se calcula una aproximación lineal para determinar las amplitudes y las fases.
Disponibilidad
Opción Análisis espectral
Ejemplos
HarmonicEstimation(Signal, HARMONIC_COMPONENTS, HARMONIC_FOURIER, 10, 40, HARMONIC_SINE)
Estima los armónicos de la señal 'Signal'. Se selecciona Fourier como algoritmo y senoidal como modelo. Este es un ejemplo del tutorial Análisis armónico.
Véase también
Objeto de análisis Análisis armónico