光谱分析
功率谱，相干性，窗口
Signal Processing Toolbox™提供了一系列频谱分析功能和应用程序，让您描述信号的频率内容。基于fft的非参数方法，如Welch的方法或周期图，对输入数据不做任何假设，可以用于任何类型的信号。参数和子空间方法，如Burg的，协方差和MUSIC，结合了信号的先验知识，可以产生更准确的谱估计。
用Lomb-Scargle方法计算非均匀采样信号或缺采样信号的功率谱。通过估计信号的频谱相干性来测量信号的频域相似性。设计和分析汉明、凯撒、高斯和其他数据窗口。
- 谱估计
周期图，Welch和Lomb-Scargle PSD，相干性，传递函数，频率重新分配 - 参数谱估计
《协方差法与修正协方差法》 - 子空间方法
频率和伪谱估计，多信号分类(音乐)，根音乐 - 窗户
汉明，布莱克曼，巴特利特，切比雪夫，泰勒，凯泽 - 光谱测量
信道功率，带宽，平均频率，中值频率，谐波失真
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