主要内容

艾伦瓦尔

艾伦差异

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句法

[Avar，Tau] = Allanvar（Omega）
[Avar，Tau] = Allanvar（Omega，M）
[Avar，Tau] = Allanvar（Omega，PTSTR）
[avar，tau] = allanvar（___，fs）

描述

Allan方差用于测量时间域中一系列数据序列的振荡频率稳定性。它还可以用来确定系统中的固有噪声，这是平均时间的函数。平均时间序列τ可以指定为τ=m/FS。这里FS是数据的采样频率，还是m是上升平均因素的列表（例如1、2、4、8，…）。

[[阿瓦尔，，，，tau] = allanvar（Omega）返回艾伦差异阿瓦尔作为平均时间的函数tau。默认平均时间tau是一个八度序列，为（1，2，...，2地板{log2（（（（n-1）/2]}）， 在哪里n是样本中的数量Omega。如果Omega被指定为矩阵，艾伦瓦尔通过列欧米茄。

[[阿瓦尔，，，，tau] = allanvar（Omega，，，，m）返回艾伦差异阿瓦尔对于特定值tau被定义为m。由于默认频率FS假定为1，输出tau与m。

[[阿瓦尔，，，，tau] = allanvar（Omega，，，，ptStr）设置平均因子m的规范ified point specification,ptStr。由于默认频率FS是1，输出tau完全等于指定的m。ptStr可以指定为“八度”or'decade'。

例子

[[阿瓦尔，，，，tau] = allanvar（___，，FS）还允许您提供采样频率FS输入数据欧米茄在Hz。此输入参数可以与任何先前的语法一起使用。

例子

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打开生活的脚本

从垫子文件中加载陀螺仪数据，包括Hz中数据的采样率。计算艾伦方差。

加载（“伐木性卵卵形”，，，，'欧米茄'，，，，'fs'）[avar，tau] = allanvar（欧米茄，“八度”，fs）;

将艾伦差异绘制在Loglog阴谋。

loglog（tau，avar）xlabel（'\tau'）ylabel('\ sigma^2（\ tau）'） 标题（“艾伦差异”） 网格on

图包含一个轴对象。带有标题的Allan方差的轴对象包含类型行的对象。

打开生活的脚本

产生样品陀螺仪噪声，包括角度随机行走和速率随机步行。

numsamples = 1e6;FS = 100;nstd = 1e-3;KSTD = 1E-7;nnoise = nstd。*randn（numsamples，1）;knoise = kstd。*cumsum（randn（numsamples，1））;omega = nnoise+knoise;

计算以特定值的特定值计算 m = τ 。艾伦偏差是艾伦方差的平方根。

m = 2。^（9:18）;[Avar，Tau] = Allanvar（Omega，M，FS）;ADEV = SQRT（Avar）;

将艾伦偏差绘制在Loglog阴谋。

loglog（tau，adev）xlabel（'\tau'）ylabel('\ sigma（\ tau）'） 标题（“艾伦偏差”） 网格on

图包含一个轴对象。带有标题的轴对象Allan偏差包含类型线的对象。

输入参数

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输入数据specified as ann-1矢量或n-经过-m矩阵。n是样本的数量，以及m是样本集的数量。如果指定为矩阵，艾伦瓦尔通过列Omega。

数据类型：单身的|双倍的

平均因子，指定为标量或向量，其上升整数值小于（n-1）/2，其中n是样本中的数量Omega。

数据类型：单身的|双倍的

点规格m，指定为“八度”or'decade'。基于ptStr，，，，m指定如下：

  • 如果ptStr指定为“八度”，，，，m是：

    [[ 2 0 ，，，， 2 1 ... 2 ⌊ 日志 2 （（ n - 1 2 ） ⌋ 这是给予的

  • 如果ptStr指定为'decade'，，，，m是：

    [[ 10 0 ，，，， 10 1 ... 10 ⌊ 日志 10 （（ n - 1 2 ） ⌋ 这是给予的

n是样本中的数量Omega。

输入数据的基本频率，Omega，，，，in Hz, specified as a positive scalar.

数据类型：单身的|双倍的

输出参数

全部收缩

输入数据的艾伦差异tau，作为向量或矩阵返回。

平均艾伦方差的时间，返回为矢量或矩阵。

版本历史记录

在R2019a中引入

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