spectral-density

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任何人都可以請建議理想的窗口大小和重疊的樣本在Matlab中的pwelch函數。我有幾個200 ms的EEG信號，採樣率爲1000（信號長度或採樣數量= 200），以評估頻譜功率。默認情況下，pwelch使用漢明窗口並將數據分成8段，重疊度爲50％。對於只有200個樣本的信號，這些默認值是否正確？默認值工作正常，它給我一個PSD圖。我想確保我所做的是在概念上是正確的，如果有人可以提出任何更好的方法

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來自fft結果c的功率譜密度＃

我有一個（來自CsCore），這是我FFT的結果。 Complex有一個float real和一個float imaginary。由此我計算出以下頻率：(double)index * sampleRate/FftSize; 幅度/幅度：Math.Sqrt(Math.Pow(real, 2) + Math.Pow(imaginary, 2)); 階段：Math.Atan(imaginary/re

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關於在matlab中使用和理解pwelch

我在matlab中使用pwelch方法來計算一些風速測量的功率譜。所以，到目前爲止，我寫了下面的代碼爲例： t = 10800; % number of seconds in 3 hours t = 1:t; % generate time vector fs = 1; % sampling frequency (seconds) A = 2; % amplitude P = 1000;

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爲什麼scipy.signal.welch抑制零頻？

我嘗試使用whelch方法，我發現零頻率異常 import numpy as np import scipy.signal as signal import matplotlib.pyplot as plt n = 100000 s = np.ones(n) f, psd = signal.welch(s, return_onesided=False) plt.plot(f, psd

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在特定屏幕大小密度下生成圖像

我正在構建一個應用程序，其中包含一個用於整個應用程序視圖的圖像文件。我對android.developers中關於將圖像縮放到Android中的不同屏幕密度的信息有點困惑：ldpi = 0.75; mdpi = 1.0; hdpi = 1.5; xhdpi = 2.0。我的第一個想法是，我所要做的只是將圖像文件插入到適當的密度文件中，然後Android會負責縮放;但我不覺得這是正確的。我的問題是

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使用pwelch來處理一組信號：一些問題（Matlab）

我想使用pwelch處理一組信號，我有一些問題。首先，假設我們有32（EEG）信號持續時間爲30秒。採樣頻率爲fs=256採樣/秒，因此每個信號的長度爲7680.爲了估計那些信號的功率譜密度（PSD），我想使用pwelch。問題1：基於pwelch的documentation， PXX = pwelch（x）返回的功率譜密度（PSD）的估計，PXX，輸入信號的，X，發現使用韋爾奇的重疊段平均估

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時間系列的光譜相干性

我有兩個時間序列的數據，一個是水溫，另一個是空氣溫度（每小時測量一次）。兩種測量都是同時進行的，因此矢量的大小相同。 corrcoef命令說明它們的相關性等於約0.9。現在我正在嘗試另一種方法來查找我在考慮光譜一致性時的相關性。據我所知，爲了做到這一點，我應該找到每個時間序列的自譜密度？（即水溫和空氣溫度），然後找出它們之間的相關性？由於我是信號處理的新手，我希望得到一些關於這樣做的最佳方法

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Matlab/Python：非均勻時間序列的功率譜密度

我試圖找到在不均勻時間測量的信號的功率譜密度。數據看起來像這樣： 0 1.55 755 1.58 2412256 2.42 2413137 0.32 2497761 1.19 ... 其中第一列是由於第一測量的時間（以秒計），第二列是測量的值。目前，利用Matlab軟件的週期圖功能，我已經能夠通過使用估算功率譜密度： nfft = length(data(:,2)); pxx =

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來自加速度計數據的功率譜密度

我有一個加速度計數據，即AccX，AccY和AccZ。我正在尋找一種算法來從這些數據中計算功率譜密度。我知道以下幾點： F = fft (s); 其中「s」是輸入信號，fft是快速傅里葉變換。 PSD = (1/length(s)) * F * conj(F); 我需要知道s應該是加速時間序列還是位置時間序列？

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瞭解時間序列對象R（頻譜分析）的頻率

我想知道我的數據中是否有6個月的季節性。我想用光譜分析來做到這一點，我會在特定的頻率下觀察頻譜的Ftest。我尋找有助於瞭解什麼x軸在譜分析裝置（即什麼頻率的意思），如果我計算它基於與頻率12. 這裏一些數據的時間序列的對象上產生。每個月我的數據被收集超過10年： data = ts(1:120, frequency = 12, start = c(1959, 1)) # data that i