L'enregistrement d'un signal du domaine temporel, c'est le mélange de signaux provenant de nombreuses sources différentes. Les signaux ne sont pas originaires de la source désirée sont appelés bruit. MATLAB offre de nombreux pré-écrite fonctions pour l'analyse du signal, suppression du bruit, et le bruit de la classification. La soustraction de connu ou des signaux de fréquences permet une analyse ciblée de bruit.
L'enregistrement d'un signal du domaine temporel, c'est le mélange de signaux provenant de nombreuses sources différentes. Les signaux ne sont pas originaires de la source désirée sont appelés bruit. MATLAB offre de nombreux pré-écrite fonctions pour l'analyse du signal, suppression du bruit, et le bruit de la classification. La soustraction de connu ou des signaux de fréquences permet une analyse ciblée de bruit.
- Importer des données contenant votre signal dans une dimension de vecteur de longueur 'n:'
my_signal = zeros(1,n) my_signal = ... - Supprimer le bruit haute fréquence du signal à l'aide de la 'smooth()' fonction:
my_smoothed_signal = lisse(my_signal)
Souvent, le bruit est séparé de votre signal désiré en fréquence. Il est fréquent d'avoir le bruit haute fréquence, en particulier dans la gamme de 60 Hz à cause d'interférences électriques. La valeur par défaut de la lisse() à l'aide d'une moyenne mobile sur filtre avec une largeur égale à cinq adjacentes points de données. La valeur de la largeur peut être ajustée selon les spécificités de votre signal. - Soustraire le signal lissé à partir de votre signal original pour isoler le bruit haute fréquence:
my_noise = my_signal - my_smoothed_signal - Estimation de la densité spectrale de puissance du bruit à l'aide de la 'periodogram()' fonction:
[spectral_density, les fréquences] = periodogram(my_noise)
Comment Trouver la Frequence du Bruit dans MATLAB
L'enregistrement d'un signal du domaine temporel, c'est le melange de signaux provenant de nombreuses sources differentes. Les signaux ne sont pas originaires de la source desiree sont appeles bruit. MATLAB offre de nombreux pre-ecrite fonctions pour l'analyse du signal, suppression du bruit, et le bruit de la classification. La soustraction de connu ou des signaux de frequences permet une analyse ciblee de bruit.
L'enregistrement d'un signal du domaine temporel, c'est le melange de signaux provenant de nombreuses sources differentes. Les signaux ne sont pas originaires de la source desiree sont appeles bruit. MATLAB offre de nombreux pre-ecrite fonctions pour l'analyse du signal, suppression du bruit, et le bruit de la classification. La soustraction de connu ou des signaux de frequences permet une analyse ciblee de bruit.
- Importer des donnees contenant votre signal dans une dimension de vecteur de longueur 'n:'
my_signal = zeros(1,n) my_signal = ... - Supprimer le bruit haute frequence du signal a l'aide de la 'smooth()' fonction:
my_smoothed_signal = lisse(my_signal)
Souvent, le bruit est separe de votre signal desire en frequence. Il est frequent d'avoir le bruit haute frequence, en particulier dans la gamme de 60 Hz a cause d'interferences electriques. La valeur par defaut de la lisse() a l'aide d'une moyenne mobile sur filtre avec une largeur egale a cinq adjacentes points de donnees. La valeur de la largeur peut etre ajustee selon les specificites de votre signal. - Soustraire le signal lisse a partir de votre signal original pour isoler le bruit haute frequence:
my_noise = my_signal - my_smoothed_signal - Estimation de la densite spectrale de puissance du bruit a l'aide de la 'periodogram()' fonction:
[spectral_density, les frequences] = periodogram(my_noise)
Comment Trouver la Fréquence du Bruit dans MATLAB
By commentfaire
L'enregistrement d'un signal du domaine temporel, c'est le mélange de signaux provenant de nombreuses sources différentes. Les signaux ne sont pas originaires de la source désirée sont appelés bruit. MATLAB offre de nombreux pré-écrite fonctions pour l'analyse du signal, suppression du bruit, et le bruit de la classification. La soustraction de connu ou des signaux de fréquences permet une analyse ciblée de bruit.
