問題タブ [spectral-density]

次のコードを考えてみましょう

フーリエ領域のピークがこの周波数を表していることがわかっているので、信号に存在します。たとえば、この信号のフーリエ変換をプロットしてみましょう。この信号を実行しましょう。

とプロット

しかし、明らかに、信号で指定された周波数でピークが表示されません。何が問題なのですか?助けてください。一般的には定常信号です。なぜこのグラフは正確な画像を表示するはずなのに、表示されないのですか?

編集済み：

y1=generate1(3,500,0);

2 つの信号があり、一方が他方に応答していると予想されますが、特定の位相シフトがあります。

ここで、コヒーレンスまたは正規化されたクロス スペクトル密度を計算して、入力と出力の間に因果関係があるかどうかを推定し、このコヒーレンスがどの周波数で現れるかを調べたいと思います。

たとえば、周波数 10 でコヒーレンスが高いと思われる この画像 (ここから) を参照してください。

これで、相互相関を使用して 2 つの信号の位相シフトを計算できることがわかりましたが、(周波数 10 の) コヒーレンスを使用して位相シフトを計算するにはどうすればよいでしょうか?

画像のコード:

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編集：

価値があるので、答えを追加しました。おそらく正しいか、間違っているかもしれません。わからない..

不規則な時間に測定された信号のパワー スペクトル密度を見つけようとしています。データは次のようになります。

ここで、最初の列は最初の測定からの時間 (秒単位) で、2 番目の列は測定値です。

現在、Matlab のピリオドグラム関数を使用して、以下を使用してパワー スペクトル密度を推定することができました。

現時点では、これをプロットするために使用しています

これは明らかに、正しい x 軸をパワー スペクトル密度に配置していません (そして、下のプロットのような結果が得られます)。これは、周波数空間にある必要があります。データのサンプリングが不均一であるため、これをどのように行うかについて混乱しています。

不均等にサンプリングされたデータのパワー スペクトル密度を推定するときに、周波数空間に変換する (そしてプロットする) 正しい方法は何ですか? python/numpy/scipy の観点からこれに取り組むことにも興味がありますが、これまでのところ Matlab 関数のみを見てきました。

一定期間にわたる EEG 信号のデータセットがあり、その PSD 観測を計算する必要があります。

matlab では、信号の PSD を計算できます。そのために、関数が組み込まれています。

Rには、データセットのPSD観測を計算する機能がありますか?

matlab で pwelch メソッドを使用して、風速測定のパワー スペクトルを計算しています。だから、これまでのところ、例として次のコードを書いています。

評判ポイントが足りないのでプロットを含めることはできません

これは理にかなっていますか？プロットの右側にノイズがあるという考えに苦労しています。分解された信号はノイズのない正弦波でしたが、このノイズはどこから来たのでしょうか? y 軸の値が負であるという事実は、それらの頻度が無視できることを示唆していますか? また、風速が m/s で測定される場合、y 軸に単位を書き込む最良の方法は何でしょうか。これは、環境科学者にとってより意味のあるものに変換できますか?

matplotlib の mlab.csd: http://matplotlib.org/api/mlab_api.html#matplotlib.mlab.csdを使用して、実数値のクロス スペクトル密度を取得できます。スペクトル密度から位相情報を取得したい場合は、複素数値を返す csd 計算が必要です。ありますか？