Периодограмма - Periodogram - Wikipedia

Жылы сигналдарды өңдеу, а периодограмма болып табылады спектрлік тығыздық сигнал. Терминді ұсынған Артур Шустер 1898 ж.^[1] Бүгінгі таңда периодограмма неғұрлым жетілдірілген әдістердің құрамдас бөлігі болып табылады (қараңыз) спектрлік бағалау ). Бұл амплитудасы мен жиілік сипаттамаларын зерттеуге арналған ең кең таралған құрал FIR сүзгілері және терезе функциялары. FFT спектр анализаторлары периодограммалардың уақыт тізбегі ретінде де жүзеге асырылады.

Анықтама

Қазіргі уақытта қолданыстағы кем дегенде екі түрлі анықтама бар^[2]. Олардың бірі уақытты есептеуді,^[3] біреуі жоқ.^[4] Уақытты есептеу басқа мақалалардың негізгі бағыты болып табылады (Бартлетт әдісі және Welch әдісі ). Бұл мақала уақытты есептеу туралы емес. Мұндағы қызығушылықтың анықтамасы үздіксіз функцияның қуат спектрлік тығыздығы, ${ displaystyle x (t),}$ болып табылады Фурье түрлендіруі оның авто-корреляциялық функциясы (қараңыз) Кросс-корреляция теоремасы ):

{ displaystyle { mathcal {F}} {x (t) ast x (-t) } = X (f) cdot X ^ {*} (f) = left | X (f) right | ^ {2}.}

Есептеу

Периодограмма әдісімен есептелген екі синусоидалы негіз функциясының қуат спектрі (шамасы-квадрат).

Екі қуат спектрі (шамасы квадрат) (тікбұрышты және Хамминг) терезе функциялары плюсограмма әдісімен есептелген фондық шу).

Параметрдің жеткілікті аз мәндері үшін $T,$ үшін ерікті түрде дәл жуықтау $X (f)$ аймақтан байқауға болады ${ displaystyle - { tfrac {1} {2T}}$ функциясы:

{ displaystyle X_ {1 / T} (f) { stackrel { text {def}} {=}} sum _ {k = - infty} ^ { infty} X left (fk / T оң),}

ол үлгілермен дәл анықталады $х (nT)$ нөлдік емес ұзақтығын қамтиды $х (т)$ (қараңыз Дискретті уақыттағы Фурье түрлендіруі ).

Параметрдің жеткілікті үлкен мәндері үшін $N$ , ${ displaystyle X_ {1 / T} (f)}$ форманы қорытындылау арқылы ерікті түрде жақын жиілікте бағалауға болады:

{ displaystyle X_ {1 / T} сол жақ ({ tfrac {k} {NT}} оң) = sum _ {n = - infty} ^ { infty} underbrace {T cdot x (nT) )} _ {x [n]} cdot e ^ {- i2 pi { frac {kn} {N}}},}

қайда $к$ бүтін сан. Кезеңділігі ${ displaystyle e ^ {- i2 pi { frac {kn} {N}}}}$ тұрғысынан өте қарапайым түрде жазуға мүмкіндік береді Дискретті Фурье түрлендіруі:

{ displaystyle X_ {1 / T} left ({ tfrac {k} {NT}} right) = underbrace { sum _ {n} x _ {_ {N}} [n] cdot e ^ { -i2 pi { frac {kn} {N}}},} _ {DFT} quad scriptstyle {{ text {(кез-келген қосындыдан}} n { text {-ұзындықтың нәтижесі}} N)} ,}

қайда ${ displaystyle x _ {_ {N}}}$ мерзімді қорытынды болып табылады: ${ displaystyle x _ {_ {N}} [n] triangleq sum _ {m = - infty} ^ { infty} x [n-mN].}$

Барлық бүтін сандар үшін бағаланған кезде $к$ , 0 мен аралығында $N$ -1, массив:

{ displaystyle S сол ({ tfrac {k} {NT}} оң) = сол | сома _ {n} x _ {_ {N}} [n] cdot e ^ {- i2 pi { frac {kn} {N}}} right | ^ {2}}

Бұл периодограмма.^[4]^[5]^[6]

Қолданбалар

Арналған периодограмма Proxima Centauri б төменгі жағында көрсетілген.^[7]

Анодтардың егжей-тегжейлі сипаттамаларын тексеру үшін периодограмма қолданған кезде FIR сүзгісі немесе терезе функциясы, параметр $N$ нольдік емес ұзақтығының бірнеше еселігі ретінде таңдалады $х [n]$ деп аталады нөлдік төсеу (қараңыз § DTFT үлгісін алу ).^[A] Ол іске асыру үшін пайдаланылған кезде банк сүзгісі, $N$ - нөлдің емес ұзақтығының бірнеше суб-еселігі $х [n]$ реттілік (қараңыз § DTFT үлгісін алу ).

Периодограмманың кемшіліктерінің бірі - берілген бойынша дисперсия жиілігі есептеулерде қолданылатын үлгілер саны көбейген сайын азаймайды. Ол шуылға ұқсас сигналдарды немесе тіпті синусоидтарды сигнал-шудың төмен арақатынасында талдау үшін қажетті орташаны қамтамасыз етпейді. Терезе функциялары мен сүзгі импульсінің жауаптары шуылсыз, бірақ көптеген басқа сигналдар жетілдірілген әдістерді қажет етеді спектрлік бағалау. Баламалардың екеуі процедура шеңберінде периодограммаларды қолданады:

The орташа периодограмма әдісі,^[8] жиі белгілі Welch әдісі,^[9]^[10] ұзын x [n] дәйектілігін бірнеше қысқа, мүмкін, бір-бірімен қабаттасатын тізбектерге бөледі. Ол әрқайсысының терезедегі периодограммасын есептейді және жиымның орташа мәнін, яғни әрбір элемент барлық периодраммалардың сәйкес элементтерінің орташа мәні болатын жиымды есептейді. Үшін стационарлық процестер, бұл әр элементтің шуылдың дисперсиясын шамамен периодограмма санының кері әсеріне тең коэффициентке азайтады.
Тегістеу бұл уақыттың орнына жиіліктегі орташа есептеу әдісі. Тегістелген периодограмманы кейде а деп те атайды спектрлік сюжет.^[11]^[12]

Периодограммаға негізделген әдістемелер кейбір қосымшаларда қолайсыз ұсақ қателіктерді енгізеді. Периодограммаларға сүйенбейтін басқа әдістер тығыздықты спектрлік бағалау мақала.

Сондай-ақ қараңыз

Сәйкес сүзгі
Сүзілген кері жобалау (Радон түрлендіру)
Welch әдісі
Бартлетт әдісі
Дискретті уақыттағы Фурье түрлендіруі
Ең кіші квадраттарға спектрлік талдау, бірдей аралықта емес мәліметтердегі периодограммаларды есептеу үшін
MUltiple SIGNAL классификациясы (MUSIC), танымал параметр супершешім әдіс
SAMV

Ескертулер

^ $N$ тағайындалған $NFFT$ Matlab және Octave қосымшаларында.

Әдебиеттер тізімі

^ Шустер, Артур (1898 ж. Қаңтар). «Метеорологиялық құбылыстардың болжамды 26 күндік кезеңіне жүгіне отырып, жасырын мерзімділікті зерттеу туралы» (PDF). Жердегі магнетизм. 3 (1): 13–41. Бибкод:1898TeMag ... 3 ... 13S. дои:10.1029 / TM003i001p00013. Жарық сәулесінің «спектріне» сәйкес келетін айнымалы шаманы бейнелеу үшін сөз бар. Мен бұл сөзді ұсынамын периодограммажәне оны нақтырақ келесі жолмен анықтаңыз.
^ McSweeney, Laura A. (2004-05-14). «Периодограмма тесттерін салыстыру». Статистикалық есептеу және модельдеу журналы. желіде ($ 50). 76 (4): 357–369. дои:10.1080/10629360500107618.
^ «Периодограмма - Вольфрам тілінің құжаттамасы».
^ ^а ^б «Периодограмманың қуаттылық спектрлік тығыздығын бағалау - MATLAB периодраммасы».
^ Оппенгейм, Алан В.; Шафер, Рональд В.; Бак, Джон Р. (1999). Дискретті уақыттағы сигналды өңдеу (2-ші басылым). Жоғарғы седле өзені, Н.Ж.: Прентис Холл. б. 732 (10.55). ISBN 0-13-754920-2. url =https://d1.amobbs.com/bbs_upload782111/files_24/ourdev_523225.pdf
^ Рабинер, Лоуренс Р .; Алтын, Бернард (1975). «6.18». Сандық сигналдарды өңдеудің теориясы және қолданылуы. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. бет.415. ISBN 0-13-914101-4.
^ «Ғылымды өзіңіз жасаңыз - бұл графикада Proxima c жасырылған ба?». www.eso.org. Алынған 11 қыркүйек 2017.
^ Энгельберг, С. (2008), Сандық сигналды өңдеу: эксперименттік тәсіл, Springer, Chap. 7 б. 56
^ Уэлч, Питер Д. (маусым 1967). «Қуат спектрін бағалау үшін жылдам Фурье түрлендіруін қолдану: қысқа, өзгертілген периодраммалар бойынша уақытты орташалауға негізделген әдіс». Аудио және электроакустика бойынша IEEE транзакциялары. AU-15 (2): 70-73. Бибкод:1967ITAE ... 15 ... 70W. дои:10.1109 / TAU.1967.1161901.
^ «Welch қуатының спектрлік тығыздығын бағалау - MATLAB pwelch».
^ Спектральды сюжет, бастап NIST Инженерлік статистика жөніндегі анықтамалық.
^ «DATAPLOT анықтамалық нұсқаулығы» (PDF). NIST.gov. Ұлттық стандарттар және технологиялар институты (NIST). 1997-03-11. Алынған 2019-06-14. Спектрлік сюжет негізінен тегістеу жиіліктер аймағында орындалатын «тегістелген» периодограмма болып табылады.

Әрі қарай оқу

Бокс, Джордж П .; Дженкинс, Гвилим М. (1976). Уақыт тізбегін талдау: Болжау және бақылау. Сан-Франциско: Холден-күн.
Scargle, JD (15 желтоқсан 1982). «Астрономиялық уақыт тізбегін талдау бойынша зерттеулер. II - біркелкі емес деректерді спектрлік талдаудың статистикалық аспектілері». Astrophysical Journal, 1 бөлім. 263: 835–853. Бибкод:1982ApJ ... 263..835S. дои:10.1086/160554.
Вон, Саймон; Уттли, Филипп (2006). «Белсенді галактикаларда QPO рентгенографиясын анықтау». Ғарыштық зерттеулердегі жетістіктер. 38 (7): 1405–1408. arXiv:astro-ph / 0506456. Бибкод:2006AdSpR..38.1405V. дои:10.1016 / j.asr.2005.02.064.

[8] $N$ тағайындалған $NFFT$ Matlab және Octave қосымшаларында.

[Schuster-1] Шустер, Артур (1898 ж. Қаңтар). «Метеорологиялық құбылыстардың болжамды 26 күндік кезеңіне жүгіне отырып, жасырын мерзімділікті зерттеу туралы» (PDF). Жердегі магнетизм. 3 (1): 13–41. Бибкод:1898TeMag ... 3 ... 13S. дои:10.1029 / TM003i001p00013. Жарық сәулесінің «спектріне» сәйкес келетін айнымалы шаманы бейнелеу үшін сөз бар. Мен бұл сөзді ұсынамын периодограммажәне оны нақтырақ келесі жолмен анықтаңыз.

[Comparison-2] McSweeney, Laura A. (2004-05-14). «Периодограмма тесттерін салыстыру». Статистикалық есептеу және модельдеу журналы. желіде ($ 50). 76 (4): 357–369. дои:10.1080/10629360500107618.

[Wolfram-3] «Периодограмма - Вольфрам тілінің құжаттамасы».

[Matlab-4] а ^б «Периодограмманың қуаттылық спектрлік тығыздығын бағалау - MATLAB периодраммасы».

[Oppenheim-5] Оппенгейм, Алан В.; Шафер, Рональд В.; Бак, Джон Р. (1999). Дискретті уақыттағы сигналды өңдеу (2-ші басылым). Жоғарғы седле өзені, Н.Ж.: Прентис Холл. б. 732 (10.55). ISBN 0-13-754920-2. url =https://d1.amobbs.com/bbs_upload782111/files_24/ourdev_523225.pdf

[Rabiner-6] Рабинер, Лоуренс Р .; Алтын, Бернард (1975). «6.18». Сандық сигналдарды өңдеудің теориясы және қолданылуы. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. бет.415. ISBN 0-13-914101-4.

[7] «Ғылымды өзіңіз жасаңыз - бұл графикада Proxima c жасырылған ба?». www.eso.org. Алынған 11 қыркүйек 2017.

[Engelberg-9] Энгельберг, С. (2008), Сандық сигналды өңдеу: эксперименттік тәсіл, Springer, Chap. 7 б. 56

[Welch-10] Уэлч, Питер Д. (маусым 1967). «Қуат спектрін бағалау үшін жылдам Фурье түрлендіруін қолдану: қысқа, өзгертілген периодраммалар бойынша уақытты орташалауға негізделген әдіс». Аудио және электроакустика бойынша IEEE транзакциялары. AU-15 (2): 70-73. Бибкод:1967ITAE ... 15 ... 70W. дои:10.1109 / TAU.1967.1161901.

[Welch2-11] «Welch қуатының спектрлік тығыздығын бағалау - MATLAB pwelch».

[smoothing-12] Спектральды сюжет, бастап NIST Инженерлік статистика жөніндегі анықтамалық.

[dataplot-13] «DATAPLOT анықтамалық нұсқаулығы» (PDF). NIST.gov. Ұлттық стандарттар және технологиялар институты (NIST). 1997-03-11. Алынған 2019-06-14. Спектрлік сюжет негізінен тегістеу жиіліктер аймағында орындалатын «тегістелген» периодограмма болып табылады.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[A]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]