频域统计特征介绍

频域特征介绍

频域是通过傅里叶变换将时域进行变换,傅里叶变换具体请看https://blog.youkuaiyun.com/l494926429/article/details/51818012/,这是一位大牛,解释的很清除并且易懂。其中傅里叶变换,拉普拉斯变换,Z变换真的很重要!!!

频域幅值平均值

数学公式
[代码 ] [s,fk]=XFFT(x); function [s,fk]=XFFT(x,fs) [m,]=size(x); for i=1:m t=x(i,:); %%%%%% t=t-mean(t); N=length(t); n=0:N-1; f=n*fs/N; t_fft=2*abs(fft(t))/N; h=t_fft(1:N/2); %%%%%% s(i,:)=h; fk(i,:)=f(1:N/2); end

重心频率

数学公式
[代码 ] S=mean(s,2);;

均方频率

数学公式
[代码 ] MSF=msf(s,fk) function y=msf(x,fk) [m,]=size(x); for i=1:m p=x(i,:); h=fk(i,:); q=sum((h.^2).*p); a=sum(p); y(i,:)=q/a; end function y=vf(x,fk) [m,]=size(x); FC=fc(x,fk); for i=1:m s=x(i,:); h=fk(i,:); l=FC(i,:); a=((h-l).^2).*s; b=sum(a); c=sum(s); t=b/c; y(i,:)=t; end;

频率方差

数学公式

[代码 ] ```VF=vf(s,fk); ``

均方根频率

数学公式

[代码 ] ```VF=vf(s,fk); ``

频率幅值方差

数学公式

[代码 ] ```sva=var(s,1,2); ``

频域幅值偏度指标

数学公式
[代码 ] ```SKs=pxd(s)./(std(s,1,2).^3);
function y=pxd(x)
[m,n]=size(x);
for i=1:m
s=x(i,:);
t=mean(s);
h=sum((s-t).^3);
q=h/n;
y(i,:)=q;
end ``

频域幅值峭度指标数学公式

[代码 ] ```SKs=pxd(s)./(std(s,1,2).^3);
function y=pxd(x)
[m,n]=size(x);
for i=1:m
s=x(i,:);
t=mean(s);
h=sum((s-t).^3);
q=h/n;
y(i,:)=q;
end ``

频率标准差

数学公式
[代码 ] ```RVF=sqrt(VF); ``

频域频率歪度

数学公式
[代码 ] ```P4=plwd(s,fk);
function y=plwd(x,fk)
[m,n]=size(x);
FC=fc(x,fk);
for i=1:m
a=x(i,:);
b=FC(i,:);
c=fk(i,:);
d=sum(((c-b).^3).*a);
e=sqrt((sum(((c-b).^2).*a))./n);
f=d/((e^3)*n);
y(i,:)=f;
end ``

频域频率峭度

数学公式

[代码 ] ```P5=plqd(s,fk);
function y=plqd(x,fk)
[m,n]=size(x);
FC=fc(x,fk);
for i=1:m
a=x(i,:);
b=FC(i,:);
c=fk(i,:);
d=sum(((c-b).^4).*a);
e=sqrt((sum(((c-b).^2).*a))./n);
f=d/((e^4)*n);
y(i,:)=f;
end``

平方根比率

数学公式

[代码 ] ```P6=pfgbl(s,fk); ``

总结

其中s(k)(k=1,2,…,K)为时域信号序列x(i)的频谱序列,K为谱线数,f_k为第k条谱线的频率值,S ̅为样本频域幅值平均值,AC的计算公式为:
AC计算公式
频域的特征S1反映振动能量的大小;S2-S4反映主频带的位置;S5-S12反映频谱的分散或集中程度。

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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