Signal Processing Toolbox

dpss

離散扁長回転楕円体列(Slepian列)

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[e,v] = dpss(n,nw)
[e,v] = dpss(n,nw,k)
[e,v] = dpss(n,nw,[k1 k2])
[e,v] = dpss(n,nw,'int')
[e,v] = dpss(n,nw,'int',Ni)
[e,v] = dpss(...,'trace')

詳細

[e,v] = dpss(n,nw) は、長さnの最初の2*nwの離散扁長回転楕円体列(DPSS)を生成し、eの列方向に出力し、対応する集中度をベクトルvにそれぞれ生成します。これらは、DPSS-MATファイルデータベースdpss.matに生成されます。nwは、n/2以下でなければなりません。

[e,v] = dpss(n,nw,k) は、離散扁長回転楕円体列のk個の帯域制限数列を出力します。kは、1  k nの範囲の整数です。

[e,v] = dpss(n,nw,[k1 k2]) は、k1番目からk2番目までの離散扁長回転楕円体列を出力します。ここで、1  k1  k2 nです。

上の型すべてに対して、

• Slepian数列は、直接計算されます。
• 数列は、周波数帯域|| (2W)で生成されます。ここで、 W = nw/nは、帯域幅の半分で、はラジアン/サンプルです。
• e(:,1)は、周波数帯域|| (2W) ラジアンに集中する長さnの信号で、e(:,2)は、e(:,1)に直交するもので、これもこの帯域に集中しているものです。
• マルチテーバスペクトル解析法に対して、nwの取り得る値は、2,5/2,3,7/2,4のいずれかです。

[e,v] = dpss(n,nw,'int') は、文字列'int'で設定した内挿法を使って、nに最も近い長さをもつ数列をdpss.matから選択して、e とvを計算します。文字列'int' は、つぎのいずれかを設定することができます。

• 'spline': スプライン補間
• 'linear': 線形補間。スプライン補間より精度は落ちますが、高速処理を行います。

[e,v] = dpss(n,nw,'int',Ni) は、存在している長さNiの数列から内挿を行います。内挿法'linear'は、Ni > nであることを必要とします。

[e,v] = dpss(...,'trace') は、DPSSが使用する内挿法を表示するために、追跡設定文字列'trace'を使います。内挿法が設定されていない場合、表示は、ユーザが直接法を使っていることを示します。

例題

例題 1: dpss, dpssave, dpssdirの使用

nw = 4をもつ16のDPSS 関数のカテゴリを作成し、ユーザが設定した内挿法を表示しながら、これらの関数の10までのスプライン内挿を使います。これらの作業は、dpss, dpsssave, dpssdirを使います。

% 関数のカテゴリを作成
[e,v] = dpss(16,4);
% MAT-ファイル内にeとvをセーブ
dpsssave(4,e,v);
% nw = 4 を検出。まず、indexと呼ばれる構造体を作成
index = dpssdir;
index.wlists
ans = 
     NW: 4
    key: 1
% DPSS関数の10までのスプライン補間を使用
[e1,v1] = dpss(10,4,'spline',size(e,1),'trace');

例題 2: dpss と dpssloadの使用

dpssを使って、DPSS関数を作成し、これらの関数のサブセットにスプライン法を使用します。dpssloadを使って、dpssで作成するMAT-ファイルをロードします。

% 関数のカテゴリを作成
[e,v] = dpss(16,4);
% dpss.matをロードします。ここで、eとvがセーブされています。 
[e1,v1] = dpssload(16,4);
% DPSS関数の10までにスプライン補間を使用します。
[e1,v1] = dpss(10,4,'spline');

参考

dpssclear	離散扁長回転楕円体列をデータベースから除去
dpssdir	離散扁長回転楕円体列データベースディレクトリ
dpssload	離散扁長回転楕円体列をデータベースからロード
dpsssave	離散扁長回転楕円体列をデータベースに保存
pmtm	Multitaper法(MTM)を使ったパワースペクトル推定

参考文献

[1] Percival, D.B., and A.T. Walden. Spectral Analysis for Physical Applications: Multitaper and Conventional Univariate Techniques. Cambridge: Cambridge University Press, 1993.

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