我有和音频信号，我用Matlab读，并使用pwelch获取其PSD，这里是我正在使用的代码
[x,Fs] = audioread('audioFile.wav');
x= x(:,1) % mono
[xPSD,f] = pwelch(x,hamming(512),16,1024,Fs);
plot(f,xPSD);
因为FS=96000而且我只对5赫兹以下的频率感兴趣，我想仅为该区域计算PSD，并且还能够调整PSD的分辨率！任何想法要做到这一点！
答案 0 :(得分：5)
使用pwelch计算PSD时，始终需要在光谱分辨率，平均数和所需数据量之间进行权衡。我首选使用它的方法是：
[psd_x, freq] = pwelch(x, hann(nfft), nfft/2, nfft, fsample);
与您的代码存在一些差异：
我更喜欢使用hann窗口，因为我对汉明窗户有不好的体验，如果你的信号包含例如一个大的直流分量，它们就不是很好。请参阅this comparison，其中显示hann的滚降效果要好得多，只需要略高一点的旁瓣。
我使用重叠50％的窗口（使用noverlap = nfft/2），这样您就可以“充分利用数据”。在您的情况下，窗口之间只有16/512 = 3％的重叠，并且由于窗口函数在其边缘处接近于零，因此边缘处的数据点的贡献不会与窗口中间的点相同。对于半重叠的窗口，这种效果要小得多。使重叠大于50％是没用的，你将得到更多的平均值，但由于你将多次使用相同的点，这不会添加任何额外的信息。坚持50％。
我通常将fft的长度（pwelch的第四个参数）与窗口长度相同。您希望使用此唯一案例的唯一情况是使用zero-padding，但使用有限。
有一些简单的公式，在使用pwelch和类似函数时应该记住这些公式：
光谱分辨率仅由窗口长度给出：df = 1 / t_window
单个窗口的长度为t_window = nfft / f_sample。
对于半重叠窗口，所需数据总量为t_total = t_window * (n_average + 1) / 2
对于单侧光谱，PSD的光谱区数为nfft / 2。
Nyquist：f_max = f_sample / 2
为了获得相当平滑的频谱，我通常会使用大约20个平均值。结合上述方程式并填写所需的光谱分辨率，可以得到所需数据的总长度。或者反过来说，如果您只有有限的可用数据，您可以计算出您可以获得的频率分辨率。