Hacetepeliden MATLAB da DSP dersleri

 
   
  function [f,n,real_perc]=findenergyperc(x,Fs,perc); 
  max_size=length(x);   %sinyalin boyunu buluyoruz 
  x_psd=x.*conj(x);   %frekansa bağlı güç dağılım yoğunluğunu buluyoruz (power spectral density=psd) 
                                %bir sinyalin PSD si onun FT umun büyüklüğünün karesi olarak tanımlanır bu eğrinin altında kalan alan sinyalin enerjisini verir 
                                %conj(x) x in kompleks konjugesini alır kompleks bir sayının kendisi ile konjugesinin çarpımı sayının mutlak değerinin karesidir 
   
  x_psd_int=integ(x_psd,1,round(max_size/2)); %integ aşağıda yazdığımız fonksiyon her hangi bir sinyalin verilen iki değer arasında integralini alıyor 
                                                                     %burda 1 den sinyalin yarısına kadar alıyoruz çünkü önceden anlattığım gibi MATLAB 0-2pi arası FFT alıyor  
                                                                     %ama bize 0-pi arası lazım çünkü ondan sonra periyodik devam ediyor yani tam pi noktasında bir ayna    
                                                                     %var gibi düşünebilirsiniz 
   
  x_psd_int=x_psd_int*100/x_psd_int(round(max_size/2)); %sinyali yüz üzerine skalalandırdık artık enerjiyi değil yüzde enerjiyi gösteriyor 
   
  n=1;                                %başlangıç değeri 
  while(x_psd_int(n) < perc)  %istediğimiz yüzdeye eşit veya  daha büyük bir değer bulduğu ana kadar vektörü tarıyor 
      n=n+1; 
  end 
  n=n                           %noktalı virgül koymadım sadece göstermesi için istediğimiz sinyal yüzdesi hangi indise sahip onu gösteriyor 
  real_perc=x_psd_int(n)  %bu indisteki sinyal yüzdesi tam olarak kaç onu gösteriyor 
  f=(n-1)*(Fs/2)/length(x_psd_int)  %ve indisi frekans a dönüştürüyor  Fs i kullanarak 
  x_psd_int_opt=(x_psd_int-min(x_psd_int))./([1:length(x_psd_int)]);  %burda her yüzdeyi bulunduğu indise böldüm ve optimum hangi değerden kesilirse 
                                                            % hem sinyaldeki kaybımız en az olacak (yani sinyalin büyük bi kısmını alacağız) hemde düşük frekansta olacak 
                                                            %yani frekansın düşük enerjininde en fazla olduğu noktayı bulduruyorum min(x_psd_int) i çıkarmamın sebebi 
                                                            %düşük frekanslarda eneji fazla değil ancak frekansta çok küçük olduğu için yanlış olarak optimumun düşük 
                                                             %düşük çıkmasını engellemek içindi (bu benim optimum için uydurduğum bişey genel bi fikir vermesi açısından) 
                                                             %ama veriyorda  
  [y,n_opt]=max(x_psd_int_opt);            %optimum değerin indisini buluyoruz 
  n_opt=n_opt                                          %gösteriyoruz 
  real_perc_opt=x_psd_int(n_opt)              %optimum değeri kullanırsak sinyalin yüzde kaçını aldığımızı gösteriyor 
  f_opt=(n_opt-1)*(Fs/2)/length(x_psd_int)  %ve optimum indisin karşılık geldiği frekans 
   
  

 
   
  function int=integ(curve,x0,x1);  %bu fonksiyonda sinyalin nümerik integralini alıyor 
  int(x0)=curve(x0);  
  for(n=(x0+1):(x1)) 
      int(n)=int(n-1)+curve(n); 
  end