出处：Matlab用pwelch函数计算功率谱 - 知乎 (zhihu.com)

1：函数形式

[pxx,f] = pwelch(x,window,noverlap,NFFT,fs)

该函数可以自适应的计算出信号的功率谱密度。

x 是一维的信号数据；

window 是计算功率谱每个窗口的信号长度，关于窗函数的长度选择可以参考公式，选择的窗口越长，越能分辨低频的信号，x_length/fren；谱分析中窗的选取

noverlap 是每个窗口之间重叠的长度，通常取33%~50%。窗口之间重叠得越多，图像越平滑（blurred）；反之则更粗糙（blocky）；

NFFT，即FFT数据点的个数，可以变化。但是最大长度不能超过每一段的点数。当然，通常设置NFFT为大于每一段的点数的最小2次幂，这样可以得到最高的频域分辨率。NFFT越小，最终会越粗糙；

fs是采样频率，最终的结果，横坐标的最大值为采样频率的一半；

pxx 为计算得到的功率谱数值；

f 为功率谱数值对于频率的位置；

pwelch的方法概括步骤如下

1. 将信号分为多段，每段之间可以有overlapping,也可以没有。
2. 每一段加窗
3. 每一段做谱分析
4. 求平均

当不需要确定那么详细的参数而只是需要获得信号的频谱图时，该函数十分好用。

2.例子

可以看到，直接用pwelch画图即可

clc
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clear all
Fs = 20e6;
Rb = 1e6;
Fc = 5e6;
t_sim = 1e-3;


data_bit = randi([0 1], 1, t_sim*Rb);
data_map = 1 - 2*data_bit;

data_bx = data_map( floor((0 :t_sim*Fs - 1)*Rb/Fs) + 1 );
carrier = cos(2*pi*Fc/Fs*(0 :t_sim*Fs - 1));
data_bpsk = data_bx.*carrier ;

figure
plot(data_bpsk);
title('信号时域波形');

figure
pwelch(data_bpsk)
title('信号频谱')

图2极为功率谱