高斯白噪声和均匀白噪声在波形，自相关，功率谱密度上的区别 没有任何方法可以产生真2113正的白噪声。你的那个5261冲击函数怎么也是4102有宽度的吧？所以求出的功率谱密度不是直线1653很正常。并且求功率谱的算法也决定了功率谱计算不可避免的误差。功率谱的基本估计算法是FFT，FFT求功率谱的时候本身就有很多非理想性，所以有些误差也不奇怪。
求射频信号的噪声功率谱密度详细解释 功率谱密度（power spectral density，PSD）有时亦称2113为谱功5261率分布（spectral power distribution，SPD），是信号（噪声）的4102自相关函数的1653傅里叶变换，即每单位频率的信号（噪声）所携带的功率。功率谱密度的单位通常用每赫瓦特数（W/Hz）表示，有时也用单位波长瓦特数表示，即每纳米波长的瓦特数（W/nm）。功率谱密度是一种概率统计方法，是对随机变量均方值的度量，因此信号（噪声）功率谱密度当且仅当信号（噪声）是广义平稳过程的时候才存在，若信号为非平稳过程，则自相关函数一定是两个变量的函数，这样就不存在功率谱密度。信号噪声比与信号噪声功率谱密度比之间的不同点是，信噪比不涉及频率成分，而功率谱密度比则涉及到频率，表征了信号噪声比的频率分布情况。[1]
自相关函数的傅里叶变换什么时候是功率谱密度，什么时候是能量谱密度 1.(1)对于周期和非周期信号都成立。周期信号的频谱只在离散的点非零，且幅值无穷大，所以可以看作一系列sin或cos信号的叠加，可以用傅里叶级数表示；非周期信号的频谱是。
随机过程的功率谱密度和自相关函数有什么关系 物理上：相关函数在时间域上描述随机过程的统计特征；功率谱是在频率域上描述随机过程的统计特征。二者所提供的信息完全一致；功率谱易于获得应用十分普遍。数学上：功率谱等于相关函数的傅里叶变换；相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。
问一下白噪声的功率谱密度和自相关函数有什么特点？ 白噪声是一种理想化的噪声形式，在实际中，只要噪声带宽大于系统带宽，就可把噪声视为白噪声。
已知带限高斯白噪声的功率谱密度如下图所示，试求其自相关函数Rn（τ)及输出噪声的一维概率密度函数。 根据题图，可写出功率密度函数为 ；nbsp；nbsp；nbsp；对于平稳随机过程，其功率谱密度和自相关函数互为傅氏变换，故输出噪声的自相关函数为 ；nbsp；R0(τ)=n0BSa(πBa)。
随机过程的功率谱密度和自相关函数有什么关系？ 一、物理上：1、相关函数在时间域上描述随机过程的统计特征，功率谱是在频率域上描述随机过程的统计特征。2、二者所提供的信息完全一致，功率谱易于获得应用十分普遍。二、数学上：功率谱等于相关函数的傅里叶变换，相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。1、功率谱密度谱是一种概率统计方法，是对随机变量均方值的量度。一般用于随机振动分析，连续瞬态响应只能通过概率分布函数进行描述，即出现某水平响应所对应的概率。2、功率谱密度的定义是单位频带内的“功率”（均方值）。3、功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果，是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线，其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。4、自相关（英语：Autocorrelation），也叫序列相关，是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频的数学工具。它常用于信号处理中，用来分析函数或一系列值，如时域信号。
如何用matlab得到白噪声的自相关函数和功率谱密度？ 用xcorr求序列的自相关函数 除以序列的所有值平方和，得到功率谱密度[cory，lag]=xcorr(f，'unbiased')；plot(lag/fs，cory）；自相关函数(无偏差的)，其中，f为原函数，cory为。
如何用matlab得到白噪声的自相关函数和功率谱密度？
