关于信号的功率谱密度 功率谱密度与频率 振幅间关系

位移幅值和功率谱密度是什么关系？1.如果位移幅值信号是一个单频的正弦信号，那么对应的功率谱就是一个单频的峰值信号；2.如果位移信号是一个单位脉冲函数：δ(t)，那么。二进制振幅键控信号的功率谱密度为什么前边是1/4 二进制振幅键控，有+\\-相位的，是双边带n0/2时，求功率谱密度时会有1/2的平方，之后当然是带1/4了随机振动加速度功率谱密度怎么转换为加速度 如果你研究的是某机械系统的随机振动，关注的是某点处振动加速度，以重力加速度(g)为量纲。假如你已经得到了该点加速度的功率谱密度函数曲线，那么它的横坐标应当是频率（可以是Hz频率、也可以是圆频率）。功率谱密度函数曲线的纵坐标是（g2/Hz）。功率谱曲线下的面积就是关注点随机加速度的总方差（量纲为：g2）：σ2=∫Φ（f）df.(1)Φ（f）.功率谱密度函数；σ2.随机加速度的总方差；由(1)，可看出：dσ2/df=Φ(f).(2)因此可以把功率谱 Φ(f)看成为“方差的密度”。综上可以看出加速度的功率谱密度和加速度本身之间的关系了。功率谱密度如何理解？ 说到功率谱密度，那就不得不提功率谱，能量谱密度，频谱，频谱密度的概念。我最近也写过类似的文章，文章…功率谱密度和加速度谱密度的关系 信号的功率谱密度当且仅当信百号是广义的平稳过程的时候才存在。如果信号不是平稳过程，那么自相关函数一定是两个变量度的函数，这样就不存在功率谱密度，但是可以使用类似的技术估计时变谱密度。f(t)的谱密度和 f(t)的自相知关组成一个傅里叶变换对（对于功率谱密度和能量谱密度来说，使用着不同的自相关函数定义）。通常使用傅里叶变换技术估计谱密度，但是也可以使用如Welch法（Welch's method）和最大熵这样的技术。傅里叶分析的结果之一道就是Parseval定理（Parseval's theorem），这个定理表明能量谱密度曲线下的面积等于信号幅度平方下的面积，总的能量是：上版面的定理在离散情况下也是成立的。另外的一个结论是功率谱密度下总的功率与对应的总的平均信号功率相等，它是逐渐趋近于权零的自相关函数。关于信号的功率谱密度 信号的功率谱密度与信号的幅度值是两个不同的概念。信号的功率谱密度表示信号中不同频率成分的功率的大小，比如50Hz下的功率谱密度值很大，说明信号中50Hz的频率成分幅值很大，如交流电源引起的噪声的功率谱曲线50Hz下的值很明显。旋转机械运行不正常，振动噪声加大，对测出的振动噪声信号作功率谱分析，从功率谱曲线可以看出是否有共振，共振频率是多少，依次可进行故障诊断、找出排除故障的方法。有时在信号曲线中可发现有很大的峰值，它本身只说明系统运行中受到了很大冲击，作了功率谱分析发现，这种偶发的冲击可引起某频带上功率谱值的抬高。如果连续出现这种冲击，比如0.1秒间隔冲击一次，那么可发现10Hz频率下功率谱就出现较大的峰值！功率谱的量纲是[信号的量纲]的平方/Hz，若信号是电压则功率谱的单位是：v^2/Hz.信号幅值大功率谱值可能大，功率谱是拿频率说事的，横坐标是频率；幅值拿时间说事，横轴是时间。直观点说，若把信号展成好多项三角（正弦）级数，每一项都对应一个频率，如果某一频率的正弦波的振幅比较大，那么信号的功率谱曲线在那个频率下的值就大！频谱和功率谱密度是什么关系？ 能量信号频谱通常既含有幅度也含百有相位信息；幅度谱的平方（二次量纲）又叫能量度谱（密度），它描述了信号能量的频域分布；功率信号的功率谱（密度）描述问了信号功率随频率的分布特点（密度：单位频率上的功率），业已证明，平稳信号功率谱密度恰好是其答自相关函数的傅氏变换。对于非内平稳信号，其自相关函数的时间平均（对时间积分，随时变性消失而再次退变成一维函数）与功率谱密度仍是傅容氏变换对。在图形上不一样。

#加速度#自相关函数#功率谱密度#信号频率