功率谱和频谱的区别，联系 时间信号的频谱就是时间信号的傅里叶变换频谱一般是复值函数它的模可称为振幅谱频谱虚部与实部比值的反正切为信号的相位谱信号的频谱包含时间信号的振幅和相位信息功率谱等于信号振幅谱的平方除以样本长度功率谱与信号频谱通过傅氏变换联系在一起一个线性系统输出函数的傅氏变换等于频响函数与输入函数傅氏变换的乘积；而系统输出函数的功率谱等于输入的功率谱与频响函数模的平方的乘积。线性系统输出与输入的互谱等于频响函数与输入函数的功率谱的乘积。以上简介的基础知识恰是线性系统的响应计算，系统识别和线性系统的环境再现(模拟)的理论基础。这些都离不开频谱和功率谱等基本概念。
二进制振幅键控信号的功率谱密度为什么前边是1/4
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。
频谱图中横坐标为频率，纵坐标的幅值代表什么 纵坐标的幅值代表信2113号的振幅强度，单位为5261分贝（dB），采用线性分度。4102在实际使用中，频谱图有三1653种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都对原振幅A作了对数计算（20logA），所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积，目的是去掉随机干扰噪声，保留并突出周期性信号，损失了相位特征，然后再作傅里叶变换。自功率谱图使得周期性信号更加突出。扩展资料对数振幅频谱图的折线近似画法如下：1、根据幅频函数计算一阶极点和一阶零点，计算常数项A（0）。常数项对应对应的频谱图是一条平行于频率轴的直线，纵坐标为20lg(A(0))。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-20dB/十倍频的直线。一阶零点对频谱图的贡献是一条斜率为20dB/十倍频的直线。2、计算二阶零点和二阶极点。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-40dB/十倍频的直线。二级零点对频谱图的贡献是一条斜率为40dB/十倍频的直线。3、根据1、2中零极点的对频谱图的贡献画出对数振幅。
随机信号傅里叶变换和功率谱密度图给出的信息有什么不同 设随机信号x(t)的傅立叶变换：X(f)＝F(x)F-表傅立叶变换；X(f)-表傅立叶谱，f-频率(Hz)X(f)是复数，它的模是傅立叶振幅谱；它的虚部与实部商的反正切为傅立叶相位谱。而Φ＝|X(f)|^2/T为x(t)的功率谱，T-为x(t)的样本长度。当已知功率谱信息之后，乘以样本长度T后开方，得到傅立叶振幅谱|X(f)|而失去了X(f)的相位信息。这就是 X(f)和 Φ(f)所提供信息的差别。即：X(f，T)可以推出 Φ(f，T)；但由 Φ(f，T)只能推出|X(f)|而失去相位信息。这就是提供信息的差别。
