位移幅值和功率谱密度是什么关系
一个随机的波，我们可以进行时域分析，也可以频域分析，有时也要看功率谱密度，这个功率谱密度如何理解？
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。
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。
matlab怎么画互功率谱函数啊 Rxy=xcorr(x；plot(Rxy)；x=sumsin；结果不对啊，'，y。对于自功率谱函数我尝试过用pyulear直接画和先求出自相关函数然后将自相关函数傅里叶变换；。
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。
am和dsb信号的功率谱的区别是什么？ AM为普通振幅调制zhidao，DSB为双边带调制。相同点：（1）都是振幅调制。（2）AM调制和双边带DSB调制所占带宽基本相同。主要不同点：（1）包络不同。AM波的包络正比于调制信号f(t)，而DSB波的包络则正比于|f(t)|。（2）DSB调制存在反相。既DSB信号的高频载波相位在调制电压零交点处（调幅电压正负交专替时）要突变180度。DSB信号的相位反映了调制信号的极性。因此，严格的讲DSB信号已非单纯的振幅调制信号，而属是既调幅又调相的信号。（3）AM调制有调幅度，而DSB则不存在调幅度的说法。（4）DSB调制功率利用率高于AM。这是由于DSB信号不含载波。
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。
