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…
能量信号与功率信号的分别例子 一、定义1、能量信号是指在所有时间上总能量不为零且有限的信号。2、功率信号如果信号的功率是有限的，则为功率信号。二、特点1、能量信号能量信号是一个脉冲式信号，它。
二进制振幅键控信号的功率谱密度为什么前边是1/4
在ansys随机振动中输入功率谱密度-频率的 频率 是如何确定？是指结构自振频率吗？ 对 是固有频率先按此模型做模态分析求出 固有频率吧。
通信原理的一道题..求教 （1）B=2fh=16Mhz输出信噪比So/No=40db=10^(40/10)=10000100%调制时制度增益G=2/3解调器输入信噪比Si/Ni=(So/No)/G=15000解调器输入噪声功率Ni=n*B=5×10^(-15)×16M=8×10^(-8)w解调器输入功率Si=1.2×10^(-3)w发射功率S=Si*a=1.2×10^(-3)×10^(60/10)=1200w（2）B=2*fh*(mf+1)=96Mhz输出信噪比So/No=40db=10^(40/10)=10000制度增益G=3mf^2*(mf+1)=450解调器输入信噪比Si/Ni=(So/No)/G=200/9解调器输入噪声功率Ni=n*B=5×10^(-15)×96M=4.8×10^(-7)w解调器输入功率Si=1.067×10^(-9)w发射功率S=Si*a=1.067×10^(-9)×10^(60/10)=10.67w是不是很晕.可以别理我上面那么规范的解题.画个模型你就清楚了呵呵发送端C-信道-带通滤波器-A解调器B书上给出的公式Si/Ni是A处的，So/No是B处的这里要求的是发射功率，也就是C处的.信号经过信道传输功率会衰减，所以只要求出解调器输入端的信号功率，乘上信道损耗就ok了
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？
位移幅值和功率谱密度是什么关系 位移幅值和功率2113谱密度5261是什么关系？如果位4102移幅值信号是一个单1653频专的正弦信号，那么对应的功属率谱就是一个单频的峰值信号；如果位移信号是一个单位脉冲函数：δ(t)，那么对应的功率谱在整个频带上为一常数；如果幅值信号扩大k倍，那么功率谱值扩大k2倍；如果幅值信号增加一个常数>；0，那么功率谱在零频上出现峰值。
关于信号的功率谱密度 信号2113的功率谱密度与信号的幅度值是5261两个不4102同的概念。信号的功率谱密度表1653示信内号中不同频率成分的容功率的大小，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！
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。
