若知道一个信号的功率谱密度，此信号乘以一余弦波后的功率谱密度如何求 时域相乘等于频域卷积，因此功率谱会搬移，搬移频率等于你的余弦波频率
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。
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？
余弦函数的功率谱密度是多少啊？用pwelch计算出来的是功率谱密度吗？clearallfs=256；nfft=2048；t=0：1/fs：104；noverlap=1024；x=2*sin(2*pi*100*t)；w=hanning(2048)；。
什么叫功率谱密度函数 9.2.5 功率密度谱 和互谱密度 前面给出的一些数字特征如均值，方差和相关函数等，描述的是连续随机信号在时间域上的特征，那么，随机信号在频域的数字特征是什么？如何计算的？它与时域特征有什么关系？1、功率密度谱 设X(t.
2ASK的功率谱密度 里面的1/4 是如何得来的 ，求具体的推导过程 呵呵，想起我当年学通信原理的时候了，许多公式推不出来，其实是手懒，懒得去翻信号与系统。1/4就是来自COSWct的功率谱，即1/4[delta(f+fc)+delta(f-fc)]。给你推一遍：。
设s(t)是一个平稳随机脉冲序列，其功率谱密度为Ps(f)，求已调信号e(t)= s(t) cosωct 的功率谱密度Pe(f)。 第一个划线直接带copy到下面，第二个划线是bai后面的一个换元du。随机仅针对S（t）信号而zhi言，与cos部分无关，故可以提出dao到E外面，而两个余弦直接进行积化和差。发现有一个部分是cos的关于t的周期函数，判定为循环平稳随机过程，其功率谱密度为平均自相关函数的傅立叶变换，求均值，即去除了1/2cos（2wt+τ）的部分。扩展资料：信号的功率谱密度当且仅当信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。由于平均值不为零的信号不是平方可积的，所以在这种情况下就没有傅里叶变换。幸运的是维纳-辛钦定理提供了一个简单的替换方法，如果信号可以看作是平稳随机过程，那么功率谱密度就是信号自相关函数的傅里叶变换。
