为什么求解调器输入噪声功率用单边功率谱密度求 双边谱密度只是功率2113谱计算过程中的一种约定5261。一般傅立叶变4102换无论正反变换(时域、频域)都是在(-∞，∞)上进行的1653。时间的正负还好理解，负频率就不太好理解。自谱密度函数一般都是频率的偶函数，把负频率双边谱密度函数值折算到正频率一边变成单边谱密度(数值加倍)这是最符合工程实际的。而最具实际意义的有两点，一是：单边谱和双边谱曲线下的面积都等于噪声的总方差；二是：功率谱密度函数给出了噪声频率分布的形态！这两点给噪声的分析计算和有关噪声（如消声器）的设计提供了依据。而计算过程中采用单边谱还是双边谱效果都是一样的。
怎么样把已知的噪声谱变成功率谱？这个可以实现吗，噪声谱的对应关系是频率和声压的关系 声压是单位面积上的声波压力（Pa），而声功率（W）是声源发出的全部能量，故不能变。
信号功率谱怎么计算 用FFT求取信号频谱的实部和2113虚部，5261实部的平方价虚部的平方就是功率4102谱。周期性连续1653信号x(t)的频谱可表示为离散的非周期序列Xn，它的幅度频谱的功率谱平方│Xn│2所排成的序列，就被称之为该周期信号的“功率谱”。对信号进行傅里叶变换，取sin部分为实部，cos部分为虚部，直接算实部和虚部的平方和，得到的就是频域功率谱的分布 推荐使用matlab计算，因为一个函数FFT就可以算出来。信号x(t)的功率谱密度计算方法：1、先计算x(t)的傅立叶变换：X(jw)，2、取模：|X(jw)|再平方：|X(jw)|^2，再除以样本长度：|X(jw)|^2/T3、就得到：x(t)的功率谱密度函数：Gxx(w)=|X(jw)|^2/T扩展资料：周期运动在功率谱中对应尖锋，混沌的特征是谱中出现\"噪声背景\"和宽锋。它是研究系统从分岔走向混沌的重要方法。在很多实际问题中（尤其是对非线性电路的研究）常常只给出观测到的离散的时间序列X1，X2，X3，Xn，那么如何从这些时间序列中提取前述的四种吸引子（零维不动点、一维极限环、二维环面、奇怪吸引子）的不同状态的信息。可以运用数学上已经严格证明的结论，即拟合。我们将N个采样值加上周期条件Xn+i=Xi，则自关联函数（即离散卷积）为 然后对Cj完成离散傅氏变换，计算。
高斯白噪声功率谱密度函数在整个频率范围内为常数吗 如果高斯白噪声在整个频带上为一常数(>；0)，那么该白噪声的总能量（总方差）将为无穷大，这在实际问题中不会出现的。一般的考虑都是有限频带的白噪声，即在一个有限的频带内高斯噪声的功率谱密度为一常数。
电阻热噪声的大小如何描述？噪声电压均方值与功率谱密度是什么关系 机械振动的噪声可用copy位移、速bai度、加速度等物理量来描du述。振动引zhi起噪声的大小可以用振动加速度的dao总方差来描述。当加速度平均值为零时均方值就等于方差。如果只是评估振动噪声的大小有了方差也就够了。但是为了减少震动、降低噪声还需要了解噪声的频率结构。为此就需引入功率谱的概念，借以确定哪个频带上方差贡献最大和哪个频率下的噪声功率最大。根据这些信息可以识别噪声源、找出减震、降噪的方法。对电热噪声的描述一般采用电压或电流。为了减小或消除电热噪声同样需要引入电热噪声的总方差和功率谱，解决问题的方法和解决机械振动问题类似。最后要指出的是功率谱密度函数的无穷积分恰好等于总方差（或均方值）！这就是噪声电压均方值（或总方差）与功率谱密度的关系：σ2=∫（-∞，∞)Φ(ω)dω式中：σ2-均方值或总方差Φ(ω)-功率谱密度函数ω-频率
为什么求解调器输入噪声功率用单边功率谱密度求？双边谱密度只是功率谱计算过程中的一种约定。一般傅立叶变换无论正反变换(时域、频域)都是在(-∞，∞)上进行的。。
