单边功率谱密度和双边功率谱密度有什么区别 功率谱就是信号的能量沿频率的分布，自始至终是守恒的。显然，单边功率谱密度的频宽是双边功率谱密度的二分之一，如果需要保持能量守恒，就需要使单边功率谱密度是双边功率谱密度的二倍。以高斯白噪声为例，设其功率谱为N/2，则其单边功率谱密度为N.
求射频信号的噪声功率谱密度详细解释 功率谱密度（power spectral density，PSD）有时亦称2113为谱功5261率分布（spectral power distribution，SPD），是信号（噪声）的4102自相关函数的1653傅里叶变换，即每单位频率的信号（噪声）所携带的功率。功率谱密度的单位通常用每赫瓦特数（W/Hz）表示，有时也用单位波长瓦特数表示，即每纳米波长的瓦特数（W/nm）。功率谱密度是一种概率统计方法，是对随机变量均方值的度量，因此信号（噪声）功率谱密度当且仅当信号（噪声）是广义平稳过程的时候才存在，若信号为非平稳过程，则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。信号噪声比与信号噪声功率谱密度比之间的不同点是，信噪比不涉及频率成分，而功率谱密度比则涉及到频率，表征了信号噪声比的频率分布情况。[1]
常见的固有噪声有哪些类型？它们的功率谱密度各有什么特点？1)有限频带白噪声的功率谱(密度函数)在频带内为常数，在频带外为0；有限频带白噪声的自相关函数近似为Delta函数。
功率谱密度为-174dbm/Hz，带宽1MHz，请问噪声功率是多少啊，跪求 总功率=功率谱密度+10log(带宽）所以，总功率=-174dbm/Hz+10log(1MHz)=-114 dbm
噪声功率谱密度与方差之间的关系 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：w5780750关于matlab中噪声功率谱密度与方2113差之间的关5261系的理解1.连续时间系统4102高斯白噪声的定义为1653：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。故对于连续时间系统，理想的高斯白噪声的功率谱密度是一个常数，设为n0，而带宽是无限宽的，其功率为：（1）在n0不是为无穷小的情况下，理想的噪声功率Pn是无限大的。而实际当中，噪声带宽是有限宽的，只需要在我们所关心的频带范围内，噪声功率谱密度是个常数，则我们可认为其是高斯白噪声。设噪声单边功率谱密度为，低通带宽为W，则其噪声功率为：（2）如图1.1所示：图1.1我们知道，高斯白噪声的分布为，则其功率为：（3）故对于低通系统有：（4）而对于带通系统，如图1.2所示，有：（5）2.离散时间系统对于离散时间系统而言，带宽受到抽样速率fs的限制。设WGN一秒内抽取的一组数据样本为：2.1理论分析由于时间为单个的离散点，故理想功率为0；但有下列定义：对于序列的能量E定义为序列各抽样值的平方和，则数据样本的能量为：（6）将功率定义为序列能量除以序列的时间，即（单位：J/S）（7）式中，Tb为序列。
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
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。
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
