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
已知带限高斯白噪声的功率谱密度如下图所示，试求其自相关函数Rn（τ)及输出噪声的一维概率密度函数。 根据题图，可写出功率密度函数为 ；nbsp；nbsp；nbsp；对于平稳随机过程，其功率谱密度和自相关函数互为傅氏变换，故输出噪声的自相关函数为 ；nbsp；R0(τ)=n0BSa(πBa)。
知道了以db为单位的噪声功率谱密度，怎么求噪声功率？ 噪声功率=功率谱密度积分，但要注意dB不能直接相加
这是噪声的功率谱密度，请问都有哪些噪声？ 在物理学中，信2113号通常是波的形式5261，例如电磁波、随机振动或者声波。当波4102的频谱密度乘以一个适当的系数后1653将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（powerspectraldensity，PSD）或者谱功率分布（spectralpowerdistribution，SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。
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]
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！
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.
计算功率谱密度的两种方法，直接计算和periodogram法求解 是通过积分求得的！求解方法：1、直接法（又称周期图法），它是把随机序列x(n)的N个观测数据视为一能量有限的序列，直接计算x(n)的离散傅立叶变换，得X(k)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为序列x(n)真实功率谱的估计。2、间接法先由序列
