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