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振幅谱转功率谱 振幅谱与频谱的区别

2020-07-25知识7

功率谱和频谱的区别,联系 时间信号的频谱就是时间信号的傅里叶变换频谱一般是复值函数它的模可称为振幅谱频谱虚部与实部比值的反正切为信号的相位谱信号的频谱包含时间信号的振幅和相位信息功率谱等于信号振幅谱的平方除以样本长度功率谱与信号频谱通过傅氏变换联系在一起一个线性系统输出函数的傅氏变换等于频响函数与输入函数傅氏变换的乘积;而系统输出函数的功率谱等于输入的功率谱与频响函数模的平方的乘积。线性系统输出与输入的互谱等于频响函数与输入函数的功率谱的乘积。以上简介的基础知识恰是线性系统的响应计算,系统识别和线性系统的环境再现(模拟)的理论基础。这些都离不开频谱和功率谱等基本概念。振幅谱与频谱的区别 频谱的横坐标一般是频率,纵坐标可以是振幅或功率等。以振幅(位移、速度或加速度)表示的是振幅谱,以功率表示的是功率谱等。频谱图中横坐标为频率,纵坐标的幅值代表什么 纵坐标的幅2113值代表信号的振幅强度,5261单位为分贝(dB),采用线性分度4102。在实际使用中,频谱图有三1653种,即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲,是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都对原振幅A作了对数计算(20logA),所以其纵坐标的单位是dB(分贝)。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高,以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积,目的是去掉随机干扰噪声,保留并突出周期性信号,损失了相位特征,然后再作傅里叶变换。自功率谱图使得周期性信号更加突出。扩展资料对数振幅频谱图的折线近似画法如下:1、根据幅频函数计算一阶极点和一阶零点,计算常数项A(0)。常数项对应对应的频谱图是一条平行于频率轴的直线,纵坐标为20lg(A(0))。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-20dB/十倍频的直线。一阶零点对频谱图的贡献是一条斜率为20dB/十倍频的直线。2、计算二阶零点和二阶极点。一阶极点对频谱图的贡献是一条斜率为-40dB/十倍频的直线。二级零点对频谱图的贡献是一条斜率为40dB/十倍频的直线。3、根据1、2中零极点的对频谱图的贡献画出对数振幅。二进制振幅键控信号的功率谱密度为什么前边是1/4 自功率谱和幅值谱有什么区别和联系 设x(t)为平稳随机过程,X(jw)为其傅里叶变换,它的模:|X(jw)|为x(t)的振幅(幅值)谱。而W(jw)的虚部与实部之比的反正切为x(t)的相位谱。(自)功率谱:|X(jw)|2/T 其中分子为振幅谱模的平方,分母T为平稳过程x(t)的样本长度。从中可以看出功率谱和幅值谱之间联系与区别。振幅谱与频谱的区别 功率谱密度如何理解? 说到功率谱密度,那就不得不提功率谱,能量谱密度,频谱,频谱密度的概念。我最近也写过类似的文章,文章…随机振动加速度功率谱密度怎么转换为加速度 如果你研究的是某机械系统的随机振动,关注的是某点处振动加速度,以重力加速度(g)为量纲。假如你已经得到了该点加速度的功率谱密度函数曲线,那么它的横坐标应当是频率(可以是Hz频率、也可以是圆频率)。功率谱密度函数曲线的纵坐标是(g2/Hz)。功率谱曲线下的面积就是关注点随机加速度的总方差(量纲为:g2):σ2=∫Φ(f)df.(1)Φ(f).功率谱密度函数;σ2.随机加速度的总方差;由(1),可看出:dσ2/df=Φ(f).(2)因此可以把功率谱 Φ(f)看成为“方差的密度”。综上可以看出加速度的功率谱密度和加速度本身之间的关系了。关于信号的功率谱密度 信号的功率谱密度与信号的幅度值是两个不同的概念。信号的功率谱密度表示信号中不同频率成分的功率的大小,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!matlab 计算功率谱、1/3倍频程均方根值谱 怎样只选取4~8Hz中心频率点 N=1024;Pxx=10*log10(abs(fft(a).^2)/N);f=(0:length(Pxx)-1)/length(Pxx)figure(1);。

#加速度#功率谱密度#频谱分析#纵坐标#信号频率

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