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。
功率谱密度单位是什么？和功率有关系吗？ 功率谱32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333332636335密度函数表示信号的功率密度（单位带宽上的功率）随频率变化 谱是个很不严格的东西，常常指信号的Fourier 变换，是一个时间平均（time average）概念功率谱的概念是针对功率有限信号的(能量有限信号可用能量谱分析)，所表现的是单位频带内信号功率随频率的变化情况。保留频谱的幅度信息，但是丢掉了相位信息，所以频谱不同的信号其功率谱是可能相同的。有两个重要区别：1.功率谱是随机过程的统计平均概念，平稳随机过程的功率谱是一个确定函数；而频谱是随机过程样本的Fourier 变换，对于一个随机过程而言，频谱也是一个“随机过程”。（随机的频域序列）2.功率概念和幅度概念的差别。此外，只能对宽平稳的各态历经的二阶矩过程谈功率谱，其存在性取决于二阶局是否存在并且二阶矩的Fourier 变换收敛；而频谱的存在性仅仅取决于该随机过程的该样本的Fourier 变换是否收敛。随机信号是时域无限信号，不具备可积分条件，因此不能直接进行傅氏变换。一般用具有统计特性的功率谱来作为谱分析的依据。功率谱与自相关函数是一个傅氏变换对。功率谱具有单位频率的平均功率量纲。所以标准叫法是功率谱密度。。
为什么随机信号不能用频谱表示？而必须用功率谱、密度表示呢？ 如题。对于一个确知信号，我可以用频谱来表示他的频率成分，也可以用能量谱或者功率谱来描述他。那么对于…
