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。
对功率谱估计常用方法的探讨及应用分析 2 经典谱估计 2.1 周期图法 周期图法又称直接法。它是从随机信号x(n)中截取N长的一段，把它视为能量有限x(n)真实功率谱的估计的抽样. 周期图这一概念早在1899年就提出了。
功率谱估计的参数模型方法 众所周知，对一个研究对象建立数学模型是现代工程中常见的方法，它一方面使研究的对象有一个简洁的数学表达式，另一方面，通过对模型的研究，可得到更多的参数，也可使我们对所研究的对象有更深入的了解。通常，人们会或多或少地掌握关于被估计随机过程的某些先验知识，从而有可能对它作出某些合理的假定。例如，为它建立一个准确或至少近似的模型，而不必像经典功率谱估计方法那样主观武断地认为凡未观测到的数据都等于零。这就从根本上摒弃了对数据序列加窗的隐含假设。以参数模型为基础的功率谱估计思路如下。（1）通过对随机过程的理论分析和实验研究，为该随机过程选择一个合理的模型，即假定所研究的过程x（n）是由一输入序列ε（n）激励一线性系统H（z）的输出；（2）由已知的x（n）或其自相关函数rxx（m），选择有效算法来估计该模型的参数H（z）；（3）用估计得到的模型参数H（z）计算x（n）的功率谱Pxx（ejω）。图4-1 序列x（n）的有理传输函数模型实际应用中所遇到的随机过程大多数都可以用有理传输函数（系统函数）模型很好地逼近，如图4-1所示。e69da5e887aa7a6431333433616236设输入激励ε（n）是均值为零、方差为的白噪声序列，线性系统传输函数为。
