1樓：流浪兵痞
頻譜密度×一個bai
適當的係數=每單位頻率du攜帶的功
zhi率，這被稱作是功
dao率譜密度，簡稱psd
這個在不內嚴格意義上容來講，可以看作是能量的一種表述，巨集觀上來說，能量分析起來是比較穩定的，波的疊加過程中可能振幅會衰減或遞增，加速度可能會疊加，但是能量反映的是最原始作用在物體上的表徵，振幅、加速度等是這種表徵所產生的現象，所以psd應用於隨機訊號這種不規則的訊號，在頻域內可以看到能量集中位置，以及各個頻點的能量分佈，功率譜密度譜是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度，所以在隨即訊號中應用極其廣泛
用功率譜密度分析隨機過程,為什麼不用頻譜分析呢?
2樓：李賀偉
功率譜密度是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度。
一般用於隨機振動分析，連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述，即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
功率譜密度：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析：對訊號進行傅立葉變換，用該方法對振動的訊號進行分解，並按頻率順序，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
3樓：無庸自道
這問題有點久了啊，這個問題應該是細心的初學者都會有的疑問吧。
解答如下：
頻譜分析是針對確定訊號的（因為要滿足狄利克雷條件，隨機訊號無法滿足），這樣分析才有意義。
功率譜主要是針對隨機訊號，也就是你說的隨機過程。那為什麼不能分析隨機過程的頻譜？答案很簡單，因為你求不出來！
因為隨機過程有若干的樣本函式，他們不僅是很難確定的，而且是隨機的，所以即使你找到了一條樣本函式，得到了頻譜，它也是無意義的，因為它不能反映整個隨機過程的情況。
那麼為什麼用功率譜可以呢？因為統計特性是不隨時間的推移而變化的，所以隨機過程的自相關函式能夠在時域完整描述其統計特性，而自相關函式的ft變換，也就是功率譜密度是在頻域對隨機過程統計特性的完整描述。
以上只是個人淺顯的理解，希望對你有幫助。
4樓：
一、定義：
功率譜密度：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析：對訊號進行傅立葉變換，用該方法對振動的訊號進行分解，並按頻率順序，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
二、分析：
功率譜密度是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析，連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述，即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
三、由二的分析可知，頻譜分析往往是對於一些波訊號進行研究的方法，通常不適合分析具有概率性質的隨機變數的研究，而功率譜密度分析是適合的工具。
為什麼隨機過程的頻譜特性可以用他的功率譜密度表示
5樓：匿名使用者
這個還得從定義著手去理解，功率譜密度：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析：對訊號進行傅立葉變換，用該方法對振動的訊號進行分解，並按頻率順序，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
功率譜密度是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析，連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述，即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
由二的分析可知，頻譜分析往往是對於一些波訊號進行研究的方法，通常不適合分析具有概率性質的隨機變數的研究，而功率譜密度分析是適合的工具。
隨機訊號分析基礎公開課
怎樣從離散的訊號取樣資料中 求出訊號的自相關函式，和功率譜密度 10
6樓：匿名使用者
定義：對於具有連續頻譜和有限平均功率的
訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。 應用學科：通訊科技（一級學科）；通訊原理與基本技術（二級學科）
在物理學中，訊號通常是波的形式，例如電磁波、隨機振動或者聲波。當波的頻譜密度乘以一個適當的係數後將得到每單位頻率波攜帶的功率，這被稱為訊號的功率譜密度（power spectral density, psd）或者譜功率分佈（spectral power distribution, spd）。功率譜密度的單位通常用每赫茲的瓦特數（w/hz）表示，或者使用波長而不是頻率，即每奈米的瓦特數（w/nm）來表示。
儘管並非一定要為訊號或者它的變數賦予一定的物理量綱，下面的討論中假設訊號在時域內變化。
上面能量譜密度的定義要求訊號的傅立葉變換必須存在，也就是說訊號平方可積或者平方可加。一個經常更加有用的替換表示是功率譜密度（psd），它定義了訊號或者時間序列的功率如何隨頻率分佈。這裡功率可能是實際物理上的功率，或者更經常便於表示抽象的訊號被定義為訊號數值的平方，也就是當訊號的負載為1歐姆(ohm)時的實際功率。
此瞬時功率（平均功率的中間值）可表示為：
由於平均值不為零的訊號不是平方可積的，所以在這種情況下就沒有傅立葉變換。幸運的是維納-辛欽定理（wiener-khinchin theorem）提供了一個簡單的替換方法，如果訊號可以看作是平穩隨機過程，那麼功率譜密度就是訊號自相關函式的傅立葉變換。
換算方法：
訊號的功率譜密度當且僅當訊號是廣義的平穩過程的時候才存在。如果訊號不是平穩過程，那麼自相關函式一定是兩個變數的函式，這樣就不存在功率譜密度，但是可以使用類似的技術估計時變譜密度。
f(t) 的譜密度和 f(t) 的自相關組成一個傅立葉變換對（對於功率譜密度和能量譜密度來說，使用著不同的自相關函式定義）。 通常使用傅立葉變換技術估計譜密度，但是也可以使用如welch法（welch's method）和最大熵這樣的技術。 傅立葉分析的結果之一就是parseval定理（parseval's theorem），這個定理表明能量譜密度曲線下的面積等於訊號幅度平方下的面積。
另外的一個結論是功率譜密度下總的功率與對應的總的平均訊號功率相等，它是逐漸趨近於零的自相關函式。
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