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功率谱密度和自相关函数
随机过程的
功率谱密度和自相关函数
有什么关系?
答:
1、
相关函数
在时间域上描述随机过程的统计特征,功率谱是在频率域上描述随机过程的统计特征。2、二者所提供的信息完全一致,功率谱易于获得应用十分普遍。二、数学上:功率谱等于相关函数的傅里叶变换,相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。1、
功率谱密度
谱是一种概率统计方法,是对随机变量均方值的量度。...
宽平稳随机过程的
功率谱和自相关系数
之间存在什么关系?
答:
宽平稳随机过程的功率谱
和自相关系数
之间存在一种数学关系,这个关系可以通过傅里叶变换来描述。这两个概念是信号处理和随机过程理论中的重要工具,它们用于分析和描述随机信号的频率特性和统计特性。1.
功率谱密度
(Power Spectral Density,PSD):它是一个频域概念,用于描述随机过程在不同频率上的能量分...
自相关函数
和
功率谱密度
互为傅立叶变换是什么意思
答:
就是:
自相关函数
的傅里叶变换(正变换)等于
自功率谱密度函数
;自功率谱密度函数的反傅里叶变换(逆变换)等于自相关函数。二者已知其中一个就可以求出另一个,因为二者互为傅里叶变换。
什么叫
功率谱密度函数
答:
自功率谱密度函数Sxx(f):反映相关函数在时域内表达随机信号自身与其他信号在不同时刻的内在联系。当随机信号均值为零时,
自相关函数和自功率谱密度
函数互为傅立叶变换对。自功率谱密度有明确的物理含义:当tao=0时,Sxx(f)曲线与频率轴f所包围的面积就是信号的平均功率。另外,Sxx(f)还表明了...
自相关函数
和
功率谱密度
的作用分布是什么?
答:
1、在音频处理中,功率谱密度可以帮助我们分析音乐的音色,分辨不同的乐器,而自相关函数则可以检测语音信号中的共振峰。2、在图像处理中,功率谱密度可以帮助我们分析图像的内容和纹理结构,而自相关函数则可以帮助我们进行图像匹配和目标检测。3、在信号识别中,
功率谱密度和自相关函数
也是重要的工具,可以...
怎样求
自相关函数
的
功率谱密度
?
答:
1/2π)dφ}=(A2/2)[ cosw(t2-t1)+0]= (A2/2) cosw(t2-t1)令t2-t1=τ , 则R(t1,t2)= (A2/2) coswτ=R(τ)傅立叶变换coswτ<=>π[δ(W-w)+ δ(W+w)]所以,
自相关函数
为R(τ)=(A2/2) coswτ,
功率谱密度
为Px(w)= (πA2/2) [δ(W-w)+ δ(W+w)]...
互
谱密度
Sₓᵧ(w)怎么算?
答:
根据信号的
自相关函数
和
功率谱密度
函数的关系,先求出自相关函数,再根据自相关函数和功率谱密度函数的关系求出功率谱密度函数.【解答】由自相关函数的性质可知,Rxx(t)=Rxx(t+T),两边做傅里叶变换得:Sxx(w)=Sxx(w+ω0),令w=−ω0,则Sxx(−ω0)=Sxx(0),即Sxx(−...
功率谱密度
单位是什么?和功率有关系吗?
答:
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
。通过功率谱密度函数,可以看出随机信号的能量随着频率的分布情况。像白噪声就是平行于w 轴,在w 轴上方的一条直线。 功率谱密度,从名字分解来看就是说,观察对象是功率,观察域是谱域,通常指频域,...
为什么称
自相关函数
的傅里业变换为自
功率谱密度
函数
答:
= Φ(f) 或 φ(τ) = InvF[Φ(f)]式中:F -- 表傅立叶变换的符号;InvF -- 傅立叶逆变换; φ(τ)--
自相关函数
;Φ(f)--自
谱密度
函数 相关函数是在时间域(τ)描述平稳过程的统计特征,而
功率谱
是在频率域f中描述平稳过程的统计特征。二者所提供的信息一样多!
功率谱密度
是啥意思
答:
2
功率谱密度
是该信号或噪声的
自相关函数
的傅里叶变换。如某一确定信号平均功率为有限的,则该信号的自相关函数存在。如随机信号或随机噪声是由二阶随机平稳函数表示的,则其自相关函数存在。(来源于GB/T 14733.7-1993)解释2 对于具有连续频谱和有限平均功率的信号或噪声,表示其频谱分量的单位带宽...
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