什么是功率谱，什么是能量谱，求功率谱的过程为什么要叫做功率谱估计，为什么通常不使用传统的周期图法进行功率谱估计，这些问题再最开始进行信号处理分析的时候困扰了我很长一段时间，在网上找了很长一段时间找到了一篇比较好的英文说明文章，在此整理翻译给大家（对原文进行了适量删改，保证合理篇幅），原文可以自行Google搜索《Power Spectra Estimatio
基于互功率谱（相位相关）的全局运动检测方法，可以对存在平移、旋转、缩放情况下图像运动检测，实现对图像的快速配准。基于互功率谱（相位相关）的理论基础是傅里叶变换，目前在傅里叶变换领域有了快速算法fft，因此速度较快，在图像配准、模式识别特征匹配等有着广泛应用。 1）图像间有平移变换。 &nbs
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2023-09-17 10:48:43
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功率谱：信号先自相关再作FFT。频 谱：信号直接作FFT。区别：1、一个信号的频谱,只是这个信号从时域表示转变为频域表示,只是同一种信号的不同的表示方式而已, 而功率谱是从能量的观点对信号进行的研究,其实频谱和功率谱的关系归根揭底还是信号和功率,能量等之间的关系。2、 频谱是个很不严格的东西，常常指信号的Fo
产生高斯白噪声的方法在“信号处理”专栏中有写，其时域和频域图如下： 用matlab中求自（互）相关的xcorr函数，参考帮助文档[r,lags]=xcorr(z,'biased');其中z是上述高斯白噪声，r是自相关函数，lags是时间偏移量（索引），尤其注意’biased’参数，这是调试了半天才发现的问题。 帮助文档里描述如下： 相当于算出来的r除以了样本数，这是离散自相关函数计算步骤。 如果不
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2023-11-29 15:59:27
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要考电工了， 赶紧预习一波，去mooc 刷一波功率 根据物理学对功率的定义，电路中某元件或某部分电路的功率为 p ui 式中，u 为元件或部分电路的端电压；i 为流过元件或部分电路的电流。 交流电路中电压 u 和电流 i 随时间变化，则 p 也随时间变化，称为瞬时功率。 工程上常用平均功率，即式中，T 为 u 和 i 的周期。 直流电路中电压 U 和电流 I 不随时间变化，则功率为电功率 电功
前记只接触很少信号处理的问题，该篇是查阅资料总结的，先对概念等内容进行介绍，最后附matlab的功率谱代码。看了很多资料，没有说明白为啥可以有这么多种方法计算，也不清楚具体这种方法计算出来的是否正确，就写了一篇总结篇总结一下。功率谱与频谱在计算上的区别功率谱：信号在自相关后FFT频谱：信号直接FFT能量信号和功率信号的介绍二者的定义：能量信号：又称能量有限信号，是指在所有时间上总能量不为零且有限的
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2023-12-18 14:11:48
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能量谱与功率谱分别是针对能量有限的信号和功率有限的信号。 判断一个信号是能量信号还是功率信号，首先需要计算其能量和功率。 能量就是信号的平方在区间(-∞,+∞)上的积分。功率就是能量与“无穷长的时间”的比值。（该表达不严谨，只辅助理解）。&nbs
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2024-01-22 21:57:08
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# Python 功率谱和功率谱密度简介
在信号处理领域，功率谱和功率谱密度是描述信号特性的重要工具。本文将带你了解这两个概念，并通过 Python 示例代码进行演示，帮助你更好地理解和应用它们。
## 什么是功率谱和功率谱密度？
### 功率谱
功率谱（Power Spectrum）是信号在频域上的表示，它显示了不同频率成分的功率分布情况。具体来说，功率谱将信号分解为不同的频率分量，并展
一、随机信号和正太分布有什么关系？
二、时域、频域之间功率守恒？
三、自相关又是个什么玩意？ 作为一个工程师，很多人对随机振动看着熟悉，却又实际陌生。熟悉是因为几乎每个产品在出厂时都要求要做随机振动试验，陌生是因为当面对用户所给的功率密度谱有时会感到很茫然，尤其是这个功率谱的单位居然是 ，简直是反人类，为啥整这么麻烦，不能给个加速度 直接振吗？哈哈，这个还
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2024-05-14 15:55:13
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在信号处理的学习中，有一些与谱有关的概念，如频谱、幅度谱、功率谱和能量谱等，常常让人很糊涂，搞不清其中的关系。这里主要从概念上厘清其间的区别。 对一个时域信号进行傅里叶变换，就可以得到的信号的频谱，信号的频谱由两部分构成：幅度谱和相位谱。这个关系倒还是简单。那么，什么是功率谱呢？什么又是能量谱呢？功率谱或能量谱与信号的频谱有什么关系呢？ 要区分功率谱和能量谱，首先要
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2023-12-19 19:42:04
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周期性功率信号的频谱函数定义 对于周期性的功率信号的，设一个周期性功率信号x(t)的周期为T0，则将其频谱（frequency spectrum）函数定义为下式积分变换：式中：F0=1/T0;n为整数，-∞<n<+∞,C(nF0)表示C是nf0的函数，并简记为Cn。一般来说，上式中的频谱函数Cn是一个复数，代表在频率nF0上信号分量的复振幅。|Cn|为频率nF0的信号分量的振
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2024-01-21 07:48:29
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利用origin软件进行时程数据的傅里叶变换，并通过一定的换算得到功率谱密度曲线。以一组时程数据为例进行操作，其中采样频率为5Hz，时程数据点3000个（共600s）。打开0rigin的工作界面，如图1；点击图中图标，导入需要进行傅里叶变换的时程数据，图二和图三（共3000个数据点），第一列为时间，第二列为风速（m/s）.选中B(y)列（第二列），即需要进行傅里叶变换的那一列。点击菜单“Analy
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2023-11-09 06:47:26
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#知识青年# #宅在家充电# 更多通信类文章，关注班长：主页→“文章”关于功率谱、功率谱密度、频谱密度，多数同学认为是同一回事，图形看起来也很像......(见文末)写这篇文章，最大的难点就是编辑公式。而公式，恰恰也是理解频谱、频谱密度、能量谱密度、功率谱密度的难点所在。可以用语言描述，但没有公式看起来简约。最后我引用了一个高斯脉冲的实例(多图，代码请私信)，便于对前述概念进行理解。为了
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2024-01-28 00:16:41
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《随机信号及其自相关函数和功率谱密度的MATLAB实现》由会员分享，可在线阅读，更多相关《随机信号及其自相关函数和功率谱密度的MATLAB实现(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、随机信号及其自相关函数和功率谱密度的MATLAB实现摘要：学习用rand和randn函数产生白噪声序列；学习用MATLAB语言产生随机信号；学习用MATLAB语言估计随机信号的自相关函数和功率谱密度。利用xcorr,
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2024-08-30 16:02:41
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功率谱是信号处理中的一个基本概念，能够帮助我们分析信号在频域上的分布情况。在Python中，使用优秀的科学计算库来实现功率谱的计算是相对简单且高效的，本文将详细记录如何在Python环境下实现功率谱的计算，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
## 环境配置
在开始之前，确保我们的工作环境中安装了以下工具和库：
1. **Python**: 需要安装Python 3
数字信号功率谱估计相关方法的MATLAB实现 在参阅了其他博客关于功率谱估计Matlab程序实现方法，进行重新整
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2024-01-28 10:57:20
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作者：xd_fly1. 基本方法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。它的Fourier变换和功率谱密度估计存在下面的关系：
式中，
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2023-09-04 18:40:44
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当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。能量谱密度能量谱密度描述的是信号或者时间序列（应该就是我
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2023-08-03 17:30:26
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[振动与测试 2] 什么是PSD（功率谱密度）上接前章（数字信号处理的基本概念），今天给大家介绍下振动测试中最常见的一个概念PSD，即所谓的功率谱密度（Power Spectral Density）,以及其与Autopower（自功率谱）的区别。自功率谱现在可以先理解为信号经FFT变换后的幅值。PSD的定义PSD——Power Spectral Density 是表征信号的功率能量与频率的关系的物
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2023-11-09 09:53:48
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功率谱估计在现代信号处理中是一个很重要的课题，涉及的问题很多。在这里，结合matlab，我做一个粗略介绍。功率谱估计可以分为经典谱估计方法与现代谱估计方法。经典谱估计中最简单的就是周期图法，又分为直接法与间接法。直接法先取N点数据的傅里叶变换（即频谱），然后取频谱与其共轭的乘积，就得到功率谱的估计；间接法先计算N点样本数据的自相关函数，然后取自相关函数的傅里叶变换，即得到功率谱的估计.都可以编程实
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2023-12-18 07:29:37
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