随机过程的功率谱密度和自相关函数有什么关系?
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一、物理上:
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。一般用于随机振动分析,连续瞬态响应雹掘只能通过概率分布函数进行描述,即出现某水平响应所对应的概率。
2、功率谱密度的定义是单位频带内源培核的“功中者率”(均方值)。
3、功率谱密度是结构在随机动态载荷激励下响应的统计结果,是一条功率谱密度值—频率值的关系曲线,其中功率谱密度可以是位移功率谱密度、速度功率谱密度、加速度功率谱密度、力功率谱密度等形式。
4、自相关(英语:Autocorrelation),也叫序列相关,是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说,它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式(如被噪声掩盖的周期信号),或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频的数学工具。它常用于信号处理中,用来分析函数或一系列值,如时域信号。
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功率谱密度是自相关函数的傅里叶变换,自相关函数是功率谱密度的傅里叶逆变换,它们是傅里叶变换对。
另外,功率谱密度一般都是对平岁知森稳随机过程而言的,即自相关函数只乎亩与时间差τ有关,是τ的函数。否则,自相关函数是两猛销个变量t1与t2的函数,无法做傅里叶变换。
另外,功率谱密度一般都是对平岁知森稳随机过程而言的,即自相关函数只乎亩与时间差τ有关,是τ的函数。否则,自相关函数是两猛销个变量t1与t2的函数,无法做傅里叶变换。
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物理上: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。二者所提供的信息
完全一致;功率谱易于获得应用十梁态信分普遍。
数学上:功橡轮率谱等于相关函数的傅里叶变闭链换;
相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。
完全一致;功率谱易于获得应用十梁态信分普遍。
数学上:功橡轮率谱等于相关函数的傅里叶变闭链换;
相关函数等于功率谱的傅立叶逆变换。
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