信号功率谱怎么计算
用FFT求取信号频谱的实部和虚部,实部的平方价虚部的平方就是功率谱。周期性连续信号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/T
3、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,计算傅氏系数。 Pk说明第k个频率分量对Xi的贡献,这就是功率谱的定义。
参考资料来源:百度百科-功率谱
2024-11-11 广告
周期性连续信号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”。
周期信号的离散频谱Xn由傅里叶变换公式算出,即
T+t0
Xn=(1/T)∫x(t)ej(2πnt/T)dt
t0
其中T表示周期信号x(t)的周期,(1/T)谓之“基频”。n为离散频谱的自变量,仅取整数值,代表基频的倍数。
一般情况下,离散频谱Xn是一个复数,可用模│Xn│及幅角θn表示为 Xn=│Xn│ejθn,两者就分别称之为幅度频谱及相位频谱。例如可以算出幅度为1,平均值为零的周期性方脉冲的幅度频谱为
│Xn│=2/πn, n=奇数
=0, 其余
于是它的功率谱就是
│Xn│2=4/(πn)2 n=奇数,
=0, 其余
傅立叶级数提出后,首先在人们观测自然界中的周期现象时得到应用。19世纪末,Schuster提出用傅立叶级数的幅度平方作为函数中功率的度量,并将其命名为“周期图”(periodogram)。这是经典谱估计的最早提法,这种提法至今仍然被沿用,只不过现在是用快速傅立叶变换(FFT)来计算离散傅立叶变换(DFT),用DFT的幅度平方作为信号中功率的度量。
周期图较差的方差性能促使人们研究另外的分析方法。1927年,Yule提出用线性回归方程来模拟一个时间序列。Yule的工作实际上成了现代谱估计中最重要的方法——参数模型法谱估计的基础。
Walker利用Yule的分析方法研究了衰减正弦时间序列,得出Yule-Walker方程,可以说,Yule和Walker都是开拓自回归模型的先锋。
2019-03-14
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