用功率谱密度分析随机过程,为什么不用频谱分析呢?
3个回答
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这问题有点久了啊,这个问题应该是细心的初学者都会有的疑问吧。
解答如下:
频谱分析是针对确定信号的(因为要满足狄利克雷条件,随机信号无法满足),这样分析才有意义。
功率谱主要是针对随机信号,也就是你说的随机过程。那为什么不能分析随机过程的频谱?答案很简单,因为你求不出来!因为随机过程有若干的样本函数,他们不仅是很难确定的,而且是随机的,所以即使你找到了一条样本函数,得到了频谱,它也是无意义的,因为它不能反映整个随机过程的情况。
那么为什么用功率谱可以呢?因为统计特性是不随时间的推移而变化的,所以随机过程的自相关函数能够在时域完整描述其统计特性,而自相关函数的FT变换,也就是功率谱密度是在频域对随机过程统计特性的完整描述。
以上只是个人浅显的理解,希望对你有帮助。
仪电分析
2024-09-29 广告
2024-09-29 广告
功率谱密度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。频谱分析是将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱,进而可以对信号的信息作定量解释。
原子...
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一、定义:
功率谱密度: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功率的频率函数。
频谱分析:对信号进行傅里叶变换,用该方法对振动的信号进行分解,并按频率顺序展开,使其成为频率的函数,进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程。
随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。
二、分析:
功率谱密度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。
频谱分析是将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱,进而可以对信号的信息作定量解释。
三、由二的分析可知,频谱分析往往是对于一些波信号进行研究的方法,通常不适合分析具有概率性质的随机变量的研究,而功率谱密度分析是适合的工具。
功率谱密度: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功率的频率函数。
频谱分析:对信号进行傅里叶变换,用该方法对振动的信号进行分解,并按频率顺序展开,使其成为频率的函数,进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程。
随机过程(Stochastic Process)是一连串随机事件动态关系的定量描述。
二、分析:
功率谱密度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。
频谱分析是将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱,进而可以对信号的信息作定量解释。
三、由二的分析可知,频谱分析往往是对于一些波信号进行研究的方法,通常不适合分析具有概率性质的随机变量的研究,而功率谱密度分析是适合的工具。
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