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功率谱分析cae

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随机过程用功率谱密度分析，随机过程用功率谱密度分析 。功率 spectrum和功率spectrum density一样吗？psd的帮助文件里有一句话是关于使用MATLAB-2谱分析可以解释量级 ， Quaredoft ， Helen，T，F，T ， T，T，T，T，T，T，T ， T，T，T，T，T，T，T 。
1、试比较2ask信号,2fsk信号,2psk信号,2dpsk信号的 功率谱和带宽之间...功率谱分析本身是基于傅里叶变换的，傅里叶变换的正交矢量基本上是正弦或余弦或e j (wt)，所以你可以看到 ， 一个固定频率的正弦信号的功率频谱当然只能有一个频率的分量 。功率谱代表信号功率随频率变化的关系功率谱密度谱是一种概率统计方法，是随机变量的均方值的一种度量 。一般用于随机振动分析，连续瞬态响应只能用概率分布函数描述 。也就是某个水平响应对应的概率 。功率谱密度是结构在随机动荷载作用下响应的统计结果，是功率谱密度值频率值的曲线，其中功率谱密度可以是位移功率谱密度 。
2、 功率谱图怎么看谐波分量 功率谱图是测量信号频谱分布的有效方法 ， 而谐波分量是指频率为信号基频整数倍的分量 。在功率频谱上，通常可以看到信号的基波和谐波分量形成的许多峰值，这些峰值的高度可以反映出相应分量的功率大小 。通常，基波成分是第一个峰值，其次是第二个谐波、第三个谐波等等 。因此，我们可以通过观察功率频谱上的峰值位置和高度来判断信号中存在哪些谐波成分及其功率的大小 。
3、为什么对随机信号的频域分析不再简单的是频谱而是 功率 谱分析?首先 ， 随机信号属于非平稳信号的范畴 ， FT变换处理不了，就是最好不要用频谱 。就算你用频率谱分析，也只能看到密集的频率分布，对你用处不大 。其次，功率 spectrum的定义是自相关函数的FT变换 。根据自相关/互相关函数的性质，我们可以看到周期信号分量或有用信号分量 。随机信号是没有谱的，也就是随机信号不能进行傅里叶变换，只有功率谱 。频谱对应的是时域的确定性信号 ， 随机信号的特性是用时域的均值或相关性来度量的 。同样 ， 频域也要用频谱的平方取平均值 ， 即功率频谱 。光谱是随机的，不能显示整体特征 。
4、请教如何扩大 功率 谱分析范围的问题如果采样频率不变 ， 最大分析频率不变 ， 如果采样点数增加一倍，频率分辨率降低到1/2 。要使频率分析范围扩大一倍 ， 就要保持频率分辨率不变，采样点数增加一倍，即采样点数和采样频率同时增加一倍 。原答案中关于补零段的回答存在错误:“补零的做法通常是在实际采样段开始之前或之后，但这是一种增加频率分析上限的虚假细化方法，增加实际采样点数才是真正的细化 。
你的补零法是提高分辨率的假方法 。修正如下:“通常在实际采样段开始之前或之后进行补零 ， 但这是一种提高频率分辨率的虚假细化方法，增加实际采样点数才是真正的细化 。想象一下，你实际上拿一个点去填15个点或者更多，你就知道这并不能得到反映实际过程的结果 。你的补零法相当于用补零代替采样来提高采样率，是提高频率分析上限的错误方法 。
5、用 功率谱密度分析随机过程,为什么不用频 谱分析呢? 1 。定义:功率谱密度:对于具有连续谱和有限平均值功率的信号或噪声，表示其谱分量单位带宽的频率函数功率 。Frequency 谱分析:对信号进行傅里叶变换，用这种方法对振动信号进行分解，并按频率顺序展开，使之成为频率的函数，然后在频域对信号进行学习和处理的过程 。随机过程是一系列随机事件动态关系的定量描述 。
【功率谱分析cae】一般用于随机振动分析，连续瞬态响应只能用概率分布函数来描述，即某一响应水平对应的概率 。Frequency 谱分析就是把信号在时域的波形转换成频谱，然后就可以定量的解释信号的信息 。3.从两者的分析可以看出，频率谱分析往往是研究某些波信号的方法，通常不适合研究具有概率性质的随机变量，而功率谱密度分析是一个合适的工具 。
6、用 功率谱密度分析随机过程,为什么不用频 谱分析? 功率谱密度是概率的统计方法，是随机变量均方值的度量 。一般用于随机振动分析，连续瞬态响应只能用概率分布函数来描述，即某一响应水平对应的概率 。Frequency 谱分析就是把信号在时域的波形转换成频谱，然后就可以定量的解释信号的信息 。功率谱密度:对于谱连续且有限平均的信号或噪声功率 ， 表示其谱分量单位带宽的频率函数功率 。
7、关于用matlab进行 功率 谱分析的问题psd的帮助文件中有一句话可以解释SectionSareaveragedtoformPXX的大小平方EdoftHelengthnfftdft 。因为谱密度是功率，所以我们要取平均值，如公式所示 ， 请问，我想问一下 ， 功率 谱分析与小波分析有什么区别和联系？孰优孰劣？我也在分析一个长度为10000的数据 ， 发现nfft的大小对功率谱在负区域的长度影响很大 。我不知道，你怎么得到nfft的值 。

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