Questions tagged «psd»

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为什么有这么多计算PSD的方法?
韦尔奇的方法一直是我计算平均采样时间序列功率谱密度(PSD)的首选算法。我注意到还有许多其他计算PSD的方法。例如,在Matlab中,我看到: 使用Burg方法的PSD 使用协方差方法的PSD PSD使用周期图 PSD使用修正的协方差方法 使用多锥度方法(MTM)的PSD 使用Welch方法的PSD 使用Yule-Walker AR方法的PSD 使用短时傅立叶变换的频谱图 光谱估计 这些各种方法的优点是什么?作为一个实际问题,我什么时候要使用Welch的方法以外的方法?


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什么是互谱密度-CSD?
我刚才问了一个问题,但没有得到任何答案。因此,现在我将其简化:什么是互谱密度(CSD)和功率谱灵敏度(PSD)?他们的应用是什么?如何在MATLAB中获得它们? 小号ķķ(ω)=LIMŤ→交通∞1Skl(ω)=limT→∞1TE{Y∗k(ω)Yl(ω)}Skl(ω)=limT→∞1TE{Yk∗(ω)Yl(ω)}S_{kl}(\omega)=\lim_{T\to\infty}\frac{1}{T}E\{Y_k^*(\omega)Y_l(\omega)\} Skk(ω)=limT→∞1TE{Y∗k(ω)Yk(ω)}Skk(ω)=limT→∞1TE{Yk∗(ω)Yk(ω)}S_{kk}(\omega)=\lim_{T\to\infty}\frac{1}{T}E\{Y_k^*(\omega)Y_k(\omega)\} Skl(ω)Skl(ω)S_{kl}(\omega)是一般信号yk(t)yk(t)y_k(t)和y_l(t)之间的互谱密度(CSD)函数yl(t)yl(t)y_l(t),Skk(ω)Skk(ω)S_{kk}(\omega)是信号的功率谱密度(PSD)yk(t)yk(t)y_k(t),Yk(ω)Yk(ω)Y_k(\omega)是信号yk(t)yk(t)y_k(t)在频率\ omega上的有限傅立叶变换ωω\omega, Y∗k(ω)Yk∗(ω)Y_k^*(\omega)是Yk(ω)Yk(ω)Y_k(\omega)和 E \ {\ cdot的复共轭\}E{⋅}E{⋅}E\{\cdot\}是期望运算符。 我先前的问题是:“小波功率谱”,“自动功率谱”,“交叉功率谱”在小波应用中意味着什么?我正在研究用小波方法进行模式形状识别,这些术语使我感到困惑。
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PSD(功率谱密度)说明
我试图了解PSD的计算方式。我看过我的一些通讯工程教科书,但无济于事。我也在网上看过。 维基百科似乎是最好的解释。但是,我迷失了他们决定制作CDF(累积分布函数)的部分,然后由于某种原因决定将其与自相关函数相关联。 我想我不明白的是,自相关与计算PSD有什么关系?我以为PSD就是的傅立叶变换P(t)P(t)P(t)(其中P(t)P(t)P(t)是信号相对于时间的功率)。

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功率谱密度,频谱功率和功率比之间的区别?
离散信号的功率谱密度“确切”是什么?我一直在假设对信号进行傅立叶变换,然后在整个频率范围内所需频率范围幅度的比率得出该频率范围的功率比,该功率比与功率谱密度相同。错了吗 读学生论文让我感到困惑,因为它说的是计算PSD,然后计算“所需频段内的绝对和相对频谱功率”。他们不同吗?如果是,请问如何计算?
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