1樓：塞上孤獨
對一個周
bai期訊號
進行傅du立葉變換，就可以zhi得到訊號的dao頻譜，頻譜由兩部分
內組成，幅度容譜和相位譜。但對於隨機訊號，由於持續期時間無限長，不滿足絕對可積與能量可積的條件，因此不存在傅立葉變換，所以通常用功率譜來描述。
為什麼不用訊號的傅立葉變換而用功率譜描述隨機訊號的頻率特性 5
2樓：anyway中國
對於隨機訊號，我們關注的是它的能量。功率譜的特點是直觀顯示能量。
隨機訊號的功率譜就是隨機訊號的傅立葉變換得到的各次諧波的幅值的平方與頻率的關係。
3樓：匿名使用者
隨機訊號沒有明確的數學表示式，因此不能進行傅立葉變換。
如何理解功率訊號的傅立葉變換和求解其功率譜
4樓：快遞起
引入衝激函式之前，確抄實無法求功率bai訊號的傅立葉du變換；
引入之後，其傅裡zhi葉變換就由一系列衝激組成，各衝dao激的模方代表相應分量的功率。
帕塞瓦爾定理無法直接使用，因為原訊號和其傅立葉變換的平方積分都是無窮。
不過可以在原訊號的一個週期上求傅立葉級數，然後可以使用傅立葉級數的帕塞瓦爾定理。
在隨機訊號分析中為什麼要定義功率譜密度
5樓：流浪兵痞
頻譜密度×一個bai
適當的係數=每單位頻率du攜帶的功
zhi率，這被稱作是功
dao率譜密度，簡稱psd
這個在不內嚴格意義上容來講，可以看作是能量的一種表述，巨集觀上來說，能量分析起來是比較穩定的，波的疊加過程中可能振幅會衰減或遞增，加速度可能會疊加，但是能量反映的是最原始作用在物體上的表徵，振幅、加速度等是這種表徵所產生的現象，所以psd應用於隨機訊號這種不規則的訊號，在頻域內可以看到能量集中位置，以及各個頻點的能量分佈，功率譜密度譜是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度，所以在隨即訊號中應用極其廣泛
為什麼要對訊號進行頻譜分析？
6樓：假的司馬
對訊號進行頻譜分析的原因：
在看似雜亂無章的訊號中，找出一定振幅、相位、頻率的基本的正弦（餘弦）訊號中，振幅較大（能量較高）訊號對應的頻率，從而找出訊號的主要振動頻率特點。如減速機故障時，通過頻譜分析，根據各級齒輪轉速，齒數與雜音訊譜中振幅大的對比，可以快速判斷哪級齒輪損傷。
訊號譜分析是數字訊號處理的重要內容，對確定的訊號其時 域表示是確定的，其頻譜可以通 過傅立葉變換得到。但在實際應用中，攜帶資訊的訊號本質上都是隨機的，隨機訊號不能用 確定的時間函式表示，只能用概率分佈函式、概率密度函式或統計平均特性來描述。通常把 隨機訊號看作無限長度和無限能量的功率訊號，由於不滿足絕對可積，其傅立葉變換不存在 ，因此只能研究其功率在頻域的分佈，即功率譜或功率譜密度。
實際應用中人們所能得到的 隨機訊號的樣本函式總是有限長序列，根據有限長度的訊號所得的功率譜只是隨機訊號真實 功率譜的估計，稱為功率譜估計。功率譜是平穩隨機訊號在頻域上，描述各頻率分量功率分 布情況的基本特徵量，由於功率譜與相關函式之間是一對傅立葉變換，經典功率譜估計都依 據dft，而採用fft演算法，故稱之為非引數方法。
7樓：day嘎嘣脆丶
頻譜分析的意義是很明確的，就是分析訊號的頻率構成。更確切地說就是用來分析訊號中都含有哪幾種正弦波成份。反過來說就是，該訊號可以用哪幾種頻率的正弦波來合成出來。
方波訊號、正弦波訊號、三角波訊號以及白噪聲訊號等這些訊號的頻域與時域間關係明確，並且具有一定特性，熟練掌握這些典型訊號的頻譜分析可為實際工程分析做參考。頻譜分析在工程測試中應用廣泛，譬如研究噪聲頻譜尋找噪聲汙染源；又如在機床齒輪機器故障診斷中，通過測量齒輪箱上的振動訊號，進行頻譜分析，確定最大頻率分量，再根據機床轉速和轉動鏈找出故障齒輪；再譬如螺旋槳設計中，可通過頻譜分析確定螺旋槳的固有頻率和臨界轉速，確定其轉速範圍等等。
將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
測試訊號的頻域分析是把訊號的幅值、相位或能量變換以頻率座標軸表示，進而分析其頻率特性的一種分析方法，又稱為頻譜分析。對訊號進行頻譜分析可以獲得更多有用資訊，如求得動態訊號中的各個頻率成分和頻率分佈範圍，求出各個頻率成分的幅值分佈和能量分佈，從而得到主要幅度和能量分佈的頻率值。
由時間函式求頻譜函式的傅立葉變換公式就是將該時間函式乘以以頻率為係數的指數函式之後，在從負無限大到正無限大的整個區間內，對時間進行積分，這樣就得到了與這個時間函式對應的，以頻率為自變數的頻譜函式。頻譜函式是訊號的頻域表示方式。根據上述傅立葉變換公式，可以求出常數（直流訊號）的頻譜函式為頻域中位於零頻率處的一個衝激函式，表示直流訊號就是一個頻率等於零的訊號。
與此相反，衝激函式的頻譜函式等於常數，表示衝激函式含有無限多個、頻率無限密集的正弦成分。同樣的，單個正弦波的頻譜函式就是頻域中位於該正弦波頻率處的一對衝激函式。
利用傅立葉變換的方法對訊號進行分解，並按頻率，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程，稱為頻譜分析。
8樓：匿名使用者
因為要了解訊號的特性才能進行處理。比如要濾波，先要知道訊號的頻譜在**才好設計濾波器。
9樓：陳進華小鳥
因為對時間域的訊號很難分析。。頻譜只是一種數學工具，所以就建立一個新的數學模型。。就像高中數學要引入向量一樣，還有就是採用頻譜分析更能夠了解訊號的特性
用功率譜密度分析隨機過程,為什麼不用頻譜分析呢?
10樓：李賀偉
功率譜密度是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度。
一般用於隨機振動分析，連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述，即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
功率譜密度：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析：對訊號進行傅立葉變換，用該方法對振動的訊號進行分解，並按頻率順序，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
11樓：無庸自道
這問題有點久了啊，這個問題應該是細心的初學者都會有的疑問吧。
解答如下：
頻譜分析是針對確定訊號的（因為要滿足狄利克雷條件，隨機訊號無法滿足），這樣分析才有意義。
功率譜主要是針對隨機訊號，也就是你說的隨機過程。那為什麼不能分析隨機過程的頻譜？答案很簡單，因為你求不出來！
因為隨機過程有若干的樣本函式，他們不僅是很難確定的，而且是隨機的，所以即使你找到了一條樣本函式，得到了頻譜，它也是無意義的，因為它不能反映整個隨機過程的情況。
那麼為什麼用功率譜可以呢？因為統計特性是不隨時間的推移而變化的，所以隨機過程的自相關函式能夠在時域完整描述其統計特性，而自相關函式的ft變換，也就是功率譜密度是在頻域對隨機過程統計特性的完整描述。
以上只是個人淺顯的理解，希望對你有幫助。
12樓：
一、定義：
功率譜密度：對於具有連續頻譜和有限平均功率的訊號或噪聲，表示其頻譜分量的單位頻寬功率的頻率函式。
頻譜分析：對訊號進行傅立葉變換，用該方法對振動的訊號進行分解，並按頻率順序，使其成為頻率的函式，進而在頻率域中對訊號進行研究和處理的一種過程。
隨機過程(stochastic process)是一連串隨機事件動態關係的定量描述。
二、分析：
功率譜密度是一種概率統計方法，是對隨機變數均方值的量度。一般用於隨機振動分析，連續瞬態響應只能通過概率分佈函式進行描述，即出現某水平響應所對應的概率。
頻譜分析是將訊號在時間域中的波形轉變為頻率域的頻譜，進而可以對訊號的資訊作定量解釋。
三、由二的分析可知，頻譜分析往往是對於一些波訊號進行研究的方法，通常不適合分析具有概率性質的隨機變數的研究，而功率譜密度分析是適合的工具。
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