1樓：錦繡惜月
一、物理上：
1、相關函式在時間域上描述隨機過程的統計特徵，功率譜是在頻率域上描述回隨機答過程的統計特徵。
2、二者所提供的資訊完全一致，功率譜易於獲得應用十分普遍。
二、數學上：
功率譜等於相關函式的傅立葉變換，相關函式等於功率譜的傅立葉逆變換。
1、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。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。
2、功率譜密度的定義是單位頻帶內的「功率」（均方值）。
3、功率譜密度是結構在隨機動態載荷激勵下響應的統計結果，是一條功率譜密度值—頻率值的關係曲線，其中功率譜密度可以是位移功率譜密度、速度功率譜密度、加速度功率譜密度、力功率譜密度等形式。
4、自相關（英語：autocorrelation），也叫序列相關，是一個訊號於其自身在不同時間點的互相關。非正式地來說，它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函式。
它是找出重複模式（如被噪聲掩蓋的週期訊號），或識別隱含在訊號諧波頻率中消失的基頻的數學工具。它常用於訊號處理中，用來分析函式或一系列值，如時域訊號。
2樓：匿名使用者
是一對傅立葉變換對。
隨機過程的功率譜密度和自相關函式有什麼關係？
3樓：錦繡惜月
一、物理上：
1、相bai關函式在時du
間域上描述隨機過zhi
程的統計特
徵，功率譜dao是在頻率域
回上描述隨機過程的統計特答徵。
2、二者所提供的資訊完全一致，功率譜易於獲得應用十分普遍。
二、數學上：
功率譜等於相關函式的傅立葉變換，相關函式等於功率譜的傅立葉逆變換。
1、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。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。
2、功率譜密度的定義是單位頻帶內的「功率」（均方值）。
3、功率譜密度是結構在隨機動態載荷激勵下響應的統計結果，是一條功率譜密度值—頻率值的關係曲線，其中功率譜密度可以是位移功率譜密度、速度功率譜密度、加速度功率譜密度、力功率譜密度等形式。
4、自相關（英語：autocorrelation），也叫序列相關，是一個訊號於其自身在不同時間點的互相關。非正式地來說，它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函式。
它是找出重複模式（如被噪聲掩蓋的週期訊號），或識別隱含在訊號諧波頻率中消失的基頻的數學工具。它常用於訊號處理中，用來分析函式或一系列值，如時域訊號。
4樓：匿名使用者
功率來譜密度是自相關函
源數的傅立葉變換，bai自相關函式是du功率譜密度的傅立葉逆變換zhi，它們是dao傅立葉變換對。
另外，功率譜密度一般都是對平穩隨機過程而言的，即自相關函式只與時間差τ有關，是τ的函式。否則，自相關函式是兩個變數t1與t2的函式，無法做傅立葉變換。
5樓：匿名使用者
物理上抄：相關函式在時bai間域上描述隨
機過程的
du統計特徵；功zhi率譜是在頻率域上描述隨機過dao程的統計特徵。二者所提供的資訊
完全一致；功率譜易於獲得應用十分普遍。
數學上：功率譜等於相關函式的傅立葉變換；
相關函式等於功率譜的傅立葉逆變換。
功率譜密度單位是什麼？和功率有關係嗎？
用功率譜密度分析隨機過程,為什麼不用頻譜分析呢?
6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。
7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。
8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。
為什麼隨機過程的頻譜特性可以用他的功率譜密度表示
9樓：匿名使用者
這個還得從定義著手去理解，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。
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。
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。
功率譜密度和加速度譜密度的關係，隨機振動加速度功率譜密度怎麼轉換為加速度
訊號的功率譜密度當且僅當訊號是廣義的平穩過程的時候才存在。如果訊號不是平穩過程，那麼自相關函式一定是兩個變數的函式，這樣就不存在功率譜密度，但是可以使用類似的技術估計時變譜密度。f t 的譜密度和 f t 的自相關組成一個傅立葉變換對 對於功率譜密度和能量譜密度來說，使用著不同的自相關函式定義 通常...
隨機振動裡功率譜密度1050hz,3dboct
是折線,斜線端點用這個公式計算m db oct 10 lg a2 a1 log2 f2 f1 其中a1,a2是縱座標的值 g2 hz f1,f2是對應橫版座標頻率的 值,m是斜權率 db oct 所以,10hz時應該是0.0364g2 hz,2000hz時是0.000094g2 hz.隨機振動試驗中...
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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分佈的頻率函式。什麼是 噪聲功率譜密度 5 在物理學中,訊號通常是波的 形式,例如電磁波 隨機振動或者聲波。當波的頻譜密度乘以一個適當的係數後將得到每單位頻率波攜帶的功率,這被稱為訊號的功率譜密度 power spectral ...